Публікація:
Аналіз методів сегментації зображень для застосування в алгоритмі ідентифікації особистості

Спрощена сторінка документа
dc.contributor.authorСмірнов, Н. М.
dc.date.accessioned2020-03-06T05:48:00Z
dc.date.available2020-03-06T05:48:00Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractМетою магістерської атестаційної роботи є розробка алгоритму, який здійснює сегментацію зображень райдужної оболонки ока. Предметом дослідження є райдужна оболонка ока. Відмінною особливістю роботи системи є визначення параметрів райдужки на кілька кроків (початкове наближення, уточнення). Послідовність визначення параметрів райдужки відрізняється від загальноприйнятої і оптимізована для досягнення максимальної на кожному етапі частки зображень, на яких проведена сегментація. Представлені результати роботи цього комплексу для баз даних, що знаходяться у відкритому доступі.uk_UA
dc.identifier.citationСмірнов Н. М. Аналіз методів сегментації зображень для застосування в алгоритмі ідентифікації особистості : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Н. М. Смірнов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2019. – 81 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/11025
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectМЕТОД ЛОКАЛЬНИХ БІНАРНИХ ШАБЛОНІВuk_UA
dc.subjectМЕТОДИ СЕГМЕНТАЦІЇuk_UA
dc.subjectПЕРЕТВОРЕННЯ ХАФФАuk_UA
dc.subjectРАЙДУЖНА ОБОЛОНКА ОКАuk_UA
dc.subjectШВИДКЕ ПЕРЕТВОРЕННЯ ХАФФАuk_UA
dc.titleАналіз методів сегментації зображень для застосування в алгоритмі ідентифікації особистостіuk_UA
dc.title.alternativeAnalysis of Image Segmentation Methods for Use in Person Identification Algorithmuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
2019_M_EOM_Smyrnov_N_M.doc
Розмір:
1.76 MB
Формат:
Microsoft Word
Завантажити
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекції

Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ЕОМ)