Публікація:
Моделювання методу класифікації зображень із застосуванням коефіцієнтів вагомості для елементів опису

dc.contributor.authorГончаров, Д. М.
dc.date.accessioned2023-06-19T14:04:56Z
dc.date.available2023-06-19T14:04:56Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractОб’єктом роботи є дослідження методів класифікації та кластеризації описів за допомогою відбору показників вагомості. Метою цієї роботи є застосування та дослідження способів класифікації зображень, за рахунок обрахунку відстаней Хеммінга в множині дескрипторів ключових точках та за параметрами вагомості. Виконано побудову програмної моделі класифікаційних ознак зображень, з використанням вагомості для відбору частини дескрипторів для прискорення процесу оцінки для економії ресурсів при класифікації. На основі впровадження такого методу та попередньої оцінки показнику вагомості та зменшення загальної кількості необхідних операцій для проведення класифікації, при забезпеченні такого ж рівня результативності на навчальній вибірці даних.
dc.identifier.citationГончаров Д. М. Моделювання методу класифікації зображень із застосуванням коефіцієнтів вагомості для елементів опису : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Компʼютерні науки / Д. М. Гончаров ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 59 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/23502
dc.language.isouk
dc.subjectрозпізнавання зображень
dc.subjectдескриптор
dc.subjectключова точка
dc.subjectінформативність
dc.subjectрелевантність описів
dc.subjectвідстань Хемінга
dc.titleМоделювання методу класифікації зображень із застосуванням коефіцієнтів вагомості для елементів