Богучарьский С. І. Методи і моделі толерантної кластеризації у колекціях зображень

Дисертація присвячена розвитку моделей і методів сегментації візуальної інформації у просторі зображень на основі фрагментної обробки. Введені матричні модифікації методів кластеризації CLARANS для обробки масивів відеоспостережень у великих базах відеоданих, DBSCAN для сегментації зображень з нечіткими границями між областями довільної форми. Отримані фрагментні методи, засновані на використанні розподілів даних та рекурентній оптимізації, що дозволяють формувати сегменти довільної форми при високому рівні завад. Запропонована матрична модифікація методу кластеризації X -середніх, а також модифікації J-середніх и нечітких J -середніх, що дають можливість забезпечити досягнення більш глибокого екстремуму прийнятої цільової функції якості сегментації. Розроблений метод напівконтрольованого матричного векторного квантування для аналізу текстур - сегментації послідовності зображень, що дозволяє обробляти відеодані як у режимі навчання з вчителем, так і самонавчання у послідовному режимі. Обговорені результати експериментальних досліджень.