Розроблено інтегральні моделі та методи аналізу сенсорних систем за умов обмежень на множину вхідних сигналів на базі методу компараторної ідентифікації, розглянуто питання практичного застосування одержаних методів і моделей у технічних системах розпізнавання та відтворення кольору. Розроблено інтегральні моделі компараторної ідентифікації колірної інерції для двох практично важливих випадків: спектрального складу, що змінюється в часі, і постійного спектрального складу зі змінюваною в часі інтенсивністю. Розроблено інтегральну модель перетворення зорової інформації, що враховує явище іррадіації зору. Вирішено задачу структурної компараторної ідентифікації для інтегральних операторів у гільбертових просторах. Розглянуто випадок обмеження множини вхідних сигналів на випадок позитивного конусу. Вибір такого виду простору й операторів обумовлений їх поширенням у психофізичних і технічних задачах. Введено поняття сімейства предикатів, на основі якого можна компараторним методом ідентифікувати стаціонарні та нестаціонарні лінійні системи. Розроблено методику експериментальної перевірки характеристичних властивостей математичних моделей, впроваджену у TOB НТЦ АН ПРЕ в науково-технічній розробці "Універсальний мультимедійний інтерактивний стрілецький тренажер" (акт впровадження наводиться в додатках).

  Скачати повний текст

На базі формальної психологічної моделі емоційних станів розроблено формальну модель мімічних проявів даних емоційних станів - зроблено перехід від простору ознак, що описують базові емоції з точки зору ситуацій, в яких вони виникають, до простору ознак, які характеризують візуальну, мімічну складову для базових емоційних станів. Для уникнення неоднозначностей під час аналізу, зроблено перехід від феноменологічного визначення характеристичних мімічних ознак до певної їх формалізації за допомогою NURBS-кривих. Запропоновано загальну формальну модель мімічних проявів емоційних станів у вигляді простору ознак, визначено базис цього простору. Запропоновано нову мультимедійну технологію та засіб штучного інтелекту для аналізу мімічних проявів емоцій.

  Скачати повний текст

Розроблено ефективні методи побудови вирішальних правил імовірнісних систем автоматичного розпізнавання відкритого типу, що навчаються. Запропоновано й обгрунтовано метод побудови скороченої зваженої навчальної вибірки мета-об'єктів, вагу яких необхідно розраховувати до побудови вирішальних правил класифікації, що дозволило суттєво скоротити навчальну вибірку. Наведено новий метод коректного додавання даних у вибірку мета-об'єктів, який доцільно використовувати під час побудови систем розпізнавання відкритого типу, що навчаються. Створено метод побудови потенційних функцій за зваженими навчальними мета-вибірками, що дозволило використовувати у процесі побудови вирішальних правил значення ознак розпізнаваних об'єктів і знання про розташування об'єктів навчальної вибірки у просторі ознак. Розроблено генетичний алгоритм побудови вирішальних правил класифікації, згідно з яким правило представлене як псевдобулева функція. Запропоновано спосіб імовірнісного формування початкової популяції хромосом, що передбачає врахування ваги об'єктів навчальної вибірки, а також метод обчислення подвійної фітнес-функції. Визначено та теоретично обгрунтовано набір генетичних операторів. Запропоновано новий метод побудови вирішальних правил імовірнісних систем автоматичного розпізнавання відкритого типу, що навчаються, який передбачає застосування способу визначення відособленості класів, методу формування зваженої навчальної вибірки мета-об'єктів, генетичного алгоритму побудови вирішального правила. Використання даного методу дає змогу підвищити якість розпізнавання, зменшити часові витрати на побудову вирішального правила та виконання класифікації, скоротити об'єм даних, що зберігаються.

  Скачати повний текст

Розроблено модель систем розпізнавання (СР) за умов малих вибірок на підставі оцінки вірогідності їх роботи. За подібних випадків використання класичних оцінок часто призводить до некоректного їх визначення. Для розв'язання проблеми запропоновано диференційні прототипні та ймовірнісні показники оцінки вірогідності роботи СР. Ці показники дозволяють оцінювати вірогідність розпізнавання кожного окремого образу. У межах прототипного підходу досліджено статистичні властивості коефіцієнта вірогідності розпізнавання (КВР). Запропоновано спосіб порівняння ефективності роботи двох систем розпізнавання на підставі 1-го та 2-го моментів КВР. Введено параметр вірогідності розпізнавання, що визначає стійкість КВР до впливу різних видів спотворювальних факторів. У межах імовірнісного підходу показано коректність гіпотези, що розподіл відстаней між образами у межах класів і всієї бази дних є нормальним. Визначено ймовірність розпізнавання окремого образу та ймовірності переходів КВР з різних станів. Запропоновано модель класифікації образів у межах довірчого інтервалу. Для побудови моделі класифікації образів за допомогою диференційованого підходу досліджено особливості використання статистичних критеріїв виявлення. На підставі розроблених показників є можливим проведення швидкого, різнобічного й ефективного аналізу та синтезу СР за умов малих вибірок, що є результатом оптимізації параметрів моделі, який неможливо реалізувати за допомогою класичних підходів.

  Скачати повний текст