Методика остановки процесса построения иерархической регрессии при реализации вычислительных процедур локальной обработки изображений
Копенков В.Н.

Аннотация:
В работе рассматривается вопрос использования функционала полного скользящего контроля при решении задачи автоматического построения процедуры локальной обработки сигналов/изображений, настраиваемых по эмпирическим данным (иерархической регрессии). Предлагается методика остановки процесса формирования различных сочетаний обучающей и контрольной выборок и, как следствие, процесса построения процедуры обработки изображений, основанная на интервальной оценке функционала скользящего контроля качества.

Ключевые слова :
локальная обработка, иерархическая регрессия, интервальная оценка, функционал полного скользящего контроля качества.

Литература:

  1. Вапник, В.Н. Теория распознавания образов / В.Н. Вап­ник, А.В. Червоненкис – М.: Наука, 1974.
  2. Воронцов, К.В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов / К.В. Воронцов. – Под ред. О.Б. Лупанова // Математические вопросы кибернетики. – 2004. – Т. 13. – С. 5-36.
  3. Вудс, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Вудс, Р. Гонсалес – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
  4. Копенков, В.Н. Алгоритм автоматического построения процедуры локальной нелинейной обработки изображений на основе иерархической регрессии / В.Н. Копенков, В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36, № 2. – С. 257-266.
  5. Методы компьютерной обработки изображений / М.В. Гашников, Н.И. Глумов, Н.Ю. Ильясова, В.В. Мяс­ников, С.Б. Попов, В.В. Сергеев, В.А. Сойфер, А.Г. Хра­мов, А.В. Чернов, В.М. Чернов, М.А. Чичева, В.А. Фур­сов. – Под ред. В.А. Сойфера. – 2-е изд., испр. – М.: Физ­матлит, 2003. – 784 с.
  6. Breiman, L. Classification and regression trees / L. Breiman, J.H. Friedman, R.A. Olshen, C.J. Stone. – Monterey, Calif., U.S.A.: Wadsworth, Inc., 1984.
  7. Haikin, S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. – Мoscow: Vilyams, 2006. – 1104 p.
  8. Kopenkov, V. Effecient algorithms of local discret wavelet transform with HAAR-like bases // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2008. – V. 18(4). – P. 654-661.

© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20