Phân loại vector các hàm mật độ xác suất và áp dụng cho ảnh.

Abstract

Luận văn đã hệ thống hóa các kiến thức nền tảng liên quan đến hàm mật độ xác suất (PDF), khoảng cách giữa các phần tử rời rạc, tập mờ và số mờ. Đây là cơ sở lý thuyết quan trọng phục vụ cho việc xây dựng và đánh giá các phương pháp phân loại thống kê đối với dữ liệu rời rạc. Bên cạnh đó, luận văn trình bày chi tiết phương pháp phân loại vector các hàm mật độ xác suất (VPDF), bao gồm việc định nghĩa VPDF, các độ đo tương tự, thuật toán phân tích chùm cũng như chứng minh sự hội tụ của thuật toán. Thông qua đó, mối quan hệ giữa các độ đo khác nhau trong việc đánh giá mức độ tương tự giữa các VPDF cũng được làm rõ. Cuối cùng, các kết quả lý thuyết đã được ứng dụng vào bài toán phân loại ảnh. Cụ thể, PDF được ước lượng bằng phương pháp hàm hạt nhân, đặc trưng ảnh được trích xuất thành vector gồm ba PDF, sau đó tiến hành phân loại bằng thuật toán đã xây dựng.