Наукова електронна бібліотека
періодичних видань НАН України

Блочная модификация сэмплирования по Гиббсу для распознавания скрытых марковских полей

Репозиторій DSpace/Manakin

Показати простий запис статті

dc.contributor.author Водолазский, Е.В.
dc.contributor.author Латюк, С.А.
dc.date.accessioned 2018-11-29T18:23:30Z
dc.date.available 2018-11-29T18:23:30Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.citation Блочная модификация сэмплирования по Гиббсу для распознавания скрытых марковских полей / Е.В. Водолазский, С.А. Латюк // Управляющие системы и машины. — 2018. — № 2. — С. 31-41. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. uk_UA
dc.identifier.issn 0130-5395
dc.identifier.other DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2018.02.031
dc.identifier.uri http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/144131
dc.description.abstract Исследовано применение сэмплирования по Гиббсу и его модификаций для распознавания скрытых марковских полей, а также конструктивный метод реализации его блочной модификации распознавания изображений для случая, когда блоками служат строки изображения. Предложено использование нового метода оценки математического ожидания для задач распознавания на структурах, разметки которых обладают марковским свойством. uk_UA
dc.description.abstract Мета статті — демонстрація існування конструктивної реалізації блочної модифікації семплування за Гібсом для розпізнавання зображень. Порівняння її роботи зі стандартною реалізацією та пошук текстур, на яких блочна модифікація працює краще. Перевірка придатності запропонованого методу оцінки математичного сподівання для використання при розпізнаванні прихованих марківських полів. Методи. Блочну модифікацію семплування за Гібсом для розпізнавання зображень побудовано на принципах динамічного програмування. Додаток, що дозволяє генерувати зображення заданої текстури, обирати потрібну модифікацію семплування за Гібсом розв’язку задачі розпізнавання та отримати графіки залежності швидкості розпізнавання кожного алгоритму від часу реалізовано на мові Python з використанням бібліотеки Cython для написання розширень на мові С. Результат. Виявлено, що блочна модифікація семплування за Гібсом на так званих «монотонних» текстурах при високому рівні шуму працює краще, ніж стандартний алгоритм. На «діагональних» текстурах, які дуже часто зустрічаються, блочна модифікація працює не гірше, ніж загальновідомий метод. Також виявлено, що на «монотонних» текстурах запропонований метод для оцінки математичного сподівання демонструє кращі результати, ніж загальноприйнятий. uk_UA
dc.description.abstract Purpose of this paper is to demonstrate that blocking Gibbs sampling can be constructively implemented for solving image recognition problems. Secondly, we want to compare blocking modification with standard algorithm and find types of the textures, on which blocking modification will give better results. And, finally, we want to test validity of the proposed method for estimation of expectation. Methods. Blocking modification of Gibbs sampling for image recognition is built on the principles of dynamic programming. Software that allows to generate images of the given texture, choose proper modification of Gibbs sampling for solving the problem and show graphs using Python and Cython. Results. uk_UA
dc.language.iso ru uk_UA
dc.publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України uk_UA
dc.relation.ispartof Управляющие системы и машины
dc.subject Интеллектуальные информационные технологии и системы uk_UA
dc.title Блочная модификация сэмплирования по Гиббсу для распознавания скрытых марковских полей uk_UA
dc.title.alternative Блочна модифікація сэмплування за Гибсом для розпізнавання прихованих марковських полів uk_UA
dc.title.alternative Blocking modification of Gibbs sampling for recognition of hidden Markov fields uk_UA
dc.type Article uk_UA
dc.status published earlier uk_UA
dc.identifier.udc 004.318


Файли у цій статті

Ця стаття з'являється у наступних колекціях

Показати простий запис статті

Пошук


Розширений пошук

Перегляд

Мій обліковий запис