Выбор параметров алгоритма распознавания изображений на основе коллектива решающих правил и принципа максимума апостериорной вероятности

Ставится и решается задача выбора параметров алгоритма автоматического распознавания изображений путём построения коллектива решающих правил на основе принципа максимума апостериорной вероятности. Выполнен строгий синтез критерия выбора параметров для информационного рассогласования Кульбака-Лейблера и современного алгоритма распознавания SIFT (Scale-Invariant Feature Transform). Представлены программа и результаты экспериментального исследования в задаче идентификации личности по фотографии лица для известных баз данных (Yale, AT&T). Показано, что применение предложенного критерия позволяет добиться точности распознавания, сравнимой с точностью наилучшего набора параметров, причём не только для рассогласования Кульбака-Лейблера, но и для других популярных расстояний (метрика Евклида, расхождение Кульбака).