Авторы: А. А. Сирота, А.В. Цуриков (Воронежский государственный университет, Воронеж, РФ)
Информационные технологии, т.21, №2, 2015, с.95-103
URL: http://novtex.ru/IT/it2015/number_02_annot.html
Аннотация
Рассматриваются модели и алгоритмы классификации многомерных данных с использованием различных подходов к построению классификатора применительно к задаче создания контентно-зависимых цифровых водяных знаков. Проводится сравнение исследуемых алгоритмов, синтезированных на основе различных методов машинного обучения (нейронные сети, машины опорных векторов, потенциальные функции). Исследуется вероятность ошибки классификации многомерных данных в зависимости от размерности признакового пространства.
Ключевые слова
Цифровой водяной знак, классификация данных, радиально-базисные функции, машина опорных векторов, метод потенциальных функций, нейронные сети
Full text