Численные методы и анализ данных. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика

Публикации в рубрике (113): Численные методы и анализ данных
все рубрики
Методика последовательного формирования набора компонент многомерной случайной величины с использованием непараметрического алгоритма распознавания образов

Методика последовательного формирования набора компонент многомерной случайной величины с использованием непараметрического алгоритма распознавания образов

Зеньков Игорь Владимирович, Лапко Александр Васильевич, Лапко Василий Александрович, Кирюшина Елена Васильевна, Вокин Владимир Николаевич, Бахтина Анна Владимировна

Статья научная

Определяется влияние априорных сведений о независимости случайных величин на аппроксимационные свойства непараметрической оценки плотности вероятности Розенблатта-Парзена. Предлагается новая методика формирования наборов независимых компонент многомерной случайной величины. Методика основывается на проверке гипотез о независимости сочетаний компонент многомерной случайной величины с использованием двухальтернативного непараметрического алгоритма распознавания образов ядерного типа, соответствующего критерию максимального правдоподобия. Классы соответствуют областям определения плотностей вероятностей наборов независимых и зависимых компонент многомерной случайной величины. Для оценивания плотностей вероятностей используются непараметрические статистики ядерного типа. Выбор коэффициентов размытости ядерных оценок плотностей вероятностей осуществляется из условия минимума среднего квадратического критерия. Последовательная процедура формирования набора независимых компонент начинается с анализа парных сочетаний компонент многомерной случайной величины. Для каждой пары компонент вычисляется оценка вероятности ошибки распознавания классов, соответствующих предположениям независимости и зависимости рассматриваемых компонент. Определяется пара компонент с максимальным отличием этих ошибок. Если полученные ошибки достоверно не отличаются, то в рассматриваемой многомерной случайной величине независимые компоненты отсутствуют. При достоверном отличии оценок вероятностей ошибок распознавания классов устанавливается пара независимых компонент. Эти компоненты входят в набор из трёх компонент многомерной случайной величины. Анализ их сочетаний осуществляется аналогично по представленным выше рекомендациям. Правилом остановки процесса формирования набора независимых компонент является отсутствие достоверного отличия между вероятностями ошибок распознавания ситуаций, принадлежащих принятым классам. В этом случае предыдущий набор независимых компонент является искомым результатом. В отличие от традиционной методики, основанной на применении критерия Пирсона, предлагаемый подход позволяет обойти проблему декомпозиции области значений случайных величин на многомерные интервалы. Методика формирования набора независимых компонент многомерной случайной величины иллюстрируется результатами анализа спектральных признаков данных дистанционного зондирования лесных массивов с использованием космической съёмки со спутника Landsat-8.

Бесплатно

Методы анализа спутниковых изображений для исследования урбанизации и землепользования в период с 1975 по 2015 г. в г. Самаре

Методы анализа спутниковых изображений для исследования урбанизации и землепользования в период с 1975 по 2015 г. в г. Самаре

Бури мукеш сингХ., Кузнецов Андрей Владимирович, Чодри Комаль Кумари, Куприянов Александр Викторович

Статья научная

В работе авторами используются методы классификации спутниковых изображений для выделения четырёх основных типов землепользования: водные ресурсы, территория застройки, леса и сельскохозяйственные поля. Для исследования пространственно-временной динамики роста города и изменений в землепользовании в районе города Самары были использованы спутниковые снимки Landsat за пять периодов времени с 1975 по 2015 годы. Вычисление изменений площадей всех типов землепользования в различные периоды времени производилось при помощи программного обеспечения ArcGIS с учётом демографических данных. В ходе исследований была получена оценка изменения площади территории застройки в зависимости от роста численности населения.

