Вирішується задача класифікації зображень у просторі ознак дескрипторів особливих точок з поданням опису у кластерному виді і використанням статистичних мір для обчислення релевантності описів. Проведено аналіз особливостей застосування статистичного та метричного класифікаторів при визначенні рівня релевантності структурних описів. Виконано порівняння характеристик мір релевантності на розрахункових прикладах. Запропоновано використання розходження Кульбака-Лейблера як універсальної і ефективної міри для задачі класифікації. Підтверджена результативність запропонованого підходу для прикладних баз зображень. Наукова новизна дослідження полягає у розвиненні методу структурного розпізнавання зображень на основі кластерного опису множини дескрипторів особливих точок шляхом застосування апарату статистичних мір для визначення релевантності аналізованих та еталонних даних і побудови класифікаційних висновків у просторі кластер – еталон. Практична значущість роботи – отримання прикладних розрахункових моделей для застосування методів класифікації і підтвердження їх результативності в конкретних прикладах базах зображень.
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.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.