Схемы коллективных решений для классификации с отказом на ансамбле источников изображений

Abstract

Исследуются две схемы построения метрических многоклассовых классификаторов с отказом на ансамбле изображений от источников различной модальности. Классификаторы принимают коллективные решения по составным объектам, заданным наборами изображений, по одному от каждого источника. Разделяющие функции порождаются элементарными классификаторами типа класс против всех. Рассматривается известная схема на основе взвешенного голосования решений по объектам индивидуальных источников (Weighted Majority Vote) и оригинальная схема на основе обобщенной меры различия составных объектов в виде взвешенной суммы мер различия соответственных компонент составных объектов (Weighted General Measure). Приводятся экспериментальные оценки вероятностей ошибок классификации, которые демонстрируют преимущество схемы WGM по сравнению со схемой WMV. In an ensemble of image sources of different modalities, the fusion schemes for multiclass pattern recognition by a metric decision rule with reject are studied. The suggested classifiers make collective decisions about composite objects that are produced by the collections of the images with one from each source. The discriminant functions of the multiclass classifiers are produced by the binary "class-vs-all" NN or SVM classifiers. Two fusion schemes are investigated namely the known WMV scheme based on weighted majority vote of the decisions for the objects of the individual sources and the original WGM scheme which uses the weighted general measure in the set of the composite objects. This measure is given by a composition of values of the appropriate dissimilarity measures between the corresponding components in any pare of the composite objects. The comparative efficiency of the above fusion schemes is supported by the error rates for recognition of the RGB face images given by the ensemble of the decorrelated components of the color images. For both NN and SVM classifiers, the evaluations of the error rates as well as AUCs of the ROC functions show a profit of the WGM scheme in comparison with the WMV scheme.