Содержание
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ТЕХНОЛОГИЙ ПО КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ
1.1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
1.2 ОБЩИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ, СВЯЗАННЫХ С КЛАССИФИКАЦИЕЙ ОБЪЕКТОВ
1.3 МЕТОД МАКСИМАЛЬНЫХ ПЛОЩАДЕЙ
1.4 МЕТОД ГИСТОГРАММ
1.5 ВОПРОСЫ СЕГМЕНТАЦИИ
1.6 ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ С ОБУЧЕНИЕМ
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА НОВОГО ПОДХОДА К КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ
2.1 ВЕКТОР ФИТЧЕРОВ ОБЪЕКТА
2.2 ДИФФУЗНЫЕ КАРТЫ
2.3 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАХАЛАНОБИС-ДИСТАНЦИИ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ВЕКТОРОВ ФИТЧЕРОВ СИЛУЭТОВ ОБЪЕКТОВ В ДИФФУЗНОЙ КАРТЕ
2.4 ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТА КАК КЛАССА ОБУЧАЮЩЕЙ БАЗЫ
2.5 КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА КЛАССИФИКАТОРА
ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ, ТЕСТИРОВАНИЕ, ВНЕДРЕНИЕ АЛГОРИТМА И ОБРАБОТКА РЕАЛЬНОГО МАТЕРИАЛА
3.1 ОПИСАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ РАЗРАБОТАННОЙ СИСТЕМЫ
3.2 СТРУКТУРА МОДУЛЕЙ И КЛАССОВ СИСТЕМЫ
3.3 ОПИСАНИЕ ОБУЧАЮЩЕЙ БАЗЫ
3.4 ОПИСАНИЕ ТЕСТОВОГО МАТЕРИАЛА
3.5 СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ С СУЩЕСТВУЮЩИМИ МЕТОДАМИ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Выдержка из текста
Распознование плоских многопредметных изображений
Список использованной литературы
Бригхем Ю., Гапенcки Л. Финансовый менеджмент. С-П, Эконо-мическая школа, 1999.
2.Граиберг А.Г. Моделирование социалистической экономики. М.: Экономику 1988.
3.Гранберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства. М.: Экономика, 1998
4.Егорова Н.Е., Хачатрян С.Р., Королева Н.В. Моделирование стра-тегии развития инновационно -ориентированных малых предприятий с ис-пользованием производственных функций. В сб. Микроэкономические пред-посылки экономического роста. М., ЦЭМИ РАН, 1999
5.Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономи-ке. М., 1979.
6.Никайдо X. Выпуклые структуры и математическая экономика. М.: Мир, 1992.
7.Солодовников А.С., Бабайцев В.А., Браилов А.В. Математика в экономи¬ке. М.: Финансы и статистика, 1998. Ч. 1.
8.Солодовников В.В., Тумаркин В.И. Теория сложности и проекти-рование систем управления. —М: Наука, 1990. —168 с.
9.Солодовников В.В., Тумаркин В.И. Теория сложности и проекти-рование систем управления. —М: Наука, 1990. —168 с.
10.Тюрин Ю., Литвак Б.Г., Орлов А.И. Анализ нечисловой инфор-мации // Математика и кибернетика.- М.:Знание, 1981.- С. 41.
11.Финансово-кредитный словарь. Том II. П/р В.Ф.Гарбузова. М.: Финансы и статистика, 1994.
12.Финансы, денежное обращение и кредиты, под ред. А.Н. Трошин, В.И. Фомкина, 2000 г.
13.Хелферт Э. Техника финансового анализа: /Под ред. Белых П.П. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1996
14.Цвиркун Л.Д. Структура сложных систем.- М.: Сов. Радио, 1975. —100 с.
15.Шумпетер Й.А. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия / предисл. В. С. Автономова. — М.: ЭКСМО, 2007. — 864 с.
16.Von Neyman.A Model of General Equilibrium, Review of Economic Stadies, 13. P. 1-9, 1987.
