Отрывок: В алгоритме 𝑘 ближайших соседей, объект 𝑢 относят к такому классу, которому принадлежит больше элементов, среди 𝑘 ближайших соседей 𝑥𝑢 (𝑖) , 𝑖 = 1, 𝑘: 𝜔(𝑖, 𝑢) = [𝑖 ≤ 𝑘]𝜔𝑖 , 𝑎(𝑢, ΩO, 𝑘) = 𝑎𝑟𝑔 max𝑦∈𝑌 ∑ [𝑦𝑢 (𝑖) = 𝑦]𝑘𝑖=1 𝜔𝑖. В качестве метрики чаще всего выбирается евклидовая метрика из-за ее простоты и понятности. В работе исследуются три метрики: евклидова, Минков...
Название : Сравнение алгоритмов классификации в задаче распознавания объектов на радарных изображениях базы MSTAR
Авторы/Редакторы : Бородинов, А.А.
Мясников, В.В.
Ключевые слова : классификация изображений
радар с синтезированной апертурой
классификация
дерево решений
C4.5
CART
SVM
MSTAR
Дата публикации : 2017
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Бородинов А.А. Сравнение алгоритмов классификации в задаче распознавания объектов на радарных изображениях базы MSTAR / А.А. Бородинов, В.В. Мясников // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 732-736.
Аннотация : Настоящая работа посвящена сравнению качества работы ряда известных алгоритмов классификации в задаче распознавания локальных объектов на радарных изображениях. В сравнении используются следующие алгоритмы классификации: дерево решений; байесовский классификатор для нормального распределения; метод ближайшего соседа; метод опорных векторов (SVM). В качестве предварительной обработки изображений, полученных радаром с синтезированной апертурой, используются нормализация ориентации распознаваемого объекта и метод главных компонент. Исследование проводится на объектах из базы радиолокационных снимков MSTAR. В работе представлены результаты проведенных исследований.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Sravnenie-algoritmov-klassifikacii-v-zadache-raspoznavaniya-obektov-na-radarnyh-izobrazheniyah-bazy-MSTAR-63772
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170515\63772
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 135_732-736.pdfОсновная статья. Раздел: Обработка изображений и геоинформационные технологии689.55 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.