розпізнавання образів

The problem of convergence of the procedure for synthesizing classifier schemes in the methods of logical and algorithmic classification trees is considered. An upper estimate of the complexity of the algorithm tree scheme is proposed in the problem of approximating an array of real data with a set of generalized features with a fixed criterion for stopping the branching procedure at the stage of constructing a classification tree.

It is acknowledged that each person's life, group of people and nation is formed depending on geographical, economic, political, cultural and religious conditions. Lifestyle is formed as a result of daily repetition and consists of the following factors: nutrition, exercise, the presence of bad habits, moral and spiritual development, and so on. In recent decades, lifestyle has been considered an integral part of well-being, leading to increased research. According to the scientist's study, more than half of health problems are related to diet.

Finding similar images on a visual sample is a difficult AI task, to solve which many works are devoted. The problem is to determine the essential properties of images of low and higher semantic level. Based on them, a vector of features is built, which will be used in the future to compare pairs of images. Each pair always includes an image from the collection and a sample image that the user is looking for. The result of the comparison is a quantity called the visual relativity of the images. Image properties are called features and are evaluated by calculation algorithms.

The problem of constructing a model of logical classification trees based on a limited method of selecting elementary features for geological data arrays is considered. A method for approximating an array of real data with a set of elementary features with a fixed criterion for stopping the branching procedure at the stage of constructing a classification tree is proposed. This approach allows to ensure the necessary accuracy of the model, reduce its structural complexity, and achieve the necessary performance indicators.

Розглянуто проблему розпізнавання артикуляції на зображенні обличчя. Пропонується метод розпізнавання артикуляції, оснований на методі активної моделі форми ASM. Метод протестований на відеозображеннях української жестової мови та на базі облич “BioID”.

Запропоновано метод розпізнавання та розділення візуальних об’єктів, що частково накладені один на інший. Метод досліджено на прикладі розділення конгломератів клітин.

Уділено увагу концепції адаптивного управління економічним об'єктом та економічній безпеці підприємства. Відображено сучасний стан теорії розпізнавання образів. Розглянуто механізм діагностики економічної безпеки підприємства.