Актуальность в разработке интеллектуальных систем классификации сложноструктурируемых изображений возникает при обработке снимков с видеокамер беспилотных летательных аппаратов, используемых в навигационных целях при отсутствии связи с искусственными спутниками Земли или при анализе снимков оператором в режиме реального времени. Разработанный метод обеспечивает высокие требования к качеству классификации объектов на снимках, а также быстродействию выделения и классификации исследуемых сегментов изображения. Для классификации таких изображений предложены компьютерные технологии, основанные на методологии бустинга. Пространство информативных признаков формируется посредством спектральных окон, полученных в результате сканирования исходного изображения. Спектральные окна, принадлежащие к различным классам, располагаются в виде кластеров на плоскости Кохонена. Для формирования кластеров применяются правила коррекции векторов весов, позволяющие снизить величины незначащих компонент векторов, и определяются координаты центров кластеров. На основе кластерной структуры плоскости Кохонена строятся сильные классификаторы. Разработана и приведена структура сильного классификатора на нейронных сетях прямого распространения блочного типа, реализованная для задачи классификации рентгенограмм грудной клетки.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.