Публікація: Исследование результативности структурных методов классификации изображений с применением кластерной модели данных
Немає доступних мініатюр
Дата
2017
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Практическая ценность работы – получение прикладных программных моделей для модификаций метода структурного распознавания и подтверждение результативности и помехоустойчивости предложенной обработки в конкретных примерах баз изображений. Practical value of paper is the obtaining of application program models for the modifications of structural image recognition method with the confirmation of the effectiveness and noise immunity of the proposed approach in a specific image dataset. Практична значущість роботи – отримання прикладних програмних моделей для модифікацій методу структурного розпізнавання і підтвердження результативності та завадостійкості запропонованої обробки в конкретних прикладах базах зображень.
Опис
Ключові слова
комп'ютерний зір, структурне розпізнавання зображень, множина структурних ознак, релевантність описів, компьютерное зрение, структурное распознавание изображений, множество структурных признаков, компьютерное зрение, структурное распознавание изображений, множество структурных признаков, релевантность описаний, computer vision, structural image recognition, set of structural features, relevance of descriptions
Бібліографічний опис
Гороховатский В. А. Исследование результативности структурных методов классификации изображений с применением кластерной модели данных / В.А. Гороховатский, Е.П. Путятин, В.С. Столяров // Радиоэлектроника, информатика, управление.–2017. – №3 (42). – C. 78–85.