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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Искусственный интеллект |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2013
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85212 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | 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. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85212 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Murygin, K.V. 2015-07-21T19:09:24Z 2015-07-21T19:09:24Z 2013 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85212 004.89, 004.93 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. en Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Искусственный интеллект Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers Виявлення та розпізнавання об’єктів на зображеннях на основі МКВ-класифікатора Обнаружение и распознавание объектов на изображениях на основе МКВ-классификатора Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers |
| spellingShingle |
Detection and recognition of objects on images based on MKV-classifiers Murygin, K.V. Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| 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 |
| author |
Murygin, K.V. |
| author_facet |
Murygin, K.V. |
| topic |
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| topic_facet |
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| publishDate |
2013 |
| language |
English |
| container_title |
Искусственный интеллект |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Виявлення та розпізнавання об’єктів на зображеннях на основі МКВ-класифікатора Обнаружение и распознавание объектов на изображениях на основе МКВ-классификатора |
| 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.
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.
|
| issn |
1561-5359 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.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. |
| work_keys_str_mv |
AT muryginkv detectionandrecognitionofobjectsonimagesbasedonmkvclassifiers AT muryginkv viâvlennâtarozpíznavannâobêktívnazobražennâhnaosnovímkvklasifíkatora AT muryginkv obnaruženieiraspoznavanieobʺektovnaizobraženiâhnaosnovemkvklassifikatora |
| first_indexed |
2025-12-07T21:08:58Z |
| last_indexed |
2025-12-07T21:08:58Z |
| _version_ |
1850885263784411136 |