Оцінювання значущості ознак для підвищення продуктивності структурних методів класифікації зображень

Abstract

У задачах класифікації зображень, що є зараз досить актуальними для комп’ютерного зору, систему ознак часто формують як множину багатовимірних векторів, що у повній мірі відображають просторові властивості візуального об’єкту для здійснення результативного аналізу. Наприклад, опис візуального об’єкта подається як скінченна множина дескрипторів ключових точок (КТ) зображення. Дескриптор – це багатокомпонентний числовий вектор, що відображає характеристики деякої околиці КТ на зображенні і формується спеціальними фільтрами – детекторами.