2025-02-22T10:39:26-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-85212%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T10:39:26-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-85212%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T10:39:26-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T10:39:26-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers

Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers

In article the algorithm of combination of the binary properties widely used in practice at system engineering of the automatic analysis of the visual information, in the form of the MKV-classifier is offered. Problems of training and using of MKV- classifiers for the decision of detection problem...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Murygin, K.V.
Format: Article
Language:English
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
Series:Искусственный интеллект
Subjects:
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85212
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id irk-123456789-85212
record_format dspace
spelling irk-123456789-852122015-07-22T03:02:07Z Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers Murygin, K.V. Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС In article the algorithm of combination of the binary properties widely used in practice at system engineering of the automatic analysis of the visual information, in the form of the MKV-classifier is offered. Problems of training and using of MKV- classifiers for the decision of detection problems and recognition of objects are considered. The offered algorithms of training allow to generate more effective recognizing rules in comparison with known algorithm AdaBoost, in particular it is essential to reduce number of used properties at identical classifying ability, at the expense of more exact description of position of objects in feature space. Possibility of representation of the MKV- classifier in the form of a decisions tree allows increasing essentially of computing efficiency of classification process. У статті пропонується алгоритм об’єднання бінарних властивостей, широко використовуваних на практиці при розробці систем автоматичного аналізу візуальної інформації, у вигляді МКВ-класифікатора. Розглядаються питання навчання й використання МКВ-класифікаторів для вирішення завдань виявлення й розпізнавання об’єктів. Запропоновані алгоритми навчання дозволяють генерувати більш ефективні вирішуючи правила в порівнянні з відомим алгоритмом AdaBoost, зокрема істотно скоротити число використовуваних властивостей при однаковій якості класифікації за рахунок більш точного опису положення об’єктів у просторі ознак. Можливість представлення МКВ-класифікатора у вигляді дерева рішень дозволяє істотно збільшити обчислювальну ефективність процесу класифікації. В статье предлагается алгоритм объединения бинарных свойств, широко используемых на практике при разработке систем автоматического анализа визуальной информации, в виде МКВ-классификатора. Рассматриваются вопросы обучения и использования МКВ-классификаторов для решения задач обнаружения и распознавания объектов. Предложенные алгоритмы обучения позволяют генерировать более эффективные решающие правила по сравнению с известным алгоритмом AdaBoost, в частности существенно сократить число используемых свойств при одинаковой классифицирующей способности, за счет более точного описания положения объектов в пространстве признаков. Возможность представления МКВ-классификатора в виде дерева решений позволяет существенно увеличить вычислительную эффективность процесса классификации. 2013 Article Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers / K.V. Murygin // Искусственный интеллект. — 2013. — № 1. — С. 209–217. — Бібліогр.: 6 назв. — англ. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85212 004.89, 004.93 en Искусственный интеллект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language English
topic Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
spellingShingle Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Murygin, K.V.
Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers
Искусственный интеллект
description In article the algorithm of combination of the binary properties widely used in practice at system engineering of the automatic analysis of the visual information, in the form of the MKV-classifier is offered. Problems of training and using of MKV- classifiers for the decision of detection problems and recognition of objects are considered. The offered algorithms of training allow to generate more effective recognizing rules in comparison with known algorithm AdaBoost, in particular it is essential to reduce number of used properties at identical classifying ability, at the expense of more exact description of position of objects in feature space. Possibility of representation of the MKV- classifier in the form of a decisions tree allows increasing essentially of computing efficiency of classification process.
format Article
author Murygin, K.V.
author_facet Murygin, K.V.
author_sort Murygin, K.V.
title Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers
title_short Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers
title_full Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers
title_fullStr Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers
title_full_unstemmed Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers
title_sort detection and recognition of objects on images based on mkv-classifiers
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate 2013
topic_facet Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85212
citation_txt Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers / K.V. Murygin // Искусственный интеллект. — 2013. — № 1. — С. 209–217. — Бібліогр.: 6 назв. — англ.
series Искусственный интеллект
work_keys_str_mv AT muryginkv detectionandrecognitionofobjectsonimagesbasedonmkvclassifiers
first_indexed 2023-10-18T19:30:37Z
last_indexed 2023-10-18T19:30:37Z
_version_ 1796147156869971968

Similar Items