УНИВЕРЗИТЕТ “СВ. КИРИЛ И МЕТОДИЈ” - СКОПЈЕ

ЕЛЕКТРОТЕХНИЧКИ ФАКУЛТЕТ

м-р Дејан Д. Ѓорѓевиќ

КОМБИНИРАЊЕ НА КЛАСИФИКАТОРИ ЗА ПРЕПОЗНАВАЊЕ НА БРОЕВИ НАПИШАНИ СО РАКА

- докторска дисертација -

Резиме:             Способноста за препознавање е секако една од клучните особини на интелигентното однесување. Препознавањето на примероци како можност на техничките системи е еден од главните предизвици на машинската интелигенција. Неговата задача е да реагира целисходно на одредени сигнали кои доаѓаат од околината. Резултатите на препознавањето може да се подобрат со подобрување и зголемување на бројот на обележјата кои се користат или со подобрување на самите класификатори. Еден од начините што може да се искористи за подобрување на резултатите на препознавањето е да се комбинираат одлуките на повеќе класификатори наместо да се користи само еден класификатор. Податоците од повеќе извори кои се обработуваат одвоено често пати може ефективно да се искомбинираат со цел да се добие поконцизна, покомплетна и попрецизна претстава за ситуацијата.

                          Во оваа дисертација е направен обид да се разберат индивидуалните предности и слабости на методите за комбинирање на класификатори и да се одреди најветувачката стратегија за комбинирање на класификатори во дадена ситуација. Претставени се повеќе познати методи за комбинирање на класификатори. Предложени се неколку нови методи за комбинирање на класификатори. Изложени се неколку модификации и проширувања на постојните методи за комбинирање.

                          Спроведени се опсежни експерименти на комбинирање на класификатори за препознавање на броеви напишани со рака. Посебно внимание е посветено на екстракцијата на оригинални софистицирани обележја од сликите на цифрите. Предложен е нов пристап во одредувањето на закосеноста на изолираните цифри. Како класификатори се употребени невронски мрежи и машини со носечки вектори (SVM) со линеарен и гаусов кернел. Претставен е нов пристап во одредувањето на оптималните параметри за обука на машините со носечки вектори кој е доста побрз и не бара нивно ограничување во даден опсег. Придобивките од комбинирањето на класификатори кои користат различни обележја е анализирано од аспект на видот на индивидуалните класификатори, нивните перформанси како и бројот на примероци употребени за обука на класификаторите и методот за комбинирање. Претставен е и ефикасен тростепен систем за препознавање на броеви испишани со рака составен од секвенцијална комбинација на две невронски мрежи и еден SVM класификатор.

Текст
Авторезиме
Прилози
Софтвер