Управляемая классификация. Байесовский классификатор.
Задача класс-и – выделить на изображении заданные классы, основываясь на вероятностные характеристики объектов и вероятностные хар-ки признаков этих объектов.
-это априорная вероятность появления события ωi на изображении; 
-условная вероятность появления события 
, если имеет место признак ωi;
-апостериорнаяусловная вероятность появления события ωi, при условии, что имеет место 
.
Функция рапределения условной плотности вероятности получается в результате обучения, т.е статической оценки парамеров 
по обучающей выборке.
|
 |
гистограмма 
-вода по обучающей выборке(гистограмма распределения яркости в заданном канале).
Баесовское правило(решающее):
для каждого объекта вычисляем условную вероятность, затем принимаем решение: если 
> 
, то имеет место событие 
. Баесовское правило учитывает априорную вероятность появления объекта на изображении, и вероятность появления объекта при определенном значении признака дешифрирования:
,
-многомерный вектор измерений признаков (
, 
)
Дата добавления: 2015-12-18; просмотров: 54; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!