Ph ng pháp Linear Least Square Fit (LLSF)

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Nghiên cứu và xây dựng bộ lọc ảnh thông qua phân loại ảnh kết hợp với gom cụm (Trang 78)

LLSF là m t cách ti p c n ánh x đ c phát tri n b i Yang và Chute vào

n m 1992. Ban đ u LLSF đ c th nghi m trong l nh v c xác đ nh t đ ng

ngh a sau đó s d ng trong phân lo i vào n m 1994. Các th nghi m cho th y hi u su t phân lo i c a LLSF có th ngang b ng v i ph ng pháp KNN kinh đi n.

Ý t ng c a LLSF là s d ng ph ng pháp h i quy đ h c t t p hu n luy n và các ch đ có s n.

T p hu n luy n đ c bi u di n d i d ng m t c p vector đ u vào và đ u ra nh sau:

- Vector đ u vào là m t nh bao g m các đ c tr ng và tr ng s .

- Vector đ u ra g m các ch đ cùng v i tr ng s nh phân c a nh ng v i vector đ u vào .

Gi i ph ng trình các c p vector đ u vào, đ u ra chúng ta s thu đ c ma tr n đ ng hi n c a h s h i quy c a nh và ch đ . Ph ng pháp này s d ng công th c : B FA 2 min arg F FLS= − Trong đó :

- A, B là ma tr n đ i di n t p d li u hu n luy n (các c t trong ma tr n

t ng ng là các vector đ u vào và đ u ra).

- FLS là ma tr n k t qu ch ra m t ánh x t m t nh b t k vào vector c a ch đ đã gán tr ng s .

Nh vào vi c s p x p tr ng s c a các ch đ , chúng ta đ c m t danh sách ch đ có th gán cho nh c n phân lo i. Nh đ t ng ng lên tr ng s c a các ch đ mà ta tìm đ c ch đ thích h p cho nh đ u vào. H th ng t đ ng h c các ng ng t i u cho t ng ch đ , gi ng v i KNN. M c dù LLSF và KNN khác nhau v m t th ng kê, nh ng chúng ta v n tìm th y đi m chung trong cách làm c a hai ph ng pháp này là quá trình h c ng ng t i u.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Nghiên cứu và xây dựng bộ lọc ảnh thông qua phân loại ảnh kết hợp với gom cụm (Trang 78)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(95 trang)