Бесплатно

Методы математического моделирования лазерного воздействия на глазное дно для оценки терапевтического эффекта

Методы математического моделирования лазерного воздействия на глазное дно для оценки терапевтического эффекта

Широканев Александр Сергеевич, Кибиткина Алена Сергеевна, Ильясова Наталья Юрьевна, Дегтярев Александр Александрович

Статья научная

Лечение диабетической ретинопатии с использованием лазерной коагуляции сетчатки по зонам глазного дна, выбираемым врачом, обеспечивается на основе наведения лазера, после чего осуществляется обстрел, способствующий образованию коагулятов, которые препятствуют кровоизлияниям. Основная проблема при проведении лазерной коагуляции заключается в выборе зон обстрела так, чтобы охватить все проблемные области и подобрать параметры лазерного воздействия, чтобы излишне не повредить сетчатку. У каждого пациента индивидуальная структура глазного дна. Необходимо учитывать индивидуальное строение патологических и анатомических элементов, чтобы достичь требуемого терапевтического эффекта. Терапевтический эффект достигается при образовании коагулятов во всех областях, в которых происходит кровоизлияние. Сосудистый слой должен нагреться до достаточной температуры, чтобы образовался коагулят, но при этом не должна быть повреждена сетчатка. Такой эффект можно прогнозировать при помощи математического моделирования лазерного воздействия. В настоящей работе рассматриваются методы математического моделирования лазерного воздействия, основанные на уравнении теплопроводности. Проводится сравнение методов по вычислительной сложности и устойчивости решения. Выполняется анализ возможности прогнозирования терапевтического эффекта при помощи методов математического моделирования лазерного воздействия.

Бесплатно

Методы формирования векторов признаков для распознавания объектов по дальностным портретам в импульсной лазерной локации

Методы формирования векторов признаков для распознавания объектов по дальностным портретам в импульсной лазерной локации

Баулин Федор Борисович, Бурый Евгений Владленович

Статья научная

В статье рассмотрены методы формирования векторов информативных признаков для решения задачи распознавания объектов в импульсной лазерной локации по регистрируемым дальностным портретам. Приведено описание известных методов снижения размерности пространства признаков, и обозначены границы их применимости. Предложен метод, реализующий максимизацию метрик между векторами признаков. На примере объектов, поверхности которых описываются каноническими уравнениями (сфера, конус, цилиндр), показано, что этот метод эффективен при решении задачи распознавания объектов в случае их априори неизвестной ориентации относительно локационной системы. Метод также эффективен и при наличии пересечений множеств векторов признаков, когда объекты характеризуются дальностными портретами схожей формы.

Бесплатно

Моделирование вычислений на графических процессорах по разностным схемам

Моделирование вычислений на графических процессорах по разностным схемам

Воротникова Дарья Геннадьевна, Кочуров Александр Валерьевич, Головашкин Димитрий Львович

Статья научная

Предложены модели вычислений на GPU, рекомендуемые к использованию при организации вычислений по явным и неявным разностным схемам на графических процессорах. В частности, модель для выбора оптимальной длины вектора в алгоритмах с «длинно-векторным» представлением и для отыскания высоты пирамиды, когда используется соответствующий метод построения параллельных алгоритмов.

Бесплатно

Моделирование дробового шума цветных подводных изображений

Моделирование дробового шума цветных подводных изображений

Шепелев Денис Александрович, Божкова Валентина Петровна, Ершов Егор Иванович, Николаев Дмитрий Петрович

Статья научная

В работе рассматриваются методы имитации цветных подводных изображений на основе натуральных надводных. Имитация подводных изображений широко используется для разработки и тестирования методов улучшения подводных изображений. Большая группа существующих методов использует одну и ту же детерминированную модель преобразования изображения, игнорирующую наличие на изображениях шума. В работе демонстрируется, что это существенно сказывается на общем качестве имитации подводных изображений. Теоретически и численным моделированием показывается, что точность отношения сигнал/шум подводных изображений, имитированных с использованием детерминированного преобразования, падает с увеличением расстояния до объекта съемки. Для решения этой проблемы в работе предлагается новая модель преобразования изображения, которая учитывает наличие шума на изображении и при этом совместима со всеми методами моделирования из рассматриваемой группы. В работе приводятся результаты моделирования с использованием существующей и предложенной моделей, показывающие, что на больших расстояниях новые результаты лучше согласуются с реальными данными.

