Математическая модель систем распознавания с малыми базами данных

Abstract

Представлено моделі систем розпізнавання в цілому та узагальнених класифікаторів зокрема. Довільна метрика представлена як фільтр у просторі ознак. Показано, що оптимізація моделі системи розпізнавання зводиться до оптимізації моделі її класифікатора. Наведено результати порівняння двох вирішуючих правил на основі функцій відстані від одного і k найближчих сусідів.

The models of recognition systems and generalized classifiers in general are proposed. The arbitrary metric is considered to be a filter in the feature space. It is shown that optimization of the model of recognition system means optimization of the classifier model. The results of comparing of two decision rules based on distance function from one and k nearest neighbors are presented.