Отрывок: Полученный набор является искомым. 4. Из исходной выборки исключаем неинформативные признаки, которые не попали в набор, полученный в пункте 3. 5. Применяем алгоритм дискриминантного анализа для формирования набора новых признаков. 6. Рассчитываем индивидуальные критерии разделимости для каждого нового при- знака из сформированного набора. 7. Исключаем из набора признаки с низким значением критерия разделимости. Т...
Название : | Разработка технологии построения эффективного набора признаков для различения классов текстурных изображений |
Авторы/Редакторы : | Бирюкова, Е.В. Парингер, Р.А. Куприянов, А.В. |
Ключевые слова : | текстурные изображения дискриминантный анализ статистические признаки матрица смежности |
Дата публикации : | 2016 |
Издательство : | Издательство СГАУ |
Библиографическое описание : | Материалы Международной конференции и молодёжной школы «Информационные технологии и нанотехнологии», с. 357-360 |
Аннотация : | В работе предлагается способ линейной трансформации пространства признаков, основанный на использовании алгоритма дискриминантного анализа. Для исследуемого набора изображений использование полученного таким образом пространства признаков вместо исходного позволило снизить ошибку кластеризации с 30% до 10%. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Razrabotka-tehnologii-postroeniya-effektivnogo-nabora-priznakov-dlya-razlicheniya-klassov-teksturnyh-izobrazhenii-60674 |
ISBN : | 978-5-7883-1078-7 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20161209\60674 |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
357-360.pdf | Основная статья | 459.08 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.