Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.149.251.155
    [SESS_TIME] => 1714044707
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 6981ffe1a4111fe0c647d3cc20642d3d
    [UNIQUE_KEY] => 40353b8d0a66e30931966c50bddeabd5
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2022 год, номер 5

О ВЕРОЯТНОСТИ ОШИБКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЛОЖНОСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В МЕТРИЧЕСКОМ ПРОСТРАНСТВЕ ИХ ДРЕВОВИДНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ

М.М. Ланге, С.В. Парамонов
Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН, Москва, Россия
lange_mm@mail.ru
Ключевые слова: классификация, вероятность ошибки, взаимная информация, разделяющая функция, изображение, направленный поиск, вычислительная сложность
Страницы: 14-22

Аннотация

Исследуется точность классификации в терминах зависимости вероятности ошибки от количества обрабатываемой информации в пространстве древовидно-структурированных представлений распознаваемых объектов. Для заданного множества объектов приводится нижняя граница вероятности ошибки как функция средней взаимной информации между объектами и оценками их классов. Предлагается алгоритм направленного поиска решения о классе предъявляемого объекта по многоуровневым разделяющим функциям, и оценивается вычислительный выигрыш алгоритма относительно полного перебора. На множествах изображений лиц и подписей и на ансамбле этих источников демонстрируются экспериментальные зависимости средней вероятности ошибки и средней взаимной информации от параметра, определяющего вычислительный выигрыш алгоритма. Для указанных данных приводятся значения нижних границ вероятности ошибки, которые позволяют оценить избыточность вероятности ошибки алгоритма при различных значениях вычислительного выигрыша.

DOI: 10.15372/AUT20220502
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину