11 / 17
В.В. Девятков, А.Н. Алфимцев, А.Р. Таранян
64
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2016. № 6
полученных авторами, тестовой базы изображений людей PETS 2006 Универси-
тета Рединга, а также из изображений из сети интернет. На рис. 6 представлены
тестовые изображения четырех различных людей.
Элементы всех 93 классов сравнивались внутри классов между собой, после
чего строились всевозможные пары классов и сравнивались элементы между
классами этих пар.
Классификаторы тестировались следующим образом. Для каждого из клас-
сификаторов подбирался порог
dist
, для которого ошибка классификатора ми-
нимальна, причем при фиксированном пороге ошибка вычислялась как среднее
значение процента ложно-позитивных срабатываний и процента ложно-
негативных срабатываний.
На рис. 7 приведено сравнение работы классификатора с функцией призна-
ков
RGB Radial
A B
c применением метрики
eigen
D
при использовании предложен-
ной маски, и без ее использования.
Рис. 7.
Сравнение качества классификации с применением маски и без нее
Тестирование показало значительный прирост эффективности классифика-
тора при использовании предложенной маски. Все дальнейшие тесты проводи-
лись с использованием маски.
Далее было проведено сравнение эффективности использования метрик
eucl
D
и
eigen
D
(рис. 8).
Рис. 8.
Сравнение качества классификации при использовании метрик
eucl
D
и
eigen
D