Теоретико-вероятностная модель полутонового изображения для задачи распознавания образов без учителя на основе метода направленного перебора

Ставится и решается задача автоматического распознавания изображений без учителя на основе метода направленного перебора. Исследована новая теоретико-вероятностная модель полутонового изображения. Её применение позволило синтезировать новый критерий распознавания с самообучением на основе оптимального байесовского правила проверки статистических гипотез. Представлены программа и результаты экспериментального исследования для идентификации личности по фотографии лица. Показано, что применение предложенной модели совместно с методом направленного перебора характеризуется существенным сокращением объёма вычислений при сохранении высоких показателей точности распознавания изображений.