Бериков В.Б. Пестунов И.А.
Метод сегментации спутниковых изображений на основе взвешенного ансамбля сеточных алгоритмов кластеризации с использованием индексов качества разбиения
Докладчик: Бериков В.Б.
В работе [1] был предложен метод сегментации мультиспектральных изображений, основанный на ансамбле сеточных непараметрических алгоритмов кластеризации. Теоретической основой метода является вероятностная модель ансамблевого кластерного анализа с латентными классами [2]. В рамках модели получено выражение для верхней границы вероятности ошибки попарной классификации объектов [3]. Минимизация данного выражения с помощью подбора весов алгоритмов позволяет улучшить качество кластеризации (алгоритмы, более «уверенно» принимающие решение, получают больший вес).
В предлагаемом докладе рассматриваются вопросы, связанные с развитием предложенной модели путем введения индексов качества кластеризации алгоритмами, включенными в ансамбль. Учет индексов качества позволяет привлекать дополнительную информацию о поведении элементов ансамбля. На основе модели разработаны метод и программно-алгоритмический инструментарий для сегментации мультиспектральных изображений. В докладе приводятся результаты экспериментальных исследований на реальных спутниковых изображениях, подтверждающих эффективность предложенного подхода.
Список литературы
1. Pestunov I.A., Berikov V.B., Kulikova E.A., Rylov S.A. Ensemble of clustering algorithms for large datasets // Optoelectronics, instrumentation and data processing. 2011. – Vol. 47. – N 3. – P. 245-252.
2. Berikov V. A latent variable pairwise classification model of a clustering ensemble // C. Sansone, J. Kittler, and F. Roli (Eds.): Multiple Classifier Systems, 2011. Lecture Notes on Computer Science, LNCS 6713, Springer, Heidelberg. 2011. – P. 279-288.
3. Бериков В.Б. Коллектив алгоритмов с весами в кластерном анализе разнородных данных // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. – № 2(23). – С. 22-31.
К списку докладов