Математические методы моделирования, обнаружения и идентификации объектов (200,00 руб.)

Стр.2

Стр.89

Стр.90

УДК 004.93(075.8) Б 825 Рецензенты: д-р техн. наук, доцент, профессор В.Н. Легкий, канд. техн. наук М.М. Кузнецов Работа подготовлена на кафедре автономных информационных и управляющих систем факультета летательных аппаратов Б 825 Математические методы моделирования, обнаружения и идентификации объектов: учебное пособие / И.В. Борисова. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2020. – 91 с. Борисова И.В. ISBN 978-5-7782-4320-0 Представлены основы теории распознавания образов, принципы работы нейронных сетей и современные подходы к моделированию и распознаванию объектов по их изображениям. Рассматриваются дескрипторы изображений, инвариантные к масштабу, принципы построения и обучения классификаторов. Учебное пособие предназначено для студентов старших курсов и магистрантов, обучающихся по направлению подготовки 27.04.04 «Управление в технических системах», магистерская программа «Автономные информационные и управляющие системы», специальности 17.05.01 «Боеприпасы и взрыватели», специализация «Автономные системы управления действием средств поражения». Пособие будет полезно также студентам, обучающимся по направлениям и специальностям в области обработки информации. УДК 004.93(075.8) ISBN 978-5-7782-4320-0  Борисова И.В., 2020  Новосибирский государственный технический университет, 2020 2

Стр.2

ОГЛАВЛЕНИЕ Введение ................................................................................................................... 3 1. Основы построения систем распознавания образов ................................... 5 1.1. Основные задачи, возникающие при разработке систем распознавания образов .................................................................................. 6 1.2. Принципы построения систем распознавания ............................................ 7 1.3. Выбор системы информативных признаков ................................................ 7 1.4. Классификация образов с помощью функций расстояния ....................... 10 1.4.1. Шкала признаков ................................................................................... 12 1.4.2. Критерии кластеризации ....................................................................... 14 1.4.3. Алгоритмы классификации с помощью функций расстояния ........... 15 1.5. Решающие функции ..................................................................................... 18 1.6. Основы построения нейронных сетей ........................................................ 22 1.7. Многослойные нейронные сети .................................................................. 26 Контрольные вопросы ........................................................................................ 29 2. Распознавание образов на основе методов теории решений.................... 30 2.1. Статистически оптимальные классификаторы ......................................... 31 2.1.1. Классификатор Байеса ........................................................................... 31 2.1.2. Минимаксный классификатор .............................................................. 35 2.1.3. Классификатор Неймана–Пирсона ....................................................... 35 2.2. Непараметрические методы оценивания вероятностных характеристик ............................................................................................... 36 2.2.1. Гистограммный метод оценивания ...................................................... 37 2.2.2. Методы локального оценивания ........................................................... 40 2.2.3. Аппроксимация функции плотности распределения .......................... 41 Контрольные вопросы ........................................................................................... 47 89

Стр.89

3. Распознавание изображений, инвариантное к масштабу ......................... 48 3.1. Поиск и описание границ объектов ............................................................ 48 3.1.1. Связывание контуров и нахождение границ ....................................... 49 3.1.2. Преобразование Хафа ............................................................................ 54 3.1.3. Фурье-дескрипторы ............................................................................... 57 3.2. Методы распознавания по локальным особенностям .............................. 59 3.2.1. Детектор Харриса................................................................................... 59 3.2.2. Детекторы LoG и DoG ........................................................................... 62 3.2.3. Дескриптор SIFT .................................................................................... 66 Контрольные вопросы ........................................................................................ 69 4. Классификация по изображениям объектов ............................................... 70 4.1. Метод опорных векторов ............................................................................ 70 4.2. Оценка параметров моделей ....................................................................... 74 4.2.1. Метод полных наименьших квадратов ................................................ 75 4.2.2. М-оценки ................................................................................................ 76 4.2.3. Метод RANSAC ..................................................................................... 78 4.3. Структурная модель объекта ...................................................................... 79 4.4. Мешок слов .................................................................................................. 81 4.5. Дескриптор HOG .......................................................................................... 83 Контрольные вопросы ........................................................................................ 85 Заключение ............................................................................................................. 86 Библиографический список .................................................................................. 87 90

Стр.90