ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГИСТОГРАММНЫХ ОЦЕНОК В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ
Природа и хаpaктер информативных признаков, используемых при решении задач распознавания, могут быть самыми различными - спектральные плотности эталонных сигналов, автокорреляционные функции, средние значения и т.п. [1]. В том числе достаточно широко используются гистограммные оценки плотностей распределения вероятностей появления значений сигналов, не требующие значительных вычислительных затрат. В зависимости от физической природы сигнала такие оценки могут интерпретироваться по-разному. Например, в системах технического зрения, где в качестве первичного источника информации используются цифровые модели изображений, такие гистограммы хаpaктеризуют распределение вероятностей появления пикселей с заданным уровнем яркости, или, в многомерном случае, с заданным цветовым оттенком.
Оценка плотности распределения по гистограмме будет являться случайной величиной, распределение которой должно зависеть от объёма выборки отсчётов сигнала, по которой формируется эта оценка, а также, возможно, от ряда других факторов. Поэтому для принятия решения о целесообразности её использования как информативного признака, необходимо установить вид этого распределения и его основные параметры.
Пусть - сигнал, воспринимаемый ИИС, подвергшийся дискретизации и квантованию. Здесь η - Nd - мерный обобщённый аргумент, определяющий положение текущего отсчёта в сигнальной области (прострaнcтве, времени, спектральной зоне и т.п.). Каждый отсчёт может принимать одно из конечного множества значений , где n - число уровней квантования. Если исходный непрерывный сигнал описывался плотностью распределения , то дискретная последовательность будет описываться рядом распределения .
Для вычисления локальной оценки этого ряда в некоторой точке , выделим в её окрестности область-апертуру заданных размеров и формы, по которой будет вычисляться гистограмма .
Пусть мощность множества отсчётов сигнала, ограниченных апертурой, равна N. Перенумеруем последовательно рассматриваемые отсчёты: . Элемент гистограммы hi по определению представляет собой частоту появления отсчётов со значением, равным xi, т.е. , где - число отсчётов, равных .
С ростом N частоты hi сходятся по вероятности к элементам ряда распределения , однако для любого конечного значения N величины hi будут являться случайными. Для принятия решения о целесообразности использования оценки H в задаче распознавания, необходимо выяснить хаpaктер и параметры законов распределения величин hi. Можно показать, что при рассмотрении некоррелированных сигналов, или использовании достаточно больших апертур распределение hi является биномиальным.
Для доказательства рассмотрим процесс формирования величины hi. Анализ j-го отсчёта сигнала является случайным опытом с парой возможных исходов: попадание значения сигнала в i-ый уровень квантования с вероятностью , и непопадание с вероятностью . Множество можно интерпретировать как серию S, состоящую из N опытов принимающую один из 2N возможных исходов с вероятностями:
По аналогии с булевыми векторами будем называть весом серии Sik число , равное числу первых исходов в этой серии.
Разобьём множество возможных исходов серий опытов на N+1 подмножество - группы серий {Gil}, l=0,K,N, элементы которых имеют равный вес. Вероятность появления любой серии Sik, принадлежащей группе Gil, будет равна .
Число серий, относящихся к -ой группе, устанавливается из комбинаторных соображений, и равно числу сочетаний . Таким образом, суммарная вероятность всех серий, принадлежащих группе , описывается выражением:
.
Элемент hi, являющийся частотой появления отсчётов со значением xi, представляет собой дискретную случайную величину, принимающую одно из множества значений . Вес серии, отнесённый к её длине, имеет размерность частоты появления отсчёта xi, при этом p(Gil) представляет собой ни что иное, как искомый ряд распределения вероятностей , т.е.
(1)
Таким образом, первоначальное утверждение о хаpaктере ряда распределения hi справедливо.
В отличие от схемы Бернулли при анализе гистограмм интерес представляют не абсолютные числа положительных исходов, а их относительные частоты . При этом несколько модифицируются выражения для математического ожидания и дисперсии .
В частности можно показать, что математическое ожидание найденного ряда распределения будет равно
, (2)
а дисперсия равна
.(3)
Зависимости (1-3) позволяют определить диапазон, в который будут попадать оценки плотности распределения по гистограмме H для заданного объёма выборки и априорных вероятностей появления значений сигнала. На рис. 1 показан пример разброса оценок при нормальном распределении .
Таким образом, при ограниченном размере апертуры элементы hi гистограммы будут распределены биномиально, а их математическое ожидание будет равно априорной вероятности появления в сигнале отсчётов со значением xi, т.е. . Дисперсия элементов hi убывает с ростом объёма выборки N, т.е. увеличение размеров апертуры делает оценку ряда по гистограмме статистически более обоснованной. Найденные зависимости позволяют определить целесообразность использования гистограммных оценок при решении задачи распознавания.