17.Иванов П.М. Алгебраическое моделирование сложных систем.- М.: Наука, 1996. —271 с.
18.Санто Б. Инновация как средство экономического развития: Пер. с венг./общ. ред. и вступ. Б.В.Сазонова. – М.: Прогресс, 1990. – 296 с.
19.
20.Игонина Л.Л. Инвестиции. Учебное пособие/ Под ред. д.э.н., проф. Слепова В.А. – М.: Экономист, 2003.
21.Игошин Н.В. Инвестиции: организация, управление и финанси-рование: Учеб. Для вузов по экон. спец. – 2-е изд. перераб. и доп. – М.: Юни-ти-Дана, 2001.
22.Общая теория денег и кредита. Под редакцией профессора Е. Ф. Жукова 1995 г.
23.Остапенко В., Мешков В. Собственные источники инвестиций предприятий// Экономист. – 2003’8. с. 28.
24.
25.Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и эконо-мическая тео¬рия. М.: Прогресс, 1993.
26.Канторович Л.В., Ланге О., Немчинов B.C. и др. Применение ма-тематики в экономических исследованиях / Под ред. В.С.Немчинова. М., 1990.
27.Котов И.В. и др. Моделирование народохозяйственных процес-сов. Л.: ЛГУ, 1991
28.Красавина Л.Н. Международные валютно-кредитные и финансо-вые отношения, М.:”Финансы и статистика”, 1994.
29.Ланкастер К. Математическая экономика. М.: Советское радио, 1972.
30.Леонтьев В. и др. Исследование структуры американской эконо-мики. М.: ГаЛ техиздат, 1958.
31.Вожегова М.А. Информация как ресурс устойчивого развития компании // Экономика, статистика, информатика. Вестник УМО, — № 4, — 2011. (0,5 п.л.)
32.Вожегова М.А. Оценка инновационной активности компании че-рез призму ее информационной культуры // Экономика, статистика, инфор-матика. Вестник УМО, — № 6, — 2011. (0,45 п.л.)
33.Вожегова М.А. Формирования управленческих новаций для реа-лизации стратегических решений // Межотраслевой научно-практический журнал «Интеграл». — № 5. – 2011. (0,3 п.л)
34.Вожегова М.А. Драйвер инноваций // Inelligent enterprise.- №3. – 2011. (0,2 п.л.)
35.Вожегова М.А. Инновационная активность компаний // Немате-риальные ресурсы регионов: информационный аспект. Сборник научных трудов – Ярославль, изд. «Аверс плюс», 2010. (0,4 п.л.)
36.Вожегова М.А. Практическая польза от взаимодействия ИТ ком-пании Росгосстрах и студентов ВУЗов //VI Международная научно-методическая конференция «Совершенствование подготовки IT-специалистов по направлению: «Прикладная информатика для инновацион-ной экономики»: Сборник научных трудов» / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М., 2010. (0,15 п.л.)
37.Вожегова М.А. Информация как стратегический ресурс развития компании// Интеллектуальные ресурсы регионов. Сборник научных трудов – Ярославль, изд. «Аверс плюс», 2009. (0,5 п.л.)
39.Лизинг и коммерческий кредит. М.: “Истсервис”, 1994
40.Литвак Б.Г. Автоматизированные системы экспертного оценива-ния и аккредитация.- М.: Исследовательский центр проблем качества подго-товки специалистов (ИЦ). 2003. —142 с.
41.Литвак Б.Г. Автоматизированные системы экспертного оценива-ния и аккредитация.- М.: Исследовательский центр проблем качества подго-товки специалистов (ИЦ). 2003. —142 с.
42.Литвак Б.Г. Экспертные системы.- М.: Радио и связь, 1982.184 с.
43.Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. – М.: Дело, 2004. – 400 с.
44.Расева Е., Сикорский Р. Математика метаматематики. — М.: Нау-ка, 1972.- 592 с.
45.Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1989.
