Исследование эффективности применения технологий вейвлет-анализа в задачах распознавания образов
Автор: В.С. Мараев
Журнал: Современные инновации, системы и технологии.
Рубрика: Управление, вычислительная техника и информатика
Статья в выпуске: 1 (1), 2021 года.
Бесплатный доступ
Работа посвящена экспериментальному сравнению точности методов классификации на задаче распознавания образов на изображениях с использованием технологий вейвлет-анализа и без. В частности, исследуется взаимодействие кольце-проекционного вейвлет-фрактального метода для выявления признаков с классическими методами классификации, такими как «Наивный классификатор Байеса» и «Машины опорных векторов». Экспериментальные результаты тестирования приводятся в виде таблицы. В итоге устанавливается, что внедрение вейвлет-анализа в построение моделей классификации изображений оправдано, и приводит к относительно малому, но значимому повышению точности классификации.
Вейвлет анализ, распознавание образов, методы классификации, обработка данных, наивный классификатор Байеса, машины опорных векторов
Короткий адрес: https://sciup.org/14121888
IDR: 14121888 | DOI: 10.47813/2782-2818-2021-1-1-23-28