Построение опорных подпространств в задачах распознавания фрактальных изображений

Abstract

В статье решается задача распознавания фрактальных изображений. Рассматривается подход, основанный на использовании опорных подпространств, образованных подмножеством векторов распознаваемых классов. Предлагается новый, основанный на ортогональном разложении, алгоритм вычисления показателя сопряженности, с использованием которого формируются опорные подпространства, обеспечивающие повышение качества распознавания. Приводятся результаты экспериментов, показывающие, что качество распознавания растет даже при заметном уменьшении числа векторов в опорном подпространстве.