46.Гожальчины М.Б., Кишки Е.Б., Стахович Н.С. Некоторые прблемы изучения адекватностей нечетких моделей//Нечеткие множест-ва:Теория возможностей. Под ред. Ягера. — М.: Мир, 1988.С.21.
47.Горелик А.Л., Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. Современное состоя-ние проблемы распознавания. – М.: Радио и связь, 1985.
48.Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. – М.: Выс-шая школа, 1984.
49.Гофман А.Л. О приближении функций принадлежности по экс-периментальным данным // Обработка информации и принятие решений в условиях неопределенности.- Фрунзе.: Илим,1981. С.33 — 36.
50.Гудмен И.Э.Нечеткие множества как классы эквивалентности случайных множеств// Нечеткие множества:Теория возможностей. Под ред. Ягера. — М.: Мир, 1988.- С.241—.
51.Дубровская И.С., Койфман Ю.И., Удовиченко Е.Т. Системное моделирование динамической меры качества объектов.//Системные исследо-вания проблем управления качеством и автоматизации процессов управле-ния.-М.: Изд-во стандартов, 2000.- С. 201 —214.
52.Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. – М.:Мир, 1976.
53.Дюбуа Д., Прад А. Общий подход к определению индексов срав-нения в теории нечетких множеств//Нечеткие множества:Теория возможно-стей. Под ред. Ягера. —М: Мир, 1988. С.9.
54.Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации. «Проблемы кибернетики». Вып. 33. – М.: Наука, 1978.
55.Келли Дж. Общая топология.-М.: Наука, 1981. —432 с.
56.Колмогоров А.Н., Драгалин А.Г. Введение в математическую ло-гику. — М.: МГУ, 1982. —120 с.
57. Журид Б.А., Силов В.Б. Метод построения логико-лингвистических моделей интеллектуальных роботов. —Изв. АН СССР: Техническая кибернетика,- 1983.- № 5.- С.188 — 193.
58. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. — М.: Знание, 1974. — С.5 — 49.
59.Маркус М., Минк X. Обзор по теории матриц и матричных нера-венств. М.: 1 ка, 1972.
60.Математические вопросы построения системы моделей. Новоси-бирск, Наука, Сибирское отделение, 1976
61.Мыльник В.В., Титаренко Б.П, Волочиенко В.А. Исследование систем управления, 2-е изд., – М: Академический Проект; Екатеринбург: Деловая книга – 2003.
62.Мыльник В.В., Титаренко Б.П., Волочиенко В.А. Исследование систем управления. — М.: Академический Проект, 2003. — 352 с.
63.Норвич А.М., Турксен И.Б. Построение функций принадлежно-сти// Нечеткие множества и теория возможностей.- М:.»Радио и связь», 1988.- С.64 — 71.
64.Васильев К.К. Статистические методы обработки многомерных изображений / К.К.Васильев, А.А.Спектор // Методы обработки сигналов и полей. – Ульяновск: УЛПИ, 1992, C. 3 — 19
65.Васюков В.Н. Квазиоптимальный алгоритм двумерной фильтра-ции / В.Н. Васюков// Методы статистической обработки изображений и по-лей.- Новосибирск, 1984, C. 14 — 18.
66.Васюков В.Н. Новые подходы к решению задач обработки и рас-познавания изображений / В.Н.Васюков, И.С.Грузман, М.А.Райфельд, А.А.Спектор // Наукоемкие технологии.- 2002. — № 3. — С. 44 — 51.
67.Визильтер Ю.В., Лагутенков А.В. Автоматическое выделение и сопровождение малоразмерных объектов по признаку их движения на циф-ровых изображениях
68.Гай В.Е. Формирование тестовых изображений для оценки каче-ства алгоритмов сегментации / В.Е. Гай, С.Н. Борблик // Цифровая обработка сигналов и ее применение: тр. 8 межд. науч.-техн. конф. – М., 2006. — т.2. — С. 356 — 359.
69.Герчес В.Г. Обнаружение сигналов на многозональном изобра-жении: дис. канд. техн. наук./ В.Г. Герчес. — Ульяновск, 1992. — 143с.
