Iii-bob. Asosiy model asosida algoritmlarni ishlab chiqish

3.4. Tanib olish tizimining algoritmik tashkil etilishi
Umumlashtirilgan tanib olish tizimi algoritmi uning alohida dasturga yo‘naltirilgan algoritmlarga bo‘linishini nazarda tutadi, xususan:
- harakatlanuvchi odamlarning joriy va ma’lumotnoma tavsiflari uchun bevosita va bilvosita turdagi belgilarning ishchi lug’atini shakllantirish;
- ishchi lug’atda bilvosita xususiyatlarning fazoviy-chastotali tasviri asosida mos yozuvlar tavsiflarini shakllantirish;
- tizimning ishlashi davomida sinflar alifbosini dinamik ravishda takomillashtirish uchun xususiyatlar va o‘rganish texnikasining gibrid lug’atidan foydalanganda harakatlanuvchi odamlarni tanib olish va aniqlash.
Gibrid tipdagi xususiyatlarning ishchi lug’ati asosiy (to‘g’ridan-to‘g’ri) parametrlardan (qadam uzunligi L, harakat tezligi ω₀=2π/T) va vaqt traektoriyasi funksiyalarining F[a_t(t)]va F “nozik strukturasi” parametrlaridan tuziladi. F[b_k (t)], asosiy chastota co0 uchun modulyatsiya qiluvchi funktsiyalar sifatida FFT protsedurasini amalga oshirish orqali ularning spektral parchalanishi shaklida taqdim etilgan. Barcha F[*] qutblaridan foydalanish, qoida tariqasida, ortiqcha bo‘lib, bu ham aprior lug’atning ortiqcha bo‘lishiga olib keladi, lekin video ketma-ketlikda, yurgan odamni kuzatishda, oldingi planning proektsiyalari muqarrar ravishda paydo bo‘lishi bilan bog’liq. vaqt o‘tishi bilan o‘zgaradi va lug’atning ishchi tarkibi doimiy ravishda o‘zgarib turadi (inson konturining tafsilotlari yo‘qoladi va yana paydo bo‘ladi va shunga mos ravishda kontur bilan konjugatsiyalangan ellips modeli o‘zgaradi, vaziyatga moslashadi).
Traektoriyalar yurgan odamning o‘ziga xos tasvirini tanib olish va (yoki) identifikatsiya qilishning zarur ishonchliligiga erishilgunga qadar kuzatiladi. Shu bilan birga, butun kuzatish oralig’idagi ishchi lug’atning aksariyat xususiyatlari [T_H+T] yurish tezligi va odamning umumiy xususiyatlaridagi o‘zgarishlarga o‘zgarmas bo‘lishi muhimdir.
Ushbu pozitsiyalardan 34 a-rasmda ko‘rsatilganidek, ishchi lug’atni shakllantirish algoritmi tuziladi.
Bilvosita xususiyatlarning fazoviy-chastotali tasviri asosida mos yozuvlar tavsiflarini shakllantirish Z₆* uchun operator tenglamasini (2.6) amalga oshiradigan mahalliy algoritmni qurish orqali amalga oshiriladi.
Eet operatori yo‘naltirilgan harakat sifatida 3.20 b-rasmda ko‘rsatilgan algoritmni tashkil etuvchi amallarni bajarishni o‘z ichiga oladi.
Har bir xususiyat uchun bu erda du ishonch oralig’i hosil bo‘ladi, shunday qilib.

bu yerda s shartdan aniqlangan qiymat

bu erda a - ishonchlilik mezonini hisobga olgan holda ekspert tomonidan o‘rnatilgan ishonch ehtimoli.
Tanib olish tizimining ishlash jarayonida du qiymati etarli (foydalanish nuqtai nazaridan) sonli urinishlar natijalari asosida tuzatiladi, bu algoritmga maxsus operatsiyalarni kiritishga olib keladi, ular hisobga olingan holda amalga oshiriladi. m ̂(a,b) taqsimot qonunining noaniqligi. Birinchi yaqinlikdagi a qiymati normal taqsimot qonuni shartidan tanlanadi, undan a mezoniga amal qilinadi:

3.20-rasm - a) ishchi lug’atni shakllantirish algoritmi; b) mos yozuvlar tavsiflarini yaratish algoritmi

Bu yerda, "tanlangan bilan tasniflash xatosi ehtimoliga ko‘ra va normal qonun uchun jadvallangan Laplas oralig’iga muvofiq, roshdop - pastda xatolar mumkin bo‘lmagan chegara qiymati.
Asosiy (to‘g’ridan-to‘g’ri) va bilvosita xususiyatlarni baholash va har bir xususiyat uchun tafovutlar hosil qilgandan so‘ng, ya’ni, har bir xususiyat uchun dispersiyaning o‘rtacha qiymati hisoblanadi:

Ushbu qiymatlarga asoslanib, RMS hisoblab chiqiladi, ya’ni, belgisi olingan. Bu miqdorlar г(x) ni hisoblashda asosiy bo‘ladi.
Lug’at va ma’lumotnoma tavsiflarini yaratish algoritmlari (34a, 34b-rasmlar) asosida harakatlanuvchi odamlarni tanib olish va aniqlash algoritmi gibrid xususiyatlar va o‘rganish texnikasi lug’ati yordamida sintezlanadi, ular yordamida sinflar alifbosini dinamik ravishda aniqlaydilar. tizim. Bunday algoritmni qurish 3.21-rasmda ko‘rsatilgan. Harakatlanuvchi odamlarni tanib olish tizimining ishlashining umumlashtirilgan algoritmi 3.22-rasmda ko‘rsatilgan.
Q = {Q,i: = 1 sinflarning noma’lum soni bilan, {x} ob’ektlar massivini shunday Q sinflar soniga bo‘lish uchun qidiruv protsedurasi amalga oshiriladi, bu esa minimal xato qarorlarga (ekstremum) erishadi. ba’zi xato funktsiyasi). Ko‘rsatkich sifatida, ajratish xatolarining umumiy ehtimoli yoki

3.21-rasm - Harakatlanuvchi odamlarni tanib olish va aniqlash algoritmi

3.22-rasm - Harakatlanuvchi odamlarni aniqlash tizimining ishlashi uchun dasturiy ta’minotga yo‘naltirilgan umumlashtirilgan algoritm
bu yerda x_i ob’ektini Vq mintaqasiga kiritish ehtimoli V 9, aslida Vr ga tegishli bo‘lsa; V_r, V_q - mos ravishda Q_r va Q_q sinflariga tegishli ob’ektlar (to‘plamlar) maydonlari.
Shu nuqtai nazardan, tan olish tizimining qaror qabul qilish ishonchliligi ko‘rsatkichi sifatida tavsiflanishi mumkin.

bu yerda barcha sinflar uchun barcha mumkin bo‘lgan q, r kombinatsiyalar bo‘yicha o‘rtacha xatolik ehtimoli.
Samaradorlik ko‘rsatkichi tanib olish tizimining ishlashi uchun umumlashtirilgan algoritmni amalga oshirishda qaror qabul qilishning o‘rtacha vaqti sifatida tavsiflanishi mumkin, ya’ni.

Bu yerda M - sikldagi qarorlar soni, T_Hj - siklning j-chi fragmentida (j-ro ob’ekti uchun) kuzatish vaqti, t_o6p - umumlashtirilgan algoritmni amalga oshirishda axborotni qayta ishlash davomiyligi, tK - tizim sinov rejimida nazorat qilish vaqti, p_lm - tizim bir davr uchun ishlayotganida noto‘g’ri signal ehtimoli (qobiliyatsizligi).