Multiple classification algorithms unimodal and multimodal target recognition systems

Abstract

Target recognition is of great importance in military and civil applications – object detection, security and surveillance, access and border control, etc. In the article the general structure and main components of a target recognition system are presented. The characteristics such as availability, distinctiveness, robustness, and accessibility are described, which influence the reliability of a TRS. The graph presentations and mathematical descriptions of a unimodal and multimodal TRS are given. The mathematical models for a probability of correct target recognition in these systems are presented. To increase the reliability of TRS, a new approach was proposed – to use a set of classification algorithms in the systems. This approach permits the development of new kinds of systems - Multiple Classification Algorithms Unimodal and Multimodal Systems (MAUMS and MAMMS). The graph presentations, mathematical descriptions of the MAUMS and MAMMS are described. The evaluation of the correct target recognition was made for different systems. The conditions of systems' effectiveness were established. The modality of the algorithm's recognition probability maximal value determination for an established threshold level of the system's recognition probability was proposed, which will describe the requirements for the quality and, respectively, the costs of the recognition algorithms. The proposed theory permits the system's design depending on a predetermined recognition probability.

Recunoașterea țintelor are o mare importanță în aplicațiile militare și civile - detectarea obiectelor, securitatea și supravegherea, accesul și controlul frontierelor etc. În articol sunt prezentate structura generală și principalele componente ale unui sistem de recunoaștere a țintelor (SRȚ). Sunt descrise caracteristicile precum disponibilitatea, caracterul distinctiv, robustețea și accesibilitatea, care influențează fiabilitatea unui SRȚ. Sunt date prezentările grafice și descrierile matematice ale unui SRȚ unimodal și multimodal. Sunt prezentate modele matematice pentru o probabilitate de recunoaștere corectă a țintei în aceste sisteme. Pentru a crește fiabilitatea SRȚ, a fost propusă o nouă abordare - utilizarea unui set de algoritmi de clasificare în sisteme. Această abordare permite dezvoltarea de noi tipuri de sisteme - Sisteme cu algoritmi de clasificare multiple unimodale și multimodale (SACMUM și SACMMM). Sunt date prezentările grafice, descrierile matematice ale SACMUM și SACMMM. Evaluarea recunoașterii țintei corecte a fost dată pentru diferite sisteme. Au fost stabilite condițiile de eficacitate a sistemelor. A fost propusă modalitatea de determinare a valorii maxime a probabilității de recunoaștere a algoritmului pentru un nivel de prag stabilit al probabilității de recunoaștere a sistemului, care va determina cerințele pentru calitate și, respectiv, costurile algoritmilor de recunoaștere. Teoria propusă permite proiectarea sistemului în funcție de o probabilitate de recunoaștere predeterminată.