Оцінювання значущості ознак для підвищення продуктивності структурних методів класифікації зображень

Гороховатський, В. О.; Творошенко, І. С.

Публікація:
Оцінювання значущості ознак для підвищення продуктивності структурних методів класифікації зображень

dc.contributor.author	Гороховатський, В. О.
dc.contributor.author	Творошенко, І. С.
dc.date.accessioned	2025-09-30T06:45:49Z
dc.date.available	2025-09-30T06:45:49Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	У задачах класифікації зображень, що є зараз досить актуальними для комп’ютерного зору, систему ознак часто формують як множину багатовимірних векторів, що у повній мірі відображають просторові властивості візуального об’єкту для здійснення результативного аналізу. Наприклад, опис візуального об’єкта подається як скінченна множина дескрипторів ключових точок (КТ) зображення. Дескриптор – це багатокомпонентний числовий вектор, що відображає характеристики деякої околиці КТ на зображенні і формується спеціальними фільтрами – детекторами.
dc.identifier.citation	Гороховатський В. О. Оцінювання значущості ознак для підвищення продуктивності структурних методів класифікації зображень / В. О. Гороховатський, І. С. Творошенко // Проблеми інформатики та моделювання (ПІМ-2025) : тези двадцять п'ятої міжнародної науково-технічної конференції, 25–28 вересня 2025 р. - Харків : НТУ «ХПІ». - С. 38-43.
dc.identifier.issn	2524-0269
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/32831
dc.language.iso	uk
dc.publisher	НТУ "ХПІ"
dc.subject	класифікація зображень
dc.title	Оцінювання значущості ознак для підвищення продуктивності структурних методів класифікації зображень
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication