Отрывок: Формируем исходную выборку. 3. Рассчитываем индивидуальные критерии разделимости для каждого признака [13]. Проводим оценку информативности признаков, основываясь на значении критерия [14]. 4. Исключаем из исходной выборки признаки с низким значением критерия разделимости. 5. Исключаем из окрестности пикселы, соответствующие неинформативным признакам. Таким образом, оставшиеся пикселы составляют информативную окрестность. Экспериментальные исследования технологии про...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Бирюкова, Е.В. | - |
dc.contributor.author | Парингер, Р.А. | - |
dc.contributor.author | Кирш, Д.В. | - |
dc.contributor.author | Кравцова, Н.С. | - |
dc.date.accessioned | 2017-05-11 11:49:22 | - |
dc.date.available | 2017-05-11 11:49:22 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20170511\63704 | ru |
dc.identifier.citation | Бирюкова Е.В. Разработка технологии выбора информативной окрестности для моделирования текстурных изображений / Е.В. Бирюкова, Р.А. Парингер, Д.В. Кирш, Н.С. Кравцова // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 379-383. | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Razrabotka-tehnologii-vybora-informativnoi-okrestnosti-dlya-modelirovaniya-teksturnyh-izobrazhenii-63704 | - |
dc.description.abstract | В работе предлагается способ построения информативной окрестности для моделирования текстурных изображений. Для описания характерных особенностей текстур используются предположения, лежащие в основе модельного представления текстурных изображений, описываемые с использованием марковского случайного поля. Результаты проведённых экспериментальных исследований свидетельствует о том, что применение разработанного подхода позволяет снизить размерность признакового пространства, не снижая при этом достоверность классификации. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа выполнена при частичной поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках реализации мероприятий Программы повышения конкурентоспособности СГАУ среди ведущих мировых научно-образовательных центров на 2013–2020 годы; грантов РФФИ № 15-29-03823, № 15-29-07077, № 16-41-630761, №17-01-00972; программы № 6 фундаментальных исследований ОНИТ РАН «Биоинформатика, современные информационные технологии и математические методы в медицине» 2017 г. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Новая техника | ru |
dc.subject | модель марковского случайного поля | ru |
dc.subject | гауссовское марковское поле | ru |
dc.subject | текстурные изображения | ru |
dc.subject | матрица смежности | ru |
dc.subject | классификация | ru |
dc.subject | текстурный анализ | ru |
dc.subject | каузальная окрестность | ru |
dc.title | Разработка технологии выбора информативной окрестности для моделирования текстурных изображений | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | Формируем исходную выборку. 3. Рассчитываем индивидуальные критерии разделимости для каждого признака [13]. Проводим оценку информативности признаков, основываясь на значении критерия [14]. 4. Исключаем из исходной выборки признаки с низким значением критерия разделимости. 5. Исключаем из окрестности пикселы, соответствующие неинформативным признакам. Таким образом, оставшиеся пикселы составляют информативную окрестность. Экспериментальные исследования технологии про... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper 80_379-383.pdf | Основная статья. Раздел: Обработка изображений и геоинформационные технологии | 849.19 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.