Porównanie dwóch klasyfikatorów opartych na metodzie DTW i połączonych metodach PCA-LDA do rozpoznawania obiektów morskich na podstawie obrazów FLIR

Praca dotyczy rozpoznawania obiektów morskich na podstawie ich obrazów wykonanych przez sensory podczerwieni (FLIR – forward looking infra-red). W pracy zaproponowano wykorzystanie połączonych transformat analizy głównych składowych PCA (Principal Component Analysis) i liniowej analizy dyskryminacyjnej LDA (Linear Discriminant Analysis) oraz transformaty dopasowania szeregów czasowych DTW (Dynamic Time Warping) wraz z metodą wyznaczania odległości dwóch szeregów czasowych za pomocą algorytmu programowania dynamicznego.

---

This paper presents methods of recognition of maritime objects based on FLIR (forward looking infra-red) sensor images. Two methods of recognition are proposed: a method of combined transforms of the Principal Component Analysis PCA with the Linear Discriminant Analysis LDA and the DTW (Dynamic Time Warping) transform with the method of determining the distance of two time series by means of a dynamic programming algorithm.

---

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).