Дослідження методів класифікації зображень з використанням параметрів класифікаційної вагомості даних

Abstract

Об’єктом дослідження є структурні методи класифікації зображень. Метою дослідження є удосконалення результативності структурних методів класифікації зображень шляхом впровадження редукції описів даних з використанням параметрів класифікаційної значущості. Використано дескриптори ORB, апарат теорії множин і векторного простору, метричні моделі для визначення релевантності множин багатовимірних векторів, елементи теорії ймовірності та статистичного аналізу. Досліджено математичні моделі для визначення значущості ознак у наборах даних. Розроблено апарат для редукції описів даних еталонних зображень на основі критерію найбільш інформативних дескрипторів. У результаті дослідження програмно реалізовано модель класифікації зображень та оцінено її ефективність.