Вивчення критеріїв інформативності даних при впровадженні апарату дерев рішень у методах структурної класифікації зображень

Гороховатський, В. О.; Гадецька, С. В.; Стяглик, Н. І.

Публікація:
Вивчення критеріїв інформативності даних при впровадженні апарату дерев рішень у методах структурної класифікації зображень

dc.contributor.author	Гороховатський, В. О.
dc.contributor.author	Гадецька, С. В.
dc.contributor.author	Стяглик, Н. І.
dc.date.accessioned	2020-10-14T17:11:05Z
dc.date.available	2020-10-14T17:11:05Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	Актуальність. Дієві класифікаційні рішення у сучасних системах комп’ютерного зору потребують поглибленого вивчення природи оброблюваних даних. Кластерне подання для базової системи структурних ознак як множини дескрипторів ключових точок зображення сприяє зниженню розмірності та суттєвому спрощенню засобів аналізу даних. Основним інструментом є статистичне дослідження даних описів у складі кластерного подання, яке відображає узагальнені властивості візуального об’єкта. Впровадження апарату дерев ґрунтується на статистичному аналізі компонентів даних задля прийняття рішення про віднесення візуального об’єкту до відповідного класу. Побудова дерев базується на показниках інформативності даних, що забезпечують процес логічного оброблення при розділенні у гілках дерева. Маючи єдину ймовірнісну природу, ці показники вимірюють і оцінюють суттєво різну за змістом інформацію. Важливим представляється вивчення як загальних властивостей цих критеріїв у задачі класифікації, так і оцінювання їх індивідуальних характеристик. Мета роботи. Вирішення задачі класифікації візуальних об’єктів за кластерним поданням даних для структурного опису зображення із застосуванням апарату дерев рішень. Метод. Запропоновано спосіб класифікації зображень на основі кластерного подання даних із використанням апарату дерев рішень та інструментарію теорії інформації. Результати. Підтверджено працездатність і ефективність методу класифікації шляхом застосування апарату дерев до кластерного подання даних структурного опису зображення. На прикладах застосування різних критеріїв інформативності для реальних експериментальних даних зображень оцінена результативність створених дерев. Порівняльним чином проаналізовані особливості впровадження різних критеріїв інформативності даних при побудові дерева рішень. Висновки. Застосування розглянутих критеріїв інформативності різним чином задає послідовність впровадження неза-лежних змінних у класифікаційному дереві, якими виступають числові показники кластерного подання опису зображення. Проведені розрахунки свідчать про те, що ентропія Шеннона та коефіцієнт Джині є достатньо потужними критеріями інфо-рмативності, які забезпечують практичну побудову класифікаційного дерева рішень. Схожість функції сумісної інформати-вності кореневого вузла для різних критеріїв підтверджує об’єктивність проведеного дослідження, а їх відмінність відображає індивідуальний характер чутливості до аналізованих даних. Наукову новизну дослідження складає удосконалення та статистичне обґрунтування процедур прийняття класифікаційних рішень для даних кластерного подання описів зображень на основі впровадження моделей дерев. Практична значущість роботи полягає у підтвердженні результативності запровадження апарату дерев для класифікації даних на прикладах зображень у системах комп’ютерного зору.	uk_UA
dc.identifier.citation	Гадецька С. В. Вивчення критеріїв інформативності даних при впровадженні апарату дерев рішень у методах структурної класифікації зображень / С. В. Гадецька, В. О. Гороховатський, Н. І. Стяглик // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2020. – № 3. – С. 78–87.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/13453
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	комп'ютерний зір	uk_UA
dc.subject	ключова точка	uk_UA
dc.subject	розпізнавання образів	uk_UA
dc.subject	релевантність описів	uk_UA
dc.title	Вивчення критеріїв інформативності даних при впровадженні апарату дерев рішень у методах структурної класифікації зображень	uk_UA
dc.title.alternative	STUDY OF STATISTICAL PROPERTIES OF THE BLOCK SUPPLY MODEL FOR A NUMBER OF DECORATORS OF KEY POINTS OF IMAGES	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dspace.entity.type	Publication