Infocommunications and Radio Technologies Infocommunications and Radio Technologies ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ И РАДИОЭЛЕКТРОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 2587-9936 53537 10.29039/2587-9936.2022.05.4.32 Электроника, фотоника, приборостроение и связь (2.2) ELECTRONICS, PHOTONICS, INSTRUMENTATION AND COMMUNICATIONS (2.2) Электроника, фотоника, приборостроение и связь (2.2) Metrics for Assessing the Quality of the Work of a Classifier of Small Objects on a Radar Image Obtained Using a Synthetic Aperture Radar Метрики оценки качества работы классификатора малоразмерных объектов на радиолокационном изображении, полученном с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой Эрин Федор Анатольевич Erin Fedor A. Вебер Владислав Игоревич Weber Vladislav I. Куприц Владимир Юрьевич Kuprits Vladimir Y. vladimir.i.kuprits@tusur.ru

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Нетесов Александр Алексеевич Netesov Alexander A. Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники Томск Россия Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics Tomsk Russian Federation Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники Томск Россия Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics Tomsk Russian Federation Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники Томск Россия Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics Tomsk Russian Federation Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники Томск Россия Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics Tomsk Russian Federation 21 10 2022 21 10 2022 5 4 436 444 17 05 2022 05 06 2022 https://rusjbpc.ru/en/nauka/article/53537/view

Рассматриваются особенности метрик оценки качества работы классификатора по распознаванию малоразмерных объектов на радиолокационном изображении, проводится их сравнение и выявляются наиболее универсальные и информативные.

The features of the metrics for assessing the quality of the work of the classifier for recognizing small-sized objects on the radar image are considered, they are compared and the most universal and informative ones are identified.

 распознавание малоразмерных объектов на радиолокационном изображении метрики recognition of small objects on a radar image metrics

Распознавание наземных объектов на радиолокационном изображении с применением сверточной нейронной сети / В. И. Вебер и др. // Ural Radio Engineering Journal. 2022. Том 6. С. 93-101. DOI: 10.15826/urej.2022.6.1.005. V. I. Weber, V. Y. Kuprits, A. A. Mescheryakov, and M. V. Kuprits, “Recognition of ground objects on a radar image using convolutional neural network,” Ural Radio Engineering Journal, vol. 6(1), pp. 93-101, 2022, doi: 10.15826/urej.2022.6.1.005. (In Russ.). Дудченко П. В. Метрики оценки классификаторов в задачах медицинской диагностики // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XVI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 3-7 декабря 2018 г. Томск : Изд-во ТПУ, 2019. [С. 164-165]. P. V. Dudchenko, “Metrics for evaluating classifiers in the problems of medical diagnostics,” Youth and modern information technologies: Proceedings of the XVI International scientific and practical conference of students, graduate students and young scientists, Tomsk, December 3-7, 2018. Tomsk: TPU publishing house, [pp. 164-165], 2019. (In Russ.). Гуськов С. Ю., Лёвин В. В. Интервальные доверительные оценки для показателей качества бинарных классификаторов - ROC-кривых, AUC для случая малых выборок. Инженерный журнал: наука и инновации. 2015. № 3 (39). С. 3. URL: http://engjournal.ru/catalog/mesc/idme/1376.html. S. Yu. Gus’kov and V. V. Lyovin, “Confidence interval estimation for quality factors of binary classifiers - ROC curves, AUC for small samples,” Engineering Journal: Science and Innovation, no. 3 (39), p. 3, 2015, URL: http://engjournal.ru/catalog/mesc/idme/1376.html. (In Russ.).