Equalization of nonuniform distribution of recognition errors percentage over classes in classifying shifted monochrome 60-by-80-images

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorRomanuke, V.V.
dc.contributor.authorРоманюк, В.В.
dc.date.accessioned2015-06-22T13:20:01Z
dc.date.available2015-06-22T13:20:01Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractA study for equalizing nonuniform distribution of recognition errors percentage over classes is presented. The problem is exemplified on classifying shifted monochrome 60by80images of 26 English alphabet letters. A general conception of adjusting the training process of twolayer perceptron classifier for the equalization is stated. In classifying shifted monochrome 60by80images, this conception is used partially for cutting off extremely long training sample set. Within the example, the nonuniformity is reduced nearly for 25 %. The conception root is that the class representative recognized poorer is repeated in the training set. As the class recognition errors percentage increases, the repeat number is greater. However, the equalization conception is usable only for reasonable number of classes, so that the training sample set length could be shorter. Besides, the twolayer perceptron classifier can be adjusted by four parameters, determining the training sample set length and number of times when this set is passed through the perceptron. While equalizing, the hidden layer size of the twolayer perceptron should not be changed. For estimating nonuniformity, variance unbiased estimates may be used as well. The variance is decreased further using boosting ensembles of perceptron classifiers.uk_UA
dc.description.abstractПредставляється дослідження з метою вирівнювати нерівномірний розподіл відсоткового рівня помилок розпізнавання за класами. Ця задача підкріплена прикладом класифікації зсунутих монохромних зображень 26 літер англійського алфавіту формату 60на80. Висвітлюється загальна концепція підлаштування навчального процесу класифікатора на основі двошарового персептрону для описуваного вирівнювання. При класифікації зсунутих монохромних зображень формату 60на80 ця концепція використовується частково задля обрізання надзвичайно великої множини навчальної вибірки. У цьому прикладі нерівномірність знижується приблизно на 25 %. Суть висвітлюваної концепції полягає у тому, що представник певного класу, що розпізнається гірше, повторюється у навчальній множині. Зі зростанням відсоткового рівня помилок розпізнавання у цьому класі кількість повторів стає більшою. Однак дана концепція вирівнювання є застосовною лише для помірної кількості класів, щоб розмір множини навчальної вибірки був меншим. Крім того, класифікатор на основі двошарового персептрону може бути підлаштований за чотирма параметрами, що визначають розмір множини навчальної вибірки та число разів, яке ця множина пропускається через персептрон. Під час вирівнювання розмір прихованого шару двошарового персептрону не змінюють. Для оцінювання нерівномірності також можуть бути застосовані й оцінки незміщеної дисперсії. Ця дисперсія знижується ще далі з використанням бустингових комітетів класифікаторів на основі персептронів.uk_UA
dc.identifier.citationRomanuke, V. V. Equalization of nonuniform distribution of recognition errors percentage over classes in classifying shifted monochrome 60-by-80-images [Текст] / V. V. Romanuke // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2015. – № 2. – С. 146-152.uk_UA
dc.identifier.issn2307-5732
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/4064
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectobject classificationuk_UA
dc.subjectshiftuk_UA
dc.subjectrecognition errors percentageuk_UA
dc.subjectdistribution nonuniformityuk_UA
dc.subjectperceptronuk_UA
dc.subjectmonochrome imagesuk_UA
dc.subjecttraining sampleuk_UA
dc.subjectкласифікація об’єктівuk_UA
dc.subjectзсувuk_UA
dc.subjectвідсотковий рівень помилок розпізнаванняuk_UA
dc.subjectнерівномірність розподілуuk_UA
dc.subjectперсептронuk_UA
dc.subjectмонохромні зображенняuk_UA
dc.subjectнавчальна вибіркаuk_UA
dc.subject.udc004.032.26:004.93uk_UA
dc.titleEqualization of nonuniform distribution of recognition errors percentage over classes in classifying shifted monochrome 60-by-80-imagesuk_UA
dc.title.alternativeВирівнювання нерівномірного розподілу відсоткового рівня помилок розпізнавання за класами у класифікації зсунутих монохромних зображень формату 60-на-80uk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
романюк.pdf
Розмір:
1.55 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2015 рік