DEVELOPMENT AND RESEARCH OF THE SUSTAINABLE ALGORITHMS OF THE IMAGE RECOGNITION
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Development and research of sustainable methods of image classification based on the least squares method and on the least modules method is considered. As a result of experiment it is established that the deci-sion on a method of the least squares is incorrect in 6 cases of 10, and on a method of the least squares – in 4 cases of 10. The method of classification of the images, based on correlation communication of an estimated image and an image which is storing in memory is developed as well. Thus belonging of an image to a certain class was determined by three values: to the maximum value from the covariance moments of a vector, to the maximum weight, value of an output signal. Research of these algorithms showed that only at 6 and more incor-rect pixels the algorithm loses its ability to classification.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Каллан; пер. с англ. – М.: Издат. Дом «Вильямс», 2001. – 288 с.
Ярмоленко, А.С. Применение теории нейронных сетей в геоинформатике / А.С. Ярмоленко // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2008. – № 2. – С. 33 – 44.
Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский; пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
Медведев, В.С. Нейронные сети. MATLAB 6 / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин; под общ. ред. В.Г. Потемкина. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496 c.
Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд. испр.; пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006. – 1104 с.
Хьюбер, П. Робастность в статистике / П. Хьюбер. – М.: Мир, 1984. – 304 с.
Ярмоленко, А.С. Нейроаналитический метод классификации образов / А.С. Ярмоленко, О.А. Куцаева // Вестн. Полоц. гос. ун-та. Серия F. Прикладные науки. Строительство. – 2012. – № 16. – С. 141 – 147.
Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions / F.R. Hampel [et al.]. – Wiley, 1986. Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния. – М.: Мир, 1989. – 512 с.
Боровков, А.Я. Математическая статистика / А.Я. Боровков. – М.: Изд-во «Наука», 1984. – 472 с.
Most read articles by the same author(s)
- А. YARMOLENKO, О. KUTSAEVA, THE CALCULATION OF MUTUAL INFORMATION BETWEEN OBJECTS FOR THE INTERPRETATION OF MULTIBAND IMAGES IN ITS MAXIMUM, Vestnik of Polotsk State University. Part F. Constructions. Applied Sciences: No. 8 (2016)
- Т. MYSLYVA, О. KUTSAEVA, GEOSTATISTICAL ANALYSIS AS A TOOL FOR EVALUATING THE SPATIAL DISTRIBUTION OF AGROCHEMICAL, PHYSICAL AND CHEMICAL PROPERTIES OF SOILS OF AGRICULTURAL PURPOSES, Vestnik of Polotsk State University. Part F. Constructions. Applied Sciences: No. 16 (2019)