Ústav teorie informace a automatizace

Jste zde

Extraction and application of independent set of moment invariants by means of machine learning

Vedoucí: 
Identifikační číslo: 
GAUK, No. 1094216
Zahájení: 
08.03.2016
Ukončení: 
08.03.2018
Zaměření projektu.: 
teoretický
Typ projektu (EU): 
other
Abstrakt: 
Momentové Invarianty jsou nástrojem spadajícím do oblasti extrakce příznaků často používaným pro rozpoznávání tvarů. Obecný moment je projekce do prostoru polynomů a momentový invariant je momentový funkcionál zachovávající invarianci pro danou třídu degradace vstupní funkce (afinní transformace, konvoluce se symetrickými jádry atd.). Momentové invarianty jsou velmi důkladně a dlouho studované objekty, ovšem v naprosté většině jen ve spojité reprezentaci. Při přechodu do diskrétní domény dochází k jevům, z nichž některé nebyly zatím v literatuře popsány, ale jsou velmi důležité při praktické aplikaci invariantů v rozpoznávání. Typickým příkladem je závislost mezi příznaky, které se věnuje tento projekt. Existuje několik postupů generování momentových invariantů, jejichž výsledkem jsou přeučené závislé systémy. Jejich závislosti nabývají často formu komplikovaných polynomů a navíc obsahují závislosti vyšších řádů. Tyto teoretické závislosti sice platí ve spojitém světě, ale v diskrétním případě je dokázáno, že platit nemusí. Je tedy pravděpodobné, že by za účelem klasifikace bylo výhodné začít s takto přeučeným systémem diskrétních momentových invariantů a nechat klasifikátor pomocí metod výběru příznaků nalézt podmnožinu těchto invariantů postačujících pro danou úlohu. Bylo by také přínosné porovnat, na kolik se takto vzniklá množina invariantů shoduje s teorií.
Publikace ÚTIA: 
seznam
15.03.2016 - 13:36