Запропоновано структурно-інваріантні методи локального аналізу та розпізнавання складних зображень, розроблені на базі характеристик непропорційності. Показано, що ці характеристики є локальними та інваріантними до значень невідомих коефіцієнтів пропорційного, лінійного, степеневого або в загальному випадку поліномінального перетворень, що дає змогу визначати, які фрагменти еталонних зображень і за яких значень аргументу можуть мати місце в аналізованому зображенні. Запропоновано нові числові характеристики - інтегральні непропорційності, обчислені на поточному інтервалі. Ці характеристики дають змогу подібно до непропорційностей оцінювати величину розходження залежностей між двома числовими функціями одного параметра від пропорційної та не мають обмежень у використанні, які властиві для непропорційностей. Розроблено та досліджено нову оцінку - інформаційну узагальнену числову характеристику випадкової величини (GI). Визначено, що ця характеристика є інтегральною, має інформаційну розмірність, а її значення змінюється за будь-яких змін закону розподілу. На її базі одержано абсолютну узагальнену числову характеристику (GA), що має розмірність випадкової величини. Зазначено, що використання цих характеристик дає змогу кількісно оцінювати розходження між законами розподілу випадкових величин.

  Скачати повний текст