Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2009

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: optymalizacja ekstraktora cech charakterystycznych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Optimisation method of feature extractor for automatic pattern recognition system of motor vehicles

Cyran K. A., Niedziela T.

Archives of Transport

2009

Vol. 21, iss.1-2

5-25

The formalism of rough set theory (RST) was adapted for the problem of optimisation of feature extractor in the form of holographic, computer generated ring - wedge detector in pattern recognition system in spatial frequency domain. Within the framework of the present paper for the information system with conditional attributes of continuous type, the notion of modified indiscernibility relation was proposed [...] Given modification can also be applied to a generalised version of RST of variable precision. As a result of the proposed optimisation method of feature extractor in the system of automatic pattern recognition of motor vehicles, the number of nondeterministic rules was decreased from 3% for the best case of single-criterion optimization to 2% for a typical solution in multi-criterion optimisation, which constitutes a 33% improvement in relation to the best problem solution obtained in a single-criterion model. Thus, an assumption was proved that introduction of an additional auxiliary criterion would help in search for better solutions.

Formalizm teorii zbiorów przybliżonych (TZP) został zaadaptowany do problemu optymalizacji ekstraktora cech charakterystycznych w postaci holograficznego, komputerowo generowanego detektora pierścieniowo-klinowego w systemie rozpoznawania obrazów w dziedzinie częstotliwości przestrzennych. W ramach niniejszej pracy dla systemu informacyjnego z atrybutami warunkowymi typu ciągłego zaproponowano określenie zmodyfikowanej relacji nierozróżnialności [...] Podana modyfikacja może też być stosowana w uogólnionej wersji TZP o zmiennej precyzji. W efekcie zaproponowanej metody optymalizacji ekstraktora cech charakterystycznych w systemie automatycznego rozpoznawania obrazów pojazdów mechanicznych zmniejszono ilość reguł niedeterministycznych z 3% dla najlepszego przypadku optymalizacji jednokryterialnej do 2% dla typowego rozwiązania w optymalizacji wielokryterialnej, co stanowi poprawę o 33% w stosunku do najlepszego rozwiązania problemu uzyskanego w modelu jednokryterialnym. Potwierdziło się zatem przypuszczenie, że wprowadzenie dodatkowego kryterium pomocniczego pomoże w poszukiwaniu lepszych rozwiązań.