Литература
- Ларкин Е.В., Котов В.В. Особенности идентификации событий методами вейвлет-анализа. // Известия Тульского государственного университета. Серия: Математика. Механика. Информатика. Том 7. Вып. 3. Информатика - Тула: изд-во ТулГУ, 2001. - 200 с. (С. 96-103)
Рис. 1. Пример разброса гистограммных оценок при нормальном распределении значений сигнала
Статья в формате PDF
228 KB...
08 12 2024 2:16:20
Статья в формате PDF
130 KB...
06 12 2024 8:54:17
Статья в формате PDF
97 KB...
05 12 2024 14:20:41
Статья в формате PDF
151 KB...
04 12 2024 9:39:20
Статья в формате PDF
270 KB...
03 12 2024 20:42:41
Статья в формате PDF
489 KB...
02 12 2024 19:49:24
Статья в формате PDF
297 KB...
30 11 2024 11:53:52
Статья в формате PDF
140 KB...
29 11 2024 2:20:12
Статья в формате PDF
111 KB...
28 11 2024 4:52:49
Статья в формате PDF
124 KB...
27 11 2024 9:51:31
Статья в формате PDF
241 KB...
26 11 2024 19:20:57
Статья в формате PDF
110 KB...
25 11 2024 6:37:50
Статья в формате PDF
86 KB...
24 11 2024 16:13:43
На основании многолетних наблюдений за комплексом внешних условий и состоянием популяций мелких млекопитающих количественно оценено распределение влияний внутрипопуляционных и внешних факторов на динамику их численности и структуры. Показано, что основное влияние на демографические процессы полевок на протяжении всего сезона размножения оказывают плотностно-зависимые механизмы регуляции (эндогенные факторы). Экзогенные (хищники, кормовые и погодные) факторы выступают в качестве воздействий, ограничивающих рост населения популяции, и наиболее эффективны в переходные осеннее-зимний и зимне-весенний периоды.
...
22 11 2024 1:57:47
Статья в формате PDF
146 KB...
20 11 2024 10:34:55
Статья в формате PDF
176 KB...
19 11 2024 18:13:22
Статья в формате PDF
105 KB...
18 11 2024 8:17:18
Статья в формате PDF
113 KB...
17 11 2024 23:43:44
Статья в формате PDF
243 KB...
16 11 2024 6:35:37
Статья в формате PDF
111 KB...
15 11 2024 13:41:52
Статья в формате PDF
130 KB...
13 11 2024 4:34:44
Статья в формате PDF
254 KB...
12 11 2024 20:24:56
Статья в формате PDF
126 KB...
11 11 2024 16:50:56
Статья в формате PDF
133 KB...
10 11 2024 12:47:27
Статья в формате PDF
216 KB...
09 11 2024 16:16:20
Статья в формате PDF
109 KB...
08 11 2024 3:33:44
Статья в формате PDF
110 KB...
07 11 2024 18:20:54
Статья в формате PDF
494 KB...
06 11 2024 21:31:39
После деполяризации возбудимой мембраны изолированных нервных волокон и целого нерва постоянным током подпороговой силы регистрируется постэлектротоническая деполяризация, представляющая собой медленное восстановление поляризации к исходному уровню. Постэлектротоническая деполяризация у одиночных перехватов Ранвье и изолированного нерва обнаруживается не только в исходном состоянии, но и при полном блокировании натриевых каналов. Амплитуда и длительность постэлектротонической деполяризации целого нерва при подпороговой деполяризации увеличиваются пропорционально длительности приложенной деполяризации: после пропускания катодического тока продолжительностью 1 мс составили 0.093±0.004 мВ и 7.123±0.576 мс, после деполяризации длительностью 5 мс – 0.189±0.005 мВ и
23.212±1.186 мс, а после деполяризации длительностью 10 мс 0.220±0.011 мВ и 68.721±3.389 мс соответственно. При пропускании через нерв серии катэлектротонических потенциалов происходит суммация постэлектротонической деполяризации. На основании того, что постэлектротоническая деполяризация обнаруживается не только в исходном состоянии, но и при полном блокировании натриевых каналов, в качестве наиболее вероятного фактора, обусловливающего генерацию постэлектротонической деполяризации, рассматривается выход ионов калия.
...
05 11 2024 23:15:40
Статья в формате PDF
118 KB...
04 11 2024 17:15:38
Статья в формате PDF
103 KB...
03 11 2024 21:43:16
Статья в формате PDF
254 KB...
02 11 2024 22:14:15
Статья в формате PDF
504 KB...
31 10 2024 4:46:35
Статья в формате PDF 130 KB...
30 10 2024 18:58:59
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