Бесплатно

Модификация метода сопоставления размытых изображений

Модификация метода сопоставления размытых изображений

Парингер Рустам Александрович, Донон Янн, Куприянов Александр Викторович

Статья научная

В статье предлагается модификация метода выявления особых точек на размытых изображениях для решения задачи их точного сопоставления. Целью модификации является повышение количества и качества как выявляемых особых точек на каждом изображении, так и корректных пар особых точек на двух изображениях. Отличительными особенностями являются аугментация данных за счёт одновременного использования нескольких комбинаций параметров предварительной обработки и использование дополнительных этапов фильтрации особых точек. Применение указанных модификаций позволило добиться увеличения доли корректно сопоставляемых пар изображений на 30,2 % по сравнению с базовым методом при работе с зашумлёнными данными.

Бесплатно

Морфологический анализ мозаичных форм с направленными отношениями на основе атрибутных и реляционных представлений

Морфологический анализ мозаичных форм с направленными отношениями на основе атрибутных и реляционных представлений

Визильтер Юрий Валентинович, Выголов Олег Вячеславович, Желтов Сергей Юрьевич

Статья научная

Описаны атрибутные и реляционные представления моделей мозаичных изображений с направленными отношениями. Рассмотрены атрибутные представления асимметричных реляционных моделей на основе стековых, ранговых и интегральных описаний. Введены морфологические меры сходства на основе реляционных моделей. Показано, что на основе одной и той же ориентированной реляционной модели могут быть введены различные морфологические операторы, в частности, типа Серра и типа Пытьева. Предложены способы построения таких морфологических операторов в атрибутном и реляционном домене. Описана новая морфологическая схема двухэтапной взаимной адаптивной фильтрации изображения и формы, на первом шаге которой происходит упрощение (проецирование) формы c учетом изображения, а на втором - упрощение (проецирование) изображения c учетом формы.

Бесплатно

Непараметрический алгоритм распознавания образов в задаче проверки гипотезы о независимости случайных величин

Непараметрический алгоритм распознавания образов в задаче проверки гипотезы о независимости случайных величин

Зеньков Игорь Владимирович, Лапко Александр Васильевич, Лапко Василий Александрович, Кирюшина Елена Васильевна, Вокин Владимир Николаевич

Статья научная

Предлагается новая методика проверки гипотезы о независимости многомерных случайных величин. Рассматриваемая методика основывается на использовании непараметрического алгоритма распознавания образов, соответствующего критерию максимального правдоподобия. В отличие от традиционной постановки задачи распознавания образов априори отсутствует обучающая выборка. Исходная информация представляется статистическими данными, которые составляют значения многомерной случайной величины. Законы распределения случайных величин в классах оцениваются по исходным статистическим данным для условий их зависимости и независимости. При выборе оптимальных коэффициентов размытости непараметрических оценок плотностей вероятностей ядерного типа в качестве критерия используется минимум их среднеквадратических отклонений. Вычисляются оценки вероятности ошибки распознавания образов в классах. По минимальному значению оценок вероятностей ошибок распознавания образов принимается решение о независимости либо зависимости случайных величин. Разработанная методика используется при анализе спектральных данных дистанционного зондирования.