70.Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р.Гонсалес, Р. Вудс, М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
71.Градштейн И.С. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведе-ний / И.С.Градштейн, И.М.Рыжик, М.: Наука, 1971. – 1108 с.
72.Грузман И. С. Цифровая обработка изображений в информаци-онных системах / И. С. Грузман [и др.], Новосибирск:НГТУ, 2002. — 456 с.
73.Даджион Д. Цифровая обработка многомерных сигналов / Д. Даджион, Р. Мерсеро, М.: Мир. 1988. – 488 с.
74.Желтов С.Ю., Сибиряков А.В., Выделение характерных черт на цифровых изображениях авиационной и космической съемки.
75.Завалишин Н.В. Модели зрительного восприятия и алгоритмы анализа изображений / Н.В.Завалишин, И.Б.Мучник, М.: Наука, 1974. — 344 с.
76.Злобин В. К. Стохастическая модель спутниковых изображений и ее использование для сегментации природных объектов / В. К.Злобин, В. В. Еремеев, В. М. Васильев // Автометрия. – 2001.- №2.
77.Зуев В.Е. Распространение видимых и инфракрасных волн в ат-мосфере / В.Е. Зуев, М.: Советское радио, 1970. — 784 с.
78.Ким Н.В., Наблюдение за объектами на основе ситуационно-информационного подхода.
79.Киричук В.С.. Обнаружение малоразмерных объектов по после-довательностям ТВ-Изображений ИК диапазона / В.С.Киричук, С.В.Парфененок, В.Ю.Ангеров // Распознавание образов и анализ сцен, тр.5 межд. науч.-техн. конф. – М., 2002.- т.1. — С. 273 — 278
80.Книжников Ю.Ф. Принцип множественности в современных аэ-рокосмических методах и способы дешифрирования серии снимков при сельскохозяйственных исследованиях / Ю.Ф.Книжников, В.И. Кравцова // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хо-зяйстве. – М.: Наука, 1990. – С. 47-54.
81.Коростелев А. П. Стохастические рекуррентные процедуры (ло-кальные свойства) / А. П. Коростелев, М.: Наука, 1984. – 208 с.
82.Кравченко В.Ф. Нелинейная фильтрация изображений с сохране-нием малоразмерных деталей в присутствии импульсных и мультипликатив-ных помех / В.Ф.Кравченко, В.И.Пономарев // Радиотехника и
электроника. — 2001. — № 4. — с. 476 – 483
83.Крамер Г. Математические методы статистики / Г. Крамер, М. Мир, 1975, 648 с
84.Ахметшин А.М., Федоренко А.Е. Применение теории марковских случайных полей для сегментации мультиспектральных изображений земной поверхности. http://gis.nmu.org.ua/lit/doc2.doc
85.Ахметшин А.М., Фенога Д.А. Отображение и анализ мультиспек-тральных изображений земной поверхности в базисе Грамма – Шмидта. http://gis.nmu.org.ua/lit/doc1.doc
86.Бакут П. А. Теория обнаружения сигналов / П.А. Бакут. – М.: Ра-дио и связь, 1984. – 440 с.
87.Бакут П.А., Колмогоров Г.С. Сегментация изображений: Методы выделения границ областей / П.А. Бакут, Г.С. Колмогоров. // Зарубежная ра-диоэлектроника. – 1987, — №10.- С. 16-23
88.Балакришнан А.В. Теория фильтрации Калмана: Пер. с англ./А.В.Балакришнан – М.: Мир, 1988, 168 с.
89.Бейтмен Г. Таблицы интегральных преобразований / Г.Бейтмен, А. Эрдейи, М.: Наука, 1989, T1, 343 с.
90.Белов В.В.Обнаружение аномалий подстилающей поверхности земли в ансамбле космических снимков алгоритмами разладки для геоин-формационных систем (ИОА СО РАН, Томск)
91.Бендат Д. Прикладной анализ случайных данных / Д. Бендат, А. Пирсол – М.: Мир, 1989. — 540 с.
