Негаусівські ймовірнісні моделі та інформаційні технології для розпізнавання образів

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD) за спеціальністю 122 "Комп’ютерні науки" (галузь 12 – Інформаційні технології). – Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, Міністерство освіти і науки України, Миколаїв, 2024. Дисертаційна робота присвячена вирішенню важливого науково-практичного завдання підвищення ймовірності та точності розпізнавання образів шляхом побудови ймовірнісних моделей, зокрема, еліпсоїдів прогнозування для нормалізованих даних та створенню на їх основі інструментарію інформаційної технології (ІТ) обробки інформації для розпізнавання облич та клавіатурного почерку. Актуальність роботи полягає в тому, що розпізнавання образів є важливою складовою багатьох сучасних технологій, таких як біометричні системи, системи відеоспостереження, автоматизовані системи контролю доступу, медичні дослідження та інші. Тому недостатня ймовірність розпізнавання образів може мати серйозні наслідки. У зв'язку з цим на сьогодні існує потреба в розробці та вдосконаленні методів розпізнавання, що забезпечують високу точність та надійність в умовах змінних і багатовимірних даних. Метою дисертаційної роботи є підвищення ймовірності та точності розпізнавання образів, зокрема за рахунок побудови негаусівських ймовірнісних моделей для нормалізованих даних. Робочою науковою гіпотезою дисертаційного дослідження є твердження, що підвищення ймовірності та точності розпізнавання образів досягається за рахунок використання негаусівських ймовірнісних моделей, які дозволяють враховувати відмінність розподілу даних від нормального.