Показатели сопряженности и мультиколлинеарности в задачах анализа и распознавания изображений

СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность
Цель и задачи исследований
Методы исследований.
Научная новизна работы
Апробация работы
Основные положения диссертации, выносимые на защиту.
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ И ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
1.1. Постановка задачи распознавания изображений.
1.2. Анализ известных подходов и методов.
1.3 Формулировка задач исследования
Выводы к главе 1.
ГЛАВА 2. РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СОПРЯЖЕННОСТИ
2.1. Общая схема классификации с помощью мер близости
2.2. Построение классификаторов на основе показателей сопряженности
2.3. Сравнительные оценки вычислительной сложности.
2.4. Кластеризация изображений с помощью показателей сопряженности.
Выводы к главе 2.
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ОТБОРА ИНФОРМАТИВНЫХ ДАННЫХ.
3.1. Анализ методов снижения размерности пространства признаков
3.2. Алгоритм отбора информативных областей на изображении.
3.3. Обоснование меры мультиколлинеарности.
3.4. Границы для показателя диагонального преобладания.
3.5. Исследование связи с качеством распознавания лиц
Выводы к главе 3.
ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА И РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.1. Результаты исследования в задаче распознавания случайных векторов.
4.2. Результаты исследования в задаче распознавания цифр.
4.3. Анализ информативности изображений в задаче распознавания разрывов струи полимера.
4.3. Исследование качества распознавания в пространстве суммирующих
инвариантов.
Выводы к главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