Оцінка якості класифікації зображень на основі матриці та коефіцієнтів точності

• Published in: Математичні машини і системи
• Date: 2014
• Main Author: Альперт, С.І.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2014
• Subjects: Інформаційні і телекомунікаційні технології
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84336
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Оцінка якості класифікації зображень на основі матриці та коефіцієнтів точності / С.І. Альперт // Математичні машини і системи. — 2014. — № 1. — С. 101-107. — Бібліогр.: 14 назв. — укр.

У даній статті розглянуто такі коефіцієнти для оцінки точності тематичних карт, як повна точність класифікації, точність виробника, точність споживача та ризик Байєса. В роботі наведено деякі приклади. Враховуючи результати прикладів, встановлено певні закономірності та взаємозв’язки між точністю виробника та точністю споживача, встановлено взаємозв’язок між помилками omission та помилками commission для кожного класу. Розглянуто ризик Байєса, який використовується для оцінки неточності тематичних карт. В данной статье рассмотрены такие коэффициенты для оценки точности тематических карт, как полная точность классификации, точность производителя, точность пользователя и риск Байеса. В работе приведены некоторые примеры. Учитывая результаты примеров, установлены определенные закономерности и взаимосвязи между точностью производителя и точностью пользователя, установлена взаимосвязь между ошибками omission и ошибками commission для каждого класса. В статье рассмотрен риск Байеса, который используется для оценки неточности тематических карт. In this article we considered coefficients for accuracy assessment of thematic maps, such as overall accuracy, producer’s accuracy, user’s accuracy and Bayes risk. In the work we proposed some examples. Taking into account the results of these examples, we established some rules and relationships between producer’s accuracy and user’s accuracy. The relationship between omission errors and commission errors was established for each class as well. In this article we considered Bayes risk for inaccuracy assessment of thematic maps.