ПРИМЕНЕНИЕ ЛОРЕНЦОВОЙ МЕТРИКИ В РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ

Развитие техники и технологий произвело революцию в мире науки, в частности, появление только одной вычислительной техники дало новый импульс науке и привело к открытию различных инноваций. В наши дни интеграция науки в мир науки позволяет нам судить о появлении новых идей и оптимальности прошлого. В этой статье мы впервые рассмотрели литературу для зарубежных публикаций по исследуемой теме и сравнили метрику Лоренца с Евклидовым пространством в качестве примера в формулах и иллюстрациях. Используя метрику Лоренца, мы создали новый алгоритм распознавания моделей и проверили базу данных, чтобы проверить эффективность этого алгоритма. В результате эксперимента алгоритм, созданный метрикой Лоренца, сравнивался с классическими алгоритмами, а именно с алгоритмами Байеса, kNN и аналогичными, затем представлял конкретные результаты.

1. Y. Deng, Y. Li , Y. Qian , X. Ji , Q. Dai , Visual words assignment via information-theoretic manifold embedding, IEEE Trans. Cybern. 44 (10) (2014) 1924-1937.

2. Tan X., et al. “Face recognition from a single image per person: A survey”, Pattern recognition 39 (9):1725-1745, 2006.

3. Theodoridis S., Koutroumbas K., Pattern Recognition, 4th ed., Elsevier, 2009.

4. Kerimbekov Y., et al., “The use of Lorentz distance metric in classification problems.” Pattern Recognition Letters, 84: 170-176, 2016.

5. R. Liu , Z. Su , Z. Lin , X. Hou , Lorentzian discriminant projection and its applications, in: ACCV’09, 3, 2009, pp. 311-320.

6. H. S. Bilge , Y. Kerimbekov , Classification with Lorentzian distance metric, in: 23th Signal Pro­cessing and Communications Applications Conference (SIU2015), 2015, pp. 2106-2109.

7. H. S. Bilge , Y. Kerimbekov , H. H. Ugurlu , A new classification method by using Lorentzian distance metric, in: Innovations in Intelligent SysTems and Applications 2015 International Sym­posium on, 2015, pp. 1-6.

8. Y. Deng , Q. Dai , R. Liu , Z. Zhang , S. Hu , Low-rank structure learning via non-convex heuristic recovery, IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 24 (3) (2013) 383-396.

9. Gundogan H., K e9ioglu O., “Lorentz matrix multiplicaiton and the motions on Lorentz plane”, Glasnik Matematicki, 41: 329-334, 2006.

10. Brualdi R., Introductory Combinatorics, 5th ed., Pearson Prentice Hall, 2010.

11. Abate A. F., et al. “2D and 3D face recognition: A survey”, Pattern recognition letters, 28(14):1885-1906, 2007.