Отрывок: В работе представлены результаты классификации изображений кристаллограмм с ис- пользованием локальных признаков пространственного спектра. В качестве метода клас- сификации был применялся метод 3 ближайших соседей с растоянием в евклидовом про- странстве. Минимальную ошибку в 6% показали наборы признаков, полученных при разделении картинок на 4 сектора и 4-8 колец (выделено тоном в Табл. 1). Далее был произведён дискриминантный анализ пр...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКравцова, Н.С.-
dc.contributor.authorПарингер, Р.А.-
dc.contributor.authorКуприянов, А.В.-
dc.date.accessioned2016-12-12 14:26:56-
dc.date.available2016-12-12 14:26:56-
dc.date.issued2016-
dc.identifierDspace\SGAU\20161212\60759ru
dc.identifier.citationМатериалы Международной конференции и молодёжной школы «Информационные технологии и нанотехнологии», с. 602-606ru
dc.identifier.isbn978-5-7883-1078-7-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Razrabotka-metodov-klassifikacii-izobrazhenii-kristallogramm-na-osnove-tehnologii-vyyavleniya-informativnyh-segmentov-v-spektralnoi-oblasti-60759-
dc.description.abstractВ данной работе произведена классификация медицинских кристаллограмм с применением сегментных признаков пространственного спектра. Для проведения классификации использовался алгоритм 3 ближайших соседей с расстоянием в евклидовом пространстве. В качестве признаков для классификации применялась энергия каждого сегмента. Также был проведен отбор признаков с помощью дискриминантного анализа. Применение выбранных признаков так же снизило ошибку классификации.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherИздательство СГАУru
dc.subjectклассификация изображенийru
dc.subjectспектрru
dc.subjectдискриминантный анализru
dc.titleРазработка методов классификации изображений кристаллограмм на основе технологии выявления информативных сегментов в спектральной областиru
dc.typeArticleru
dc.textpartВ работе представлены результаты классификации изображений кристаллограмм с ис- пользованием локальных признаков пространственного спектра. В качестве метода клас- сификации был применялся метод 3 ближайших соседей с растоянием в евклидовом про- странстве. Минимальную ошибку в 6% показали наборы признаков, полученных при разделении картинок на 4 сектора и 4-8 колец (выделено тоном в Табл. 1). Далее был произведён дискриминантный анализ пр...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
602-606.pdfОсновная статья600.99 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.