Бесплатно

Новый подход к обучению нейронных сетей с помощью натурального градиентного спуска с импульсом на основе распределений Дирихле

Новый подход к обучению нейронных сетей с помощью натурального градиентного спуска с импульсом на основе распределений Дирихле

Абдулкадиров Руслан Ибрагимович, Ляхов Павел Алексеевич

Статья научная

В данной работе мы предлагаем алгоритм натурального градиентного спуска с импульсом на основе распределений Дирихле для ускорения обучения нейронных сетей. Данный подход учитывает не только направления градиентов, но и выпуклость минимизируемой функции, что значительно ускоряет процесс поиска экстремумов. Представлены вычисления натуральных градиентов, базирующихся на распределениях Дирихле, и реализовано внедрение предложенного подхода в схему обратного распространения ошибок. Результаты по распознаванию изображений и прогнозированию временных рядов во время проведения экспериментов показывают, что предложенный подход дает более высокую точность и не требует большого количества итераций для минимизации функций потерь, по сравнению с методами стохастического градиентного спуска, адаптивной оценки момента и адаптивным по параметрам диагональным квазиньютоновским методом для невыпуклой стохастической оптимизации.

Бесплатно

О классификации космических снимков Sentinel-2 нейронной сетью Resnet-50

О классификации космических снимков Sentinel-2 нейронной сетью Resnet-50

Бычков Игорь Вячеславович, Ружников Геннадий Михайлович, Федоров Роман Константинович, Попова Анастасия Константиновна, Авраменко Юрий Владимирович

Статья научная

В работе исследовано изменение точности классификации спутниковых изображений при различных комбинациях параметров нейронной сети и набора входных данных. Проведено добавление к обучающей выборке индекса NDVI и локальных бинарных шаблонов. Выполнено тестирование классификаторов, созданных на разных количествах эпох и образцах. Определены значения гиперпараметров нейронной сети, позволяющие достичь точности классификации 0,70 и F-меры 0,65. Разделение классов с похожими спектральными характеристиками показывает низкое качество при различных параметрах и наборах входных данных. Для улучшения требуется привлечение дополнительной информации. Например, для разделения лесов на подклассы необходимо применение классификаторов, использующих изображения за разные периоды года, учитывающих вегетационный период. Кроме того, необходимо расширение обучающей выборки для учета различных природных зон, почв и т.д.

Бесплатно

Об одном методе вычисления обобщённых нормальных решений недоопределённых линейных систем

Об одном методе вычисления обобщённых нормальных решений недоопределённых линейных систем

Жданов Александр Иванович, Сидоров Юрий Вячеславович

Статья научная

В статье представлен новый метод вычисления обобщённых нормальных решений недоопределённых систем линейных алгебраических уравнений на основе специальных расширенных систем. Преимуществом данного метода является возможность решения очень плохо обусловленных (возможно разреженных) недоопределённых линейных систем большой размерности с использованием современных вариантов метода итерационного уточнения на основе метода обобщённых минимальных невязок (GMRES-IT). Представлены результаты применения рассматриваемого алгоритма для решения задачи балансировки химических уравнений (баланс масс).

Бесплатно

Обзор методов встраивания информации в цифровые объекты для обеспечения безопасности в "интернете вещей"

Обзор методов встраивания информации в цифровые объекты для обеспечения безопасности в "интернете вещей"

Евсютин Олег Олегович, Кокурина Анна Сергеевна, Мещеряков Роман Валерьевич

Статья научная

Передача, обработка и хранение информации в инфраструктуре «интернета вещей» сопряжены с необходимостью решения ряда задач обеспечения информационной безопасности. Основная сложность заключается в том, что инфраструктура «интернета вещей» неоднородна и включает в себя множество различных устройств, в том числе с ограниченными вычислительными ресурсами. Одним из подходов к решению данных задач является встраивание дополнительной информации в передаваемые и хранимые цифровые объекты. В данной работе представлен обзор методов встраивания информации в цифровые данные для обеспечения безопасности в «интернете вещей», включающий методы стеганографического встраивания информации и методы встраивания цифровых водяных знаков. Рассмотрены методы встраивания информации в цифровые изображения, а также данные беспроводных сенсорных сетей, предлагаемые для использования в «интернете вещей». Выявлены достоинства и недостатки, присущие отдельным методам и группам методов, проведён анализ их применимости для защиты данных в «интернете вещей». Выявлены актуальные направления в данной области исследований.

