Отрывок: – Самара: Издательство Издательство Самарского научного центра РАН. – 2017. – С. 532-534. 50 23 Кравцова, Н.С. Разработка параллельной реализации метода формирования информативных признаков в области пространственного спектра [Текст] / Н.С. Кравцова, Р.А. Парингер, А.В. Куприянов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2017): Сборник трудов. Самара, 2017. – Самара: издательство Новая техника. – 2017. – С. 1...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКравцова Н. С.ru
dc.contributor.authorКуприянов А. В.ru
dc.contributor.authorГубайдуллин И. М.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialметод ближайших соседейru
dc.coverage.spatialэнергетический спектрru
dc.coverage.spatialклассификатор Байесаru
dc.coverage.spatialклассификация текстурru
dc.coverage.spatialпараллельная реализацияru
dc.coverage.spatialлокальные признаки пространственного спектраru
dc.coverage.spatialпреобразование Фурьеru
dc.creatorКравцова Н. С.ru
dc.date.issued2017ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20170906130734ru
dc.identifier.citationКравцова, Н. С. Разработка и исследование высокопроизводительного алгоритма формирования информативных признаков в области пространственного спектра для анализа текстурных изображений : вып. квалификац. работа по спец. "Прикладная математика и информатика" / Н. С. Кравцова ; рук. работы А. В. Куприянов; рец. И. М. Губайдуллин ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики. - Самара, 2017. - on-lineru
dc.description.abstractОбъектом исследования является эффективность классификации текстур на изображении на основе методов вычисления признаков пространственного спектра. Целью работы является создание высокопроизводительного метода формирования набора информативных признаков пространственного спектра для классификации текстурных изображений. В данной работе в качестве текстурных изображений используются изображения медицинских кристаллограмм, потому что они образуют симметричную упорядоченную структуру, подходящую для обработки данным типом признаков. Для выявления набора информативных признаков пространственного спектра применялся метод дискриминантного анализа. Классификация текстурных изображений происходила с применением метода классификации: по k ближайшим соседям, а также с применением классификатора Байеса. 4 Для нахождения набора информативных признаков пространственного спектра была разработана параллельная реализация вычисления рассмотренных признаков, а также были реализованы два классификатора: классификатор Байеса и кru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,5 Мб)ru
dc.titleРазработка и исследование высокопроизводительного алгоритма формирования информативных признаков в области пространственного спектра для анализа текстурных изобru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpart– Самара: Издательство Издательство Самарского научного центра РАН. – 2017. – С. 532-534. 50 23 Кравцова, Н.С. Разработка параллельной реализации метода формирования информативных признаков в области пространственного спектра [Текст] / Н.С. Кравцова, Р.А. Парингер, А.В. Куприянов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2017): Сборник трудов. Самара, 2017. – Самара: издательство Новая техника. – 2017. – С. 1...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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