Исследование и разработка методов формирования решающих правил при классификации сигналов изображений

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ И АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДОВ
1.1 Постановка задачи выбора моделей сигнала
1.2 Анализ методов формирования решающих правил, применяемых
для решения задач классификации.
1.2.1 Распознавание образов
1.2.1 Формирование признаков по изображению
1.3 Постановка задачи оптимизации признаковых пространств
1.4 Методы распознавания, основанные на теории статистических
решений.
1.5 Обзор методов оптимизации параметров распознающих систем в
случае параметрической априорной неопределенности.
1.5.1 Оптимизация временных характеристик системы распознавания одномерных нормальных совокупностей
1.5.2 Оптимизация временных характеристик системы распознавания многомерных нормальных совокупностей
1.5.3 Оптимизация размерности признакового пространства
Выводы по материалам 1 главы
ГЛАВА 2 ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ В РАСПОЗНАЮЩИХ СИСТЕМАХ
2.1 Объекты исследования
2.2 Выбор математической модели сигналов изображений
2.3 Методика преобразования сигналов изображений
2.3.1 Нормализация сигналов изображений
2.4 Укрупнение описания сигналов изображений на основе
обобщенного оператора преобразования
Выводы по материалам 2 главы
ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОМ РАСПОЗНАВАНИИ СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ,
3.1 Формирование системы признаков на основе метода
стохастического кодирования сигналов изображений.
3.1.1 Исследование связи статистических характеристик
анализируемого процесса с опорным процессом.
3.2 Оптимизация разделяющих поверхностей и принятие решений.
3.3 Определение структурной схемы алгоритма распознавания
3.4 Исследование влияния вида и количества опорных
распределений на эффективность классификатора
3.5 Исследование влияния времени обучения и распознавания на
эффективность классификатора.
Выводы по материалам 3 главы.
ГЛАВА 4 МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ КЛАССИФИКАТОРА СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.1 Задачи исследования
4.2 Методы моделирования устройств обработки сигналов,
основанные на использовании современных пакетов программ
для математического моделирования
4.3 Моделирование алгоритмов непараметрического распознавания.
4.4 Оценка вычислительной сложности программы моделирования.
4.5 Сравнительный анализ показателей качества и сложности НК
МСОК и алгоритма непараметрической классификации по
методу к ближайших соседей
4.6 Оценка статистической погрешности результатов моделирования
4.7 Разработка структурной схемы экспериментальной установки
4.8 Определение показателей качества работы непараметрического
классификатора.
Выводы по материалам 4 главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА