Модели и алгоритмы распознавания цифровых изображений в условиях воздействия деформирующих и аддитивных искажений - А В Акимов; А О Донских; А А Сирота (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2018)
Рассматривается задача распознавания цифровых изображений в условиях воздействия деформирующих искажений и аддитивного шума. Синтезированы и исследованы: параметрический, на основе гауссовского приближения, непараметрический, основанный на использовании ядерных оценок функций правдоподобия, а также нейросетевой алгоритмы распознавания. Предложены модифицированные смешанные оценки функций правдоподобия, на основе свертки ядерной оценки, полученной по выборке исходных изображений, подвергнутых деформации, с плотностью распределения аддитивного шума. Теоретически и экспериментально показано, что использование смешанной оценки эквивалентно реализации процедуры искусственного размножения обучающих данных в соответствии с известной статистической моделью аддитивного шума. Проведено моделирование алгоритмов и выполнено сравнение их работы при различных значениях отношения сигнал-шум и коэффициента корреляции аддитивного шума