Матриця відстаней для множини компонентів структурного опису як інструмент для створення класифікатора зображень

Abstract

Предметом досліджень статті є методи класифікації зображень у системах комп’ютерного зору. Мета – розвинення структурних методів класифікації в аспекті впровадження системи класифікаційних ознак на підґрунті значень матриці відстаней для багатовимірних компонентів опису. Застосовувані методи: детектор ключових точок AKAZE, апарат теорії множин і векторних просторів, метричні моделі визначення релевантності для множин багатовимірних векторів, теорія формування розподілів даних, елементи теорії ймовірностей, програмне моделювання. Отримані результати: розроблено модифікації методу класифікації зображень на основі впровадження формалізму матриць відстаней для множини компонентів опису, запропоновано інтеграційні моделі для формування класифікаційних ознак та здійснення дій над множинами векторів на основі матриці відстаней, встановлено метричні особливості множин багатовимірних векторів як ознак класифікації. Результативність розроблених модифікацій класифікатора залежить від вибору підмножини та числа дескрипторів у описі, міри для зіставлення описів. На підставі впровадження апарату матриці відстаней вдалося сформувати інтегровані ознаки у вигляді одновимірних розподілів даних і скоротити обчислювальні витрати при забезпеченні результативності класифікації на навчальній вибірці даних. Практична значущість роботи полягає у побудові моделей класифікації на підставі матриці відстаней, підтвердженні працездатності запропонованих модифікацій на прикладах зображень, створенні програмного застосунку для впровадження розроблених класифікаторів у комп’ютерному баченні.