Публікація:
Вивчення методів класифікації зображень з використанням хешування структурного опису

dc.contributor.authorГема, О. Г.
dc.date.accessioned2026-01-18T12:24:29Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОб’єктом дослідження є методи розпізнавання зображень з використанням ознак у формі множини дескрипторів ключових точок. Предметом дослідження є впровадження хешування у методи розпізнавання. Метою дослідження є підвищення ефективності різних методів класифікації зображень з використанням хешування структурного опису Використано методи Random Projection LSH, LSH на основі кількості одиниць у хеш-коді, метод центрів та лінійний пошук для класифікації зображень. Наукова новизна полягає в тому, що здобула подальший розвиток адаптація методів локально-чутливого хешування для задачі класифікації зображень за структурними описом у формі множини дескрипторів. Взаємозв’язок з іншими роботами полягає у продовженні напрямку досліджень, присвячених оптимізації методів пошуку подібних об’єктів у багатомірних просторах. Рекомендації щодо використання результатів роботи полягають у можливості застосування розроблених методів у системах комп’ютерного зору. У результаті дослідження реалізовано метод класифікації зображень з використанням хешування структурного опису, що продемонстрував високу швидкодію та точність класифікації.
dc.identifier.citationГема О. Г. Вивчення методів класифікації зображень з використанням хешування структурного опису : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / О. Г. Гема ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 84 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/33530
dc.language.isouk
dc.subjectвипадкове проєктування
dc.subjectдетектор akaze
dc.subjectлокально чутливе хешування
dc.subjectструктурний опис
dc.subjectточність класифікації зображень
dc.titleВивчення методів класифікації зображень з використанням хешування структурного опису
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакунок

Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_INF_Gema_OG.pdf
Розмір:
1.99 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Пакунок ліцензії

Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: