Nghiên cứu phương pháp nhận dạng hình dạng phức tạp dựa trên phân tích thành phần và nhóm đối tượng

Cluster có thứ bậc và đánh giá giá trị 1.Giá trị nhóm Contrario

• Vấn đề tính toán 1. Lựa chọn vùng thử

Định nghĩa π(R) là xác suất tại một không gian điểm phụ thuộc R. Định nghĩa của π là một vấn đề cụ thể tổng quan đ−a ra một xác suất biết tr−ớc hoặc có thể −ớc l−ợng theo kinh nghiệm trên tập dữ liệu. xM) trong EM , một tập phụ của tập dữ liệu sẽ là nhóm có nghĩa nếu các điểm quan trọng thuộc vào một vùng rất nhỏ, ở đó xác suất của những điểm này rất nhỏ. Vì vậy, cơ sở của phương thức Contrario là trái với giả thiết d−ới đây:. M) là một xử lý nền thực sự. Trong mục 2.2.1.2 đã giới thiệu hạn chế không gian của việc kiểm tra vùng từ Xi+R, Xi là mô tả dữ liệu và R∈ R , một tập hỗn hợp có giới hạn các vùng chứa vùng gốc trong RD.

Kinh nghiệm có giá trị: Nhóm đối t−ợng dựa trên đặc tr−ng thành phần Hiện tượng nhóm là cần thiết trong nhận thức của con người từ đó chúng

Mỗi dữ liệu điểm là một điểm trong tập đường viền của RD và phương pháp đã mô tả ở trên được ứng dụng (thực tế, một vài các ngang cấp nh− góc phụ thuộc vào đơn vị tròn, từ tính chung kỳ phải đ−ợc đặt vào hàng đội, điều này có thể thực hiện với các cách tương tự). Trong không gian (y - coordinate, hướng) sự kết hợp tiêu chuẩn cực đại và tiêu chuẩn hỗn hợp, điều đó có ý nghĩa hơn để mô tả tại cùng một thời điểm 2 hàng của 1 phân đoạn hơn ở trong một nhóm.

Kết cấu nhóm không gian t−ơng ứng 1. Tại sao phải tách kết cấu không gian

• Biến đổi mô tả
• Cluster có ý nghĩa của biến đổi

Chú ý trong một vài trường hợp, phương pháp không đổi tương đương có thể đủ chính xác, phụ thuộc mức đường có ý nghĩa, các khung không đổi trong mối quan hệ cục bộ đ−ợc tính toán trực tiếp dựa trên mối quan hệ không đổi. Mỗi cái t−ơng ứng giữa một nhân tố hình dạng S trong I và một nhân tố hình dạng S’ trong I’, biến đổi hình dạng( biến đổi mối quan hệ hoặc sự tương đồng ) được tính toán chấp nhận các tham số chứa trong nó nh− thế nào đ−ợc mô tả theo cách −ớc lượng đúng và cung cấp hình dạng tương ứng với một hình dạng có thể thích hợp mối quan hệ tốt nhất.

Thảo luận

Xác định tương ứng giữa các nhân tố hình dạng không chỉ là định nghĩa một khái niệm sự tương đồng giữa chúng, nhưng cũng có thể quyết định có hay không 2 thành phần hình dạng là một cặp. Grimson và Hutten giới thiệu ng−ỡng cố định trên tỷ lệ của các phương thức đặc trưng : “ Biên trong số đặc trưng của ảnh ( đề cập tới biến. đổi không gian ) dựa trên việc tách chính xác.

Một quyết định Contrario

Phần này giới thiệu khái niệm đối sánh có ý nghĩa, nó có thể sắp xếp các đối sánh với một nhân tố hình dạng chuẩn hoá với một ý nghĩa chính xác và thuận tiện: số các cảnh báo sai( NFA). Việc gần đúng của lý thuyết H0 và H1 là khó thực hiện nếu mục tiêu nhận dạng là 1 truy vấn hỡnh dạng xỏc định rừ( phương phỏp chung thực sự cần thiết truy vấn hình dạng S để tính toán gần đúng 1 hình dạng S’ dưới lý thuyết H0).

Tự động thiết lập ng−ỡng khoảng cách 1. Số các cảnh báo sai NFA

Tuy nhiên, nếu mọi nhân tố hình dạng trong tập CSDL đ−ợc xuất phát bởi ph−ơng pháp nền, lý thuyết H0 không bao giờ đ−ợc chấp nhận và tách có ý nghĩa ε vì vậy sẽ đ−ợc đề cập nh− cảnh báo sai. Chú ý rằng xác suất thử nghiệm đem vào tính toán sự ngẫu nhiên hoặc tính phổ thông của đối sánh có thể: ngưỡng δ* là hạn chế hơn trong trường hợp đầu tiên và khắt khe hơn trong các tr−ờng hợp khác.

Xây dựng đặc tr−ng độc lập thống kê

• Tiêu chuẩn hóa và mã hóa bán cục bộ

Trong cảnh, điểm đậm tại đoạn bằng phẳng có thể được đề cập nh− version mạnh của độ đậm tại điểm cong (sử dụng thuật toán gốc của Lisani ) cùng với đ−ờng mảnh và version không mạnh của phần bằng phẳng. Chi tiết thủ tục sử dụng để thực hiện tương tự và mối quan hệ không đổi cho mã hóa / tiêu chuẩn hóa cục bộ đường cong Jordan. Tiếp theo, đề cập trực tiếp tham số Euclidean cho mức đ−ờng. Mã hóa / Tiêu chuẩn hóa trị không đổi tương đương. Chi tiết ở hình 3.2, hai tham số thực hiện, F và N bao gồm trong thủ tục tiêu chuẩn hóa này. Giá trị của F xác định chiều dài chuẩn hóa của nhân tố hình dạng, và nó đ−ợc lựa chọn: nếu F quá lớn, nhân tố hình dạng sẽ không đ−ợc chấp nhận tốt với thực tế, trong khi nếu F quá nhỏ nhân tố hình dạng không đủ để phân biệt. Mặt khác, một vấn đề cơ bản trong phân tích hình dạng: tính cục bộ trái ng−ợc với tính chung trong biểu diễn hình dạng. Từ t−ơng quan biểu diễn hình dạng thì việc lựa chọn N ít khó khăn hơn, vì vậy các tham số tương đối chính xác. Giá trị của nó đ−ợc lựa chọn nh− một sự thỏa thuận giữa biểu diễn hình dạng chính xác với việc đảm bảo tính toán nhanh. Hình 3.3 : Chỉ ra một vài tiêu chuẩn hình dạng đ−ợc trích chọn từ đ−ờng. Trong khi biểu diễn chắc chắn không phải là tối −u vì có d− thừa, nó gia tăng xác suất tìm nhân tố hình dạng chung khi hình dạng t−ơng ứng đ−ợc giới thiệu trong ảnh, thậm chí chúng bị suy giảm hoặc tùy thuộc vào một phần sự nghẽn. Tất cả các thử nghiệm đ−ợc giới thiệu ở mục 5 đề cập tới đối sánh dựa trên mã hóa cục bộ sử dụng F=5, N=45, theo đó các kết quả thỏa mãn tốt nhất. Tiến hành tại một các tham số tổng quan này đ−ợc cố định cho tất cả các thử nghiệm và không cần xác định lại bởi người dùng. Để giới thiệu một mức đ−ờng L1; mỗi đoạn bằng phẳng và mỗi cặp điểm trên đ−ờng thẳng t−ơng tự và đậm với cung tròn. Phía trái : một minh. họa dựa trên đ−ờng mảnh. a) đặt P1 và P2 cả các điểm đậm khi thực sự với mảnh hoặc điểm cuối cùng cho segment đ−ợc tách khi thực sự với đoạn bằng phẳng. Để cặp đoạn đậm D với những điểm này. Bắt đầu chậm tiến từ P … P1 với Dgọi P1 là đoạn đậm của L hoặc Thogonoil tới D. Bắt đầu từ P2 gọi P2 đoạn đậm tiếp theo của L hoặc Thogonal tới D. d) Chuẩn hóa tọa độ của phân bố điểm N trên ảnh của chuẩn hóa chiều dài F; trung tâm tại C. Theo kinh nghiệm thu đ−ợc đồng thời ba yêu cầu đặc tr−ng (minh họa ở hình 3.6). Mỗi đoạn cung Jordan C đ−ợc chia thành 5 đoạn con chiều dài bằng nhau. Mỗi đoạn đ−ợc chuẩn hóa bằng bản đồ dây cung giữa điểm đầu và điểm cuối trên trục ngang. Các đặc tr−ng này là độc lập; tuy nhiên C1 … C5 đem lại : nó có thể tái thiết lại hình dạng gốc của chúng : mục đích của sự trọn vẹn đặc tr−ng tổng quan thứ 6. C6 đ−ợc tạo ra từ điểm cuối của 5 đoạn trên, trong khung chuẩn hóa. mỗi đoạn của mức đường. Đặc trưng hình dạng đã giới thiệu tạo ra từ ba đặc tr−ng này C1 … C6. Để thu được một biểu diễn quan hệ không đổi của các mức đường L, mỗi. đoạn bằng, mỗi cặp điểm trên cùng đường thẳng là đậm đối với cung thực hiện. Nhân tố hình dạng đ−ợc mã hóa dựa trên đ−ờng mảnh D. điểm kết thúc cho tách. đoạn khi thực tế với đoạn bằng. Đề cập đ−ờng đậm D với các điểm này. đậm tiếp theo với L, đó là song song với D. c) Để cặp đ−ờng thẳng song song D và đặt tại. Xem xét đoạn thẳng T1 định nghĩa bởi hai điểm này. Gọi nó là chuẩn hóa C của L chiều dài. Lưu trữ phân bố điểm N trên dạng chuẩn hóa đ−ờng cong. Trong hình 3.6, mã hóa sự tương đồng không đổi. Phác họa a) Hình dạng gốc nh− cung Jordan trong khoảng đ−ợc chuẩn hóa dựa trên đ−ờng mảnh. Cả giới hạn của cung Jordan được đề cập được rừ ràng với đường đậm : biểu diễn này. Phác họa b) Mỗi một hình đ−ợc chuẩn hóa và đặc tr−ng số 6 tạo ra điểm cuối của những đoạn này đ−ợc xây dựng.

