Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/793
Название: КОМБИНИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ПОВЫШЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ДВУМЕРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Другие названия: КОМБІНОВАНИЙ АЛГОРИТМ ПІДВИЩЕННЯ ВІРОГІДНОСТІ РОЗПІЗНАВАННЯ ДВОВИМІРНИХ ЗОБРАЖЕНЬ
COMBINED ALGORITHM FOR INCREASING THE RECOGNITION RATE OF RECOGNITION OF TWO-DIMENSIONAL IMAGES
Авторы: Ситников, В. С.
Шатохин, Д. М.
Ситніков, В. С.
Шатохін, Д. М.
Sitnikov, V.
Shatokhin, D.
Ключевые слова: метод главных компонент
статистический метод
линейный дискриминантный анализ
комбинированный метод
«ядерные» методы
статистичний метод
метод головних компонент
лінійний дискримінантний аналіз
комбінований метод
«ядерні» методи
statistical techniques
principal component analysis
linear discriminant analysis
combined method
kernel methods
Дата публикации: 2011
Библиографическое описание: Ситников, В. С. Комбинированный алгоритм повышения вероятности распознавания двумерных изображений / В. С. Ситников, Д. М.Шатохин // Інформатика та математичні методи в моделюванні. - 2011. - Т. 1, № 2. - С. 174-182.
Краткий осмотр (реферат): Предложен комбинированный алгоритм распознавания, объединяющий линейные и нелинейные признаки. Для получения признаков и первоначального понижения размерности пространства используется линейный и нелинейный метод главных компонент. Признаки объединяются в комплексное число, и далее производится распознавание по алгоритму Fisherfaces. Рассмотрено влияние коэффициентов нелинейного метода, а также метрик для определения принадлежности к определенному классу.
Запропоновано комбінований метод розпізнавання двовимірних образів на основі лінійних і нелінійних статистичних методів. Для отримання ознак і початкового зниження розмірності простору використовується лінійний та нелінійний метод головних компонент. Ознаки об’єднуються в комплексне число, і далі проводиться розпізнавання за алгоритмом Fisherfaces. Розглянуто вплив коефіцієнтів нелінійного методу, а також метрик длявизначення належності до певного класу.
Proposed combined recognition algorithm combining linear and nonlinear features. To obtain the original features and dimension reduction used linear and nonlinear principal component analysis. The features are combined into a complex number, and then made recognition algorithm Fisherfaces. Considered influence of coefficients of nonlinear method, and metrics for metrics for determining the belonging to the particular class.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://dspace.opu.ua/xmlui/handle/123456789/793
ISSN: 2223-5744
2226-1923
Располагается в коллекциях:Статті каф. КС
ІНФОРМАТИКА ТА МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ В МОДЕЛЮВАННІ. Том 1, номер 2, 2011

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
174-182.pdf339.3 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.