|
Алгоритмы и программные средства
Алгоритм классификации и восстановления искаженных $n$-мерных групповых точечных объектов на основе комбинаторного поиска фрагментов
А. Ю. Каплинa, А. А. Коротинa, А. В. Назаровb, В. Л. Якимовb a ОАО «Радиоавионика»
b Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского (ВКА им. А.Ф. Можайского)
Аннотация:
Представлен алгоритм классификации образцов многомерных групповых точечных объектов. Поиск осуществляется на основе комбинаторного поиска соразмерных фрагментов матриц попарных отношений на множестве шаблонов. Решение об отнесении образца к тому или иному шаблону принимается по критерию минимума евклидового расстояния. Представленный подход к распознаванию позволяет синтезировать инвариантные (относительно вращения, масштабирования или смещения системы координат) описания вторичных признаков, а также использовать достаточно мощный инструментарий теории многомерного и метрического шкалирования в компенсации искажений распознанных образов групповых точечных объектов. В алгоритме реализована процедура статистических испытаний Монте-Карло, в рамках которого каждая точка случайным образом размещенная в предполагаемой окрестности искомых координат проверяется по условию минимума квадратического показателя сходства. Приведены пример и результаты использования алгоритма для идентификации и восстановления искаженных и подвергнутых воздействию координатных шумов радиоизображений, представленных выборкой шаблонов “блестящих” точек.
Ключевые слова:
групповой точечный объект; классификация; многомерное шкалирование.
Образец цитирования:
А. Ю. Каплин, А. А. Коротин, А. В. Назаров, В. Л. Якимов, “Алгоритм классификации и восстановления искаженных $n$-мерных групповых точечных объектов на основе комбинаторного поиска фрагментов”, Тр. СПИИРАН, 49 (2016), 167–189
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/trspy922 https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v49/p167
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 135 | PDF полного текста: | 64 |
|