Розробка алгоритмічного та програмного забезпечення методу випадкових лісів в задачах класифікації зображень

Abstract

В даній дипломній роботі розглянуто проблему підвищення вірогідності класифікації зашумлених зображень. Було проведено порівняльний аналіз методів класифікації зображень та запропоновано підхід до вирішення вказаної проблеми у вигляді розробленого нового методу класифікації зображень, який на відміну від існуючих використовує випадкові ліси та локальні бінарні шаблони у якості дескрипторів зображення. На основі розробленого методу створено програмний додаток, призначений для класифікації зображень при використанні випадкових лісів. Для дослідження ефективності розробленого методу використана база кольорових зображень Aerial Image Classification. Експериментальне дослідження методу здійснено з використанням середовища Matlab та R.

В данной дипломной работе рассмотрена проблема повышения достоверности классификации зашумленных изображений. Был проведен сравнительный анализ методов классификации изображений и предложен подход к решению указанной проблемы в виде разработанного нового метода классификации изображений, который в отличие от существующих использует случайные леса и локальные бинарные шаблоны в качестве дескрипторов изображения. На основе разработанного метода создано программное приложение, предназначенное для классификации изображений при использовании случайных лесов. Для исследования эффективности разработанного метода использована база цветных изображений Aerial Image Classification. Экспериментальное исследование метода осуществлено с использованием среды Matlab и R.

In this thesis work the problem of increasing the reliability of the classification of noisy images. A comparative analysis of methods for image classification and proposed approach to solving this problem in the form of a new method developed by the image classification, which, unlike the existing uses of the forest and the occasional local binary patterns as descriptors of the image. On the basis of this method created a software application designed for image classification using random forests. To study the effectiveness of this method used in the base color images Aerial Image Classification. Experimental research of a method carried out by using a medium Matlab and R.