Отрывок: В алгоритме 𝑘 ближайших соседей, объект 𝑢 относят к такому классу, которому принадлежит больше элементов, среди 𝑘 ближайших соседей 𝑥𝑢 (𝑖) , 𝑖 = 1, 𝑘: 𝜔(𝑖, 𝑢) = [𝑖 ≤ 𝑘]𝜔𝑖 , 𝑎(𝑢, ΩO, 𝑘) = 𝑎𝑟𝑔 max𝑦∈𝑌 ∑ [𝑦𝑢 (𝑖) = 𝑦]𝑘𝑖=1 𝜔𝑖. В качестве метрики чаще всего выбирается евклидовая метрика из-за ее простоты и понятности. В работе исследуются три метрики: евклидова, Минков...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Бородинов, А.А. | - |
dc.contributor.author | Мясников, В.В. | - |
dc.date.accessioned | 2017-05-19 10:48:34 | - |
dc.date.available | 2017-05-19 10:48:34 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20170515\63772 | ru |
dc.identifier.citation | Бородинов А.А. Сравнение алгоритмов классификации в задаче распознавания объектов на радарных изображениях базы MSTAR / А.А. Бородинов, В.В. Мясников // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 732-736. | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Sravnenie-algoritmov-klassifikacii-v-zadache-raspoznavaniya-obektov-na-radarnyh-izobrazheniyah-bazy-MSTAR-63772 | - |
dc.description.abstract | Настоящая работа посвящена сравнению качества работы ряда известных алгоритмов классификации в задаче распознавания локальных объектов на радарных изображениях. В сравнении используются следующие алгоритмы классификации: дерево решений; байесовский классификатор для нормального распределения; метод ближайшего соседа; метод опорных векторов (SVM). В качестве предварительной обработки изображений, полученных радаром с синтезированной апертурой, используются нормализация ориентации распознаваемого объекта и метод главных компонент. Исследование проводится на объектах из базы радиолокационных снимков MSTAR. В работе представлены результаты проведенных исследований. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Новая техника | ru |
dc.subject | классификация изображений | ru |
dc.subject | радар с синтезированной апертурой | ru |
dc.subject | классификация | ru |
dc.subject | дерево решений | ru |
dc.subject | C4.5 | ru |
dc.subject | CART | ru |
dc.subject | SVM | ru |
dc.subject | MSTAR | ru |
dc.title | Сравнение алгоритмов классификации в задаче распознавания объектов на радарных изображениях базы MSTAR | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | В алгоритме 𝑘 ближайших соседей, объект 𝑢 относят к такому классу, которому принадлежит больше элементов, среди 𝑘 ближайших соседей 𝑥𝑢 (𝑖) , 𝑖 = 1, 𝑘: 𝜔(𝑖, 𝑢) = [𝑖 ≤ 𝑘]𝜔𝑖 , 𝑎(𝑢, ΩO, 𝑘) = 𝑎𝑟𝑔 max𝑦∈𝑌 ∑ [𝑦𝑢 (𝑖) = 𝑦]𝑘𝑖=1 𝜔𝑖. В качестве метрики чаще всего выбирается евклидовая метрика из-за ее простоты и понятности. В работе исследуются три метрики: евклидова, Минков... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper 135_732-736.pdf | Основная статья. Раздел: Обработка изображений и геоинформационные технологии | 689.55 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.