• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

Распознавание изображений на основе вероятностной нейронной сети с проверкой однородности

Компьютерная оптика. 2013. Т. 37. № 2. С. 254-262.

Предложено использование вероятностной нейронной сети с проверкой однородности в задаче распознавания изображений. Показано, что это решение является оптимальным в байесовском смысле, если задача рассматривается в терминах статистической проверки однородности выборок признаков входного и эталонных изображений.  Рассматривается проблема недостаточной вычислительной эффективности оптимального алгоритма при наличии многих альтернативных классов и большой размерности признакового пространства. Исследуется возможность её преодоления для случая дискретных признаков путём синтеза нового критерия, основанного на сопоставлении гистограмм признаков входного и эталонных изображений. Показано, что частным случаем такого критерия является правило ближайшего соседа с популярными мерами близости хи-квадрат и Йенсена-Шеннона. Приведены результаты экспериментального исследования в задаче идентификации личности по фотографии лица для популярных баз данных AT&T и JAFFE. Продемонстрировано, что предложенный подход существенно превосходит по качеству традиционное решение, основанное на сведении распознавания к задаче статистической классификации