?
Adaptive Video Image Recognition System Using a Committee Machine
В рамках математического аппарата вероятностных нейронных сетей рассмотрена задача распознавания объектов по видеоизображению. Исследованы ее решения на основе построения коллектива решающих правил. Предложена оценка апостериорной вероятности принадлежности объекта к заданному классу для произвольного расстояния и метода ближайшего соседа. Показано, что эта оценка эквивалентна оптимальной наивной байесовской оценке, полученной для вероятностной нейронной сети с прямоугольной кернел-функцией, если в качестве меры близости используется информационное рассогласование Кульбака-Лейблера. Представлена блок-схема системы распознавания объектов из видео потока с автоматической адаптацией подаваемого на вход комитета классификаторов списка изображений идентичных объектов. Приведены результаты ее экспериментального исследования в задаче распознавания лиц для распространенных баз данных (FERET, AT&T, Yale).