Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Непараметрический алгоритм распознавания объектов подстилающей поверхности земли по данным аэрокосмической съемки К. Т. Протасов, А. И. Рюмкин

By: Протасов, Константин ТихоновичContributor(s): Рюмкин, Александр ИвановичMaterial type: ArticleArticleContent type: Текст Media type: электронный Subject(s): подстилающая поверхность Земли | аэрокосмическая съемка | распознавание объектов | анализ данных | алгоритмы распознавания образовGenre/Form: статьи в журналах Online resources: Click here to access online In: Вестник Томского государственного университета № 275. С. 41-46Abstract: Предложен и реализован алгоритм распознавания основных объектов подстилающей поверхности Земли, таких как пашни, луга, дороги, реки, болота, лесные насаждения и типы древостоев, по результатам аэрокосмической съемки. Случайные вариации портретов объектов каждого класса представлены обучающими выборками, а оптические и гео-метрические вариации оцениваются с помощью параметрического описания процесса регистрации изображений съе-мочной камерой. На первом шаге предопознавания решается задача согласования текущего фрагмента с выборочными ансамблями материала обучения путем пересчета наблюдений к оптико-геометрическим условиям обучающей выборки. Решающее правило проверки гипотез основано на непараметрических оценках неизвестных функций плотности, при этом недоопределенные параметры сглаживания этих функций находятся в процессе решения задачи оптимизации эмпирического риска по параметрам сглаживания. Приведены примеры работы алгоритма с использованием реальных данных.
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
No physical items for this record

Библиогр.: 5 назв.

Предложен и реализован алгоритм распознавания основных объектов подстилающей поверхности Земли, таких как пашни, луга, дороги, реки, болота, лесные насаждения и типы древостоев, по результатам аэрокосмической съемки. Случайные вариации портретов объектов каждого класса представлены обучающими выборками, а оптические и гео-метрические вариации оцениваются с помощью параметрического описания процесса регистрации изображений съе-мочной камерой. На первом шаге предопознавания решается задача согласования текущего фрагмента с выборочными ансамблями материала обучения путем пересчета наблюдений к оптико-геометрическим условиям обучающей выборки. Решающее правило проверки гипотез основано на непараметрических оценках неизвестных функций плотности, при этом недоопределенные параметры сглаживания этих функций находятся в процессе решения задачи оптимизации эмпирического риска по параметрам сглаживания. Приведены примеры работы алгоритма с использованием реальных данных.

There are no comments on this title.

to post a comment.
Share