Andrey Vladimirovich Savchenko

Raspoznavanie Obrazov: Metod Napravlennogo Perebora Dlya Zadach Klassifikatsii S Bol'shim Kolichestvom Al'ternativ Andrey Vladimirovich Savchenko Russian edition

Raspoznavanie obrazov igraet vazhnuyu rol' v sovremennykh informatsionnykh sistemakh. Osobenno shirokoe rasprostranenie poluchili sistemy avtomaticheskogo raspoznavaniya izobrazheniy. Nesmotrya na shirokuyu kommertsializatsiyu rynka programmnykh produktov, intensivnost' issledovaniy v etoy oblasti otnyud' ne snizhaetsya, t.k. nadezhnost' sushchestvuyushchikh resheniy vse eshche ne dostatochna. Problema osobenno usilivaetsya, esli baza dannykh sostoit iz tysyachi etalonov, chto privodit k uslozhneniyu modeley klassifitsiruemykh ob"ektov i, kak sledstvie, nevozmozhnosti realizatsii sushchestvuyushchikh algoritmov v rezhime real'nogo vremeni. V nastoyashchey rabote na osnove printsipa minimuma informatsionnogo rassoglasovaniya Kul'baka-Leyblera razrabotan novyy, optimal'nyy v bayesovskom smysle, kriteriy dlya raspoznavaniya izobrazheniy. Predlozhen metod napravlennogo perebora v kachestve odnoy iz al'ternativ polnomu pereboru mnozhestva etalonov. Issledovana vozmozhnost' primeneniya razrabotannogo metoda k drugim aktual'nym zadacham klassifikatsii (raspoznavanie rechi, planirovanie deystviy treydera na fondovom rynke). Poluchennye rezul'taty i sdelannye po nim vyvody rasschitany na shirokiy krug spetsialistov v oblasti teorii i praktiki raspoznavaniya obrazov.