Инструментальные средства Эффективные алгоритмы Tools Algorithmic efficiency no. <...> 5 (53) 2014 Journal of applied informatiCs Л. А. Семин, аспирант кафедры физики и прикладной математики Владимирского государственного университета, semin.lev@gmail.com М. Ю. Звягин, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры функционального анализа и его приложений Владимирского государственного университета, muz1953@yandex.ru, А. С. Голубев, канд. техн. наук, доцент кафедры физики и прикладной математики Владимирского государственного университета, andrey.golubev@vlsu.ru, совместное использование предварительного обучения и дескрипторов в системе распознавания образов1 В работе обсуждается возможность улучшения надежности алгоритма распознавания, основанного на двоичных дескрипторах, при помощи оригинальной процедуры предварительного обучения, названной «коррекция ортогональным к шуму проецированием». <...> Данный метод за счет построения специального подпространства признакового описания образов приводит к существенному сокращению внутриклассовых расстояний, но практически не изменяет межклассовые. <...> Таким образом, вероятность корректного разделения классов значительно возрастает. <...> Ключевые слова: распознавание образов, распознавание лиц, дескрипторы, коррекция ортогональным к шуму проецированием. <...> 50 tools algorithmic efficiency сследования авторов статьи по распознаванию образов включали в себя развитие двух различных подходов: Суть использования дескрипторов [3] заключается в построении для каждой распознаваемой пары образов дескриптора фиксированной длины, компонуемого из результатов взаимодействия данной пары с набором так называемых исходных элементов. <...> ». Таким образом, дескриптор можно представить как последовательность нулей и единиц заданной длины. <...> Преобразуя ее некоторой булевой функцией, определяем финальное мнение системы относительно рассматриваемой пары. <...> Основные преимущества при использовании дескрипторов заключаются, во-первых, в привлечении квазиэталонов <...>