Thảo luận

Phác họa b) Mỗi một hình đ−ợc chuẩn hóa và đặc tr−ng số 6 tạo ra điểm cuối của những đoạn này đ−ợc xây dựng. Hình 3.6: mã hoá sự tương đồng không đổi. Khả năng khác, điều tra việc sử dụng phân tích thành phần cơ bản PCA [28]. Mặc dù PCA không cung cấp đặc tr−ng độc lập nh−ng nó cũng không phải là chính xác nhất. Khi này, tính toán số cảnh báo sai xuất hiện vẫn có giá trị. Tuy nhiên, kết quả không tốt nh−ng chúng vẫn có PCA thực tế cho phép từ một giới hạn vốn có: nó là thừa nhận bền vững không gian đặc tr−ng tuyến tính. Điều này rừ ràng khụng đỳng với khụng gian hỡnh dạng. xác), việc tự động mức ng−ỡng khoảng cách phụ thuộc vào CSDL và phụ thuộc vào truy vấn. Thật vậy, có thể thấy trong các thử nghiệm được giới thiệu, đối sánh sai(đối sánh không tương ứng với cỏc đối t−ợng giống nhau) khụng đ−ợc phõn bố rừ ràng trờn một ảnh, ng−ợc lại hoàn toàn với nh− đối sánh chính xác.