Бесплатно

Обратимая целочисленная аппроксимация преобразований цветового пространства для сжатия без потерь цветных растровых данных большого объёма

Обратимая целочисленная аппроксимация преобразований цветового пространства для сжатия без потерь цветных растровых данных большого объёма

Хмельнов Алексей Евгеньевич

Статья научная

Обратимые целочисленные преобразования имеют большое значение для алгоритмов сжатия без потерь. Для выполнения обратимой декорреляции цветовых каналов предложен алгоритм вычисления параметров обратимого целочисленного преобразования, аппроксимирующего такие непрерывные отображения, как дискретное преобразование Карунена-Лоэва. Предложен способ оценивания ошибок аппроксимации, позволяющий выбрать оптимальную аппроксимацию исходного преобразования, минимизирующую эти ошибки. На примере формата файлов MRG, предназначенного для хранения больших объёмов целочисленных растровых данных, показано, что после применения декорреляции получается повысить степень сжатия многоканальных растровых изображений при использовании алгоритма сжатия без потерь.

Бесплатно

Оптимальное планирование операций роя подвижных объектов в условиях неопределённости

Оптимальное планирование операций роя подвижных объектов в условиях неопределённости

Мостовой Яков Анатольевич, Бердников Валерий Андреевич

Статья научная

Рой роботов, как система относительно простых взаимосвязанных управляемых объектов, выполняет общую задачу в двумерном пространстве одновременно и распределённым образом. При планировании операций роя, связанных с созданием в зоне обслуживания сквозной фронтальной полосы из зон работы целевой аппаратуры - полезной нагрузки объектов роя, возникает задача учёта возможности его оперативной перегруппировки, так как на момент планирования точная цель операции роя или ещё не определена, или представляет секрет, или определяется рядом случайных обстоятельств. Поэтому исполнение операции роя целесообразно проводить в две фазы, и первую фазу начинать ещё до разрешения упомянутых неопределённостей путём создания базовой случайной сети с относительно малой концентрацией объектов роя в ней. На второй фазе операции путём локальной перегруппировки объектов роя формируется конкретный программируемый перколяционный путь, обеспечивающий целевое покрытие зонами работы целевой аппаратуры объектов роя определённой зоны обслуживания. В этом случае можно существенно сократить время проведения операции. Решение этой задачи проводится методами теории программируемой перколяции. Численно с использованием результатов статистического моделирования двухфазных операций и аналитически получено значение концентрации объектов роя на первой фазе, обеспечивающее минимум суммарных затрат двухфазной операции. Рассмотрена синергетика информационного взаимодействия роя объектов при реализации программируемого перколяционного пути.

Бесплатно

Особенности обработки данных оптических измерений дисперсных параметров бимодальных сред

Особенности обработки данных оптических измерений дисперсных параметров бимодальных сред

Жирнов Анатолий Алексеевич, Кудряшова Ольга Борисовна

Статья научная

Работа, описанная в статье, посвящена повышению информативности оптических методов измерений параметров дисперсных сред. Проблема заключается в том, что априори задаваемая аналитическая функция (например, логарифмически нормального) распределения частиц по размерам недостаточно точно описывает дисперсную среду с бимодальным и мультимодальным распределением. В работе рассматривается возможность аппроксимации экспериментальных данных с помощью многопараметрической функции распределения частиц по размерам вместо априори задаваемого логарифмически нормального распределения. Для сравнения результатов аппроксимаций были проведены эксперименты на стандартных образцах гранулометрического состава ОГС-01ЛМ и ОГС-08ЛМ отдельно и совместно путём их смешивания. Регистрация экспериментальных данных производилась турбидиметрическим высокоселективным методом на водных суспензиях данных образцов. Целью работы является представление результатов измерений в виде функции распределения, позволяющей более точно определять форму распределения частиц по размерам и соответствующие дисперсные характеристики исследуемой среды в оптических методах измерений параметров дисперсных сред...

