There are plenty of solutions for the task of multi-class recognition. Unfortunately, these solutions are not always unanimous. Most of them are based on empirical experiments while statistical data features consideration is often omitted. That’s why questions like when and which method should be used, what the reliability of any chosen method is for solving a multi-class recognition task arise. In this dissertation two-stage multi-class decision methods are analyzed. Pair-wise classifiers able to better exploit statistical data features are used in the first stage of such methods. In the second stage a particular fusion rule of the first stage results is used to fuse the first stage results in order to produce the final classification decision. Complexity issues of pair-wise classifiers, training data size and precision of method quality estimation are pointed out in the research. The precision of algorithm highly depends on the data and the number of experiments performed (data permutation, division into training and testing data). It is shown that the declared superiority of some known algorithms is not reliable due to low precision of estimation. A detailed comparison of well known multi-class classification methods is performed and a new pair-wise classifier fusion method based on similar method used in multi-class classifier fusion is presented. The recommendations for multi-class classification task designer are provided. Methods which allow reducing classification... [to full text] / Daugelio klasių atpažinimo uždaviniams spręsti yra sukurta aibė sprendimų ir ne visada vieningų rekomendacijų. Dauguma jų paremta empiriniais bandymais, retai atsižvelgiama į statistines duomenų savybes. Dėl to sprendžiant daugelio klasių klasifikavimo uždavinį kyla klausimų, kurį metodą ir kada geriausia naudoti, koks vieno ar kito metodo patikimumas. Disertacijoje nagrinėjami dviejų pakopų sprendimo priėmimo metodai, kai pirmame etape sudaromi klasifikatoriai poroms (angl. pair-wise), sugebantys geriau išnaudoti klasių tarpusavio statistines savybes, o kitame etape yra atliekamas klasifikatorių poroms rezultatų apjungimas. Tyrime ypatingas dėmesys yra skiriamas klasifikatorių poroms sudėtingumui, mokymo duomenų kiekiui bei algoritmų kokybės įvertinimo tikslumui. Tikslumas labai priklauso nuo duomenų bei atliktų eksperimentų kiekio (duomenų permaišymo klasėse, juos skirstant į mokymo ir testavimo). Parodyta, jog dėl žemo įvertinimo tikslumo kai kurių publikuotų algoritmų deklaruojamas pranašumas prieš žinomus algoritmus nėra patikimas. Darbe atliktas detalus žinomų metodų palyginimas bei pristatytas naujai sukurtas klasifikatorių poroms apjungimo algoritmas, kuris yra paremtas analogišku algoritmu daugelio klasių klasifikatorių rezultatų apjungimui. Pateiktos bendros rekomendacijos, kaip projektuotojui elgtis daugelio klasių atveju. Pasiūlyti metodai, leidžiantys sumažinti klasifikavimo klaidą atliekant klasifikatorių poroms apjungimo koregavimą, kad algoritmas nebūtų... [toliau žr. visą tekstą]

Daugelio klasių atpažinimo uždaviniams spręsti yra sukurta aibė sprendimų ir ne visada vieningų rekomendacijų. Dauguma jų paremta empiriniais bandymais, retai atsižvelgiama į statistines duomenų savybes. Dėl to sprendžiant daugelio klasių klasifikavimo uždavinį kyla klausimų, kurį metodą ir kada geriausia naudoti, koks vieno ar kito metodo patikimumas. Disertacijoje nagrinėjami dviejų pakopų sprendimo priėmimo metodai, kai pirmame etape sudaromi klasifikatoriai poroms (angl. pair-wise), sugebantys geriau išnaudoti klasių tarpusavio statistines savybes, o kitame etape yra atliekamas klasifikatorių poroms rezultatų apjungimas. Tyrime ypatingas dėmesys yra skiriamas klasifikatorių poroms sudėtingumui, mokymo duomenų kiekiui bei algoritmų kokybės įvertinimo tikslumui. Tikslumas labai priklauso nuo duomenų bei atliktų eksperimentų kiekio (duomenų permaišymo klasėse, juos skirstant į mokymo ir testavimo). Parodyta, jog dėl žemo įvertinimo tikslumo kai kurių publikuotų algoritmų deklaruojamas pranašumas prieš žinomus algoritmus nėra patikimas. Darbe atliktas detalus žinomų metodų palyginimas bei pristatytas naujai sukurtas klasifikatorių poroms apjungimo algoritmas, kuris yra paremtas analogišku algoritmu daugelio klasių klasifikatorių rezultatų apjungimui. Pateiktos bendros rekomendacijos, kaip projektuotojui elgtis daugelio klasių atveju. Pasiūlyti metodai, leidžiantys sumažinti klasifikavimo klaidą atliekant klasifikatorių poroms apjungimo koregavimą, kad algoritmas nebūtų... [toliau žr. visą tekstą] / There are plenty of solutions for the task of multi-class recognition. Unfortunately, these solutions are not always unanimous. Most of them are based on empirical experiments while statistical data features consideration is often omitted. That’s why questions like when and which method should be used, what the reliability of any chosen method is for solving a multi-class recognition task arise. In this dissertation two-stage multi-class decision methods are analyzed. Pair-wise classifiers able to better exploit statistical data features are used in the first stage of such methods. In the second stage a particular fusion rule of the first stage results is used to fuse the first stage results in order to produce the final classification decision. Complexity issues of pair-wise classifiers, training data size and precision of method quality estimation are pointed out in the research. The precision of algorithm highly depends on the data and the number of experiments performed (data permutation, division into training and testing data). It is shown that the declared superiority of some known algorithms is not reliable due to low precision of estimation. A detailed comparison of well known multi-class classification methods is performed and a new pair-wise classifier fusion method based on similar method used in multi-class classifier fusion is presented. The recommendations for multi-class classification task designer are provided. Methods which allow reducing classification... [to full text]