Классификация изображений на основе методов машинного обучения

Abstract

В работе представлены результаты исследования существующих методов классификации изображений. Предложен модифицированный метод многоуровневой классификации REG. Выполнена программная реализация многоуровневого классификатора изображений на основе библиотеки Sklearn. Исследована точность, полнота, F-мера, а также скорость обучения и классификации в зависимости от количества классов и размеров выборок. Экспериментально установлено повышение точности классификации в среднем на 6 % для разработанного метода REG.