Бесплатно

Особенности построения блочных алгоритмов FDTD-метода при организации вычислений на графическом процессоре с использованием языка MATLAB

Особенности построения блочных алгоритмов FDTD-метода при организации вычислений на графическом процессоре с использованием языка MATLAB

Морунов Никита Дмитриевич, Головашкин Димитрий Львович

Статья научная

Работа посвящена исследованию особенностей реализации блочных алгоритмов FDTD-метода на графических процессорах. Обсуждается понятие блочного алгоритма в целом и блочного алгоритма FDTD-метода в частности. Основное внимание уделяется специфике подбора объёма и формы блоков, связанной с использованием языка MATLAB и его дополнения Parallel Computing Toolbox. Демонстрируется практическая эффективность предложенных авторских приемов, раскрываются перспективы их применения.

Бесплатно

Оценивание степени размытости изображения путём анализа градиентного поля

Оценивание степени размытости изображения путём анализа градиентного поля

Асатрян Давид Гегамович

Статья научная

Оценивание степени размытости является важным шагом на пути улучшения качества изображения. В литературе предложено много подходов, критериев и алгоритмов оценивания степени размытости, использующих свойства градиентного поля изображения. В настоящей работе предложена новая мера оценивания размытости, основанная на использовании параметра формы распределения Вейбулла, определяемого по выборочной совокупности магнитуды градиента изображения. На примерах искусственно размытых изображений показывается, что чем больше фактор размытия, тем больше значение предложенной меры приближается к «2», причём наблюдается монотонная зависимость значения меры от фактора размытия. Такой же эффект наблюдается при фильтрации изображения, однако по мере увеличения фактора фильтрации значение меры монотонно убывает. В работе предложено считать рассматриваемую меру размытия как критерий структурированности изображения.

Бесплатно

Оценка надежности верификации автографа на основе искусственных нейронных сетей, сетей многомерных функционалов Байеса и сетей квадратичных форм

Оценка надежности верификации автографа на основе искусственных нейронных сетей, сетей многомерных функционалов Байеса и сетей квадратичных форм

Иванов Александр Иванович, Ложников Павел Сергеевич, Сулавко Алексей Евгеньевич

Статья научная

Осуществлено экспериментальное сравнение «широких» искусственных нейронных сетей из различных функционалов для верификации автографа подписанта. Собрана база автографов субъектов для проведения вычислительного эксперимента. Подтверждено, что повышение размерности решающих правил (функционалов) до определенного момента приводит к снижению вероятностей ошибок верификации подписи, увеличение количества нейронов сети уменьшает число ошибок, а также многомерный функционал Байеса работает тем лучше, чем выше корреляция между признаками и его размерность. Наилучший результат по верификации автографа получен с использованием сетей многомерных функционалов Байеса: вероятность ошибок 1-го и 2-го рода составила 0,0288 и 0,0232 соответственно.

Бесплатно

Параллельная машинная арифметика для рекуррентных систем счисления в неквадратичных полях

Параллельная машинная арифметика для рекуррентных систем счисления в неквадратичных полях

Чернов Владимир Михайлович

Статья научная

В работе предлагается новый метод синтеза систем машинной арифметики для «безошибочных» параллельных вычислений. Отличием предлагаемого подхода от вычислений в традиционных системах остаточных классов для прямой суммы модулярных колец является параллелизация вычислений в неквадратичных расширениях простых конечных полей, элементы которых представлены в системах счисления, порождёнными последовательностями степеней корней характеристического полинома рекуррентной последовательности. Работа продолжает и обобщает исследования автора, в которых, в частности, рассматривались рекуррентные соотношения n- боначчи (трибоначчи, тетрабоначчи и т.д.).

Бесплатно

Журнал