Застосування Статистичних Мір Релевантності Для Векторних Структурних Описів Об’єктів У Задачі Класифікації Зображень

Abstract

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.