Козіна Ю. Ю. Методи розпізнавання зображень у просторі вейвлет-перетворення при контролі якості шаблонів.

Дисертація присвячена розробці та дослідженню методів розпізнавання зображень в системах штучного інтелекту на основі вейвлет-перетворення для підвищення вірогідності контролю якості шаблонів в умовах перешкод. Вперше розроблено метод локалізації малорозмірних об'єктів на зображенні, який реалізовано на базі гіперболічного вейвлет-перетворення (ГВП). Отримав подальший розвиток метод класифікації, що на відміну від існуючого, реалізований на основі субградієнтного ітеративного пошуку екстремумів у просторі ГВП. Вперше розроблено метод навчання багатошарового персептрона, реалізований на основі субградієнтного ітеративного пошуку екстремумів у просторі ГВП. Отримав подальший розвиток метод побудови поділяючої функції на базі цілочисельної оптимізації при пошуку значень еластичних змінних. Розроблені методи розпізнавання зображень використані у системі штучного інтелекту для контролю якості шаблонів. Підтверджено підвищення вірогідності контролю якості шаблонів в умовах перешкод у діапазоні відношення сигнал/завада 10..20 (за потужністю) до 1,2 разу у порівнянні з існуючими комплексами та забезпечення вірогідності контролю при використанні розробленої системи в діапазоні відношення сигнал/завада 7..10 (за потужністю) на основі класифікаторів: першого – 0,95; другого – 0,90; третього – 0,80.