92.Богомолов Р.А. Ковариационные функции авторегрессионных случайных полей/ Р.А. Богомолов, В.Р. Крашенинников //Методы обработки сигналов и полей: сб. научн. тр. – Ульяновск: УЛПИ, 1990. – С. 5 — 9.
93.Бокс Д. Анализ временных рядов / Д. Бокс, Г. Дженкинс // Пер. с англ.: Под ред. В.Ф. Писаренко. – М.: Мир, 1974, кн. 1. – 406 С.
94.Бондур В. Г. Моделирование многоспектральных аэрокосмиче-ских изображений динамических полей яркости. / В. Г. Бондур, Н. И Арже-ненко, В. Н. Линник, И. Л. Титова // Исследование Земли из космоса. — 2003, -№ 2.- С. 3 — 17
95.Брокштейн И. М. , Мерзляков С. Н., Попова Н. Р. Обнаружение и локализация малоразмерных объектов на неоднородном фоне // Цифровая оптика. Обработка изображений и полей в экспериментальных исследовани-ях.
96.Бронников А.В. Комбинированные алгоритмы нелинейной фильтрации зашумленных сигналов и изображений / А.В.Бронников, Ю.Б Воскобойников // Автометрия. – 1990, №1.
97.Буряк Д.Ю., Визильтер Ю.В. Автоматизированное конструирова-ние близких к оптимальным процедур идентификации и обнаружения объек-тов на изображении с использованием генетических алгоритмов.
98.Крашенинников В. Р. Адаптивный компенсатор коррелирован-ных помех / В. Р.Крашенинников, А. Г. Ташлинский // Методы обработки сигналов и полей: сб. научн. тр. – Ульяновск: УлПИ, 1992.- С. 120 — 128
99.Кучеренко К.И. Двумерные медианные фильтры для обработки изображений / К.И. Кучеренко, Е.Ф. Очин // Зарубежная радиоэлектроника. – 1986.- №6.
100.Леман Э. Теория точечного оценивания /Э. Леман, М.: Наука, 1991. — 448 с.
101.Лепский А.Е. О нахождении минимального представления кон-тура изображения как решение задачи нечеткой кластеризации. http://semery.narod.ru/lampai/rus/public.html
102.Марпл-мл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С.Л. Марпл-мл, М.: Мир, 1990. — 584 с.
103.Миньсу Ш. Алгоритм обнаружения объекта, основанный на гра-фе смежности областей/ Ш. Миньсу, Ч. Дайхун // ТИИЭР.- 1984.- №7.- с. 263 — 268.
104.Монахов С.В. Методология анализ и проектирования сложных информационных систем / С.В. Монахов, В.П. Савиных, В.Я. Цветков, М.Просвещение, 2005, — 264 с.
105.Мудров В. И. Методы обработки измерений: Квазиправдоподоб-ные оценки / В. И.Мудров, В.Л.Кушко, М.: Радио и связь, 1983, — 304 с.
106.Мурашов Д.М. Метавыделения фона на последовательностях
изображений с использованием фильтра Калмана / Д.М.Мурашов, А.В.Хилков, И.А.Шамтиев // Распознавание образов и анализ сцен, тр.5 межд. науч.-техн. конф. –М., 2002.- т.2.- С. 389 — 393
107.Руспини Э.Т. Последние достижения в нечетком кластер-анализе//Нечеткие множества:Теория возможностей. Под ред. Ягера. М: Мир. 1998.
108.Селекция и распознавание на основе локационной информации / А.Л. Горелик, Ю.Л. Барабаш, О.В. Кривошеев и др.; Под ред. А.Л. Горелика. – М.: Радио и связь, 1990.
109.Современное состояние теории исследования операций. Под ред. Н.Н.Моисеева. -М.: Наука,1979. —464 с.
110.Современное состояние теории исследования операций. Под ред. Н.Н.Моисеева. -М.: Наука,1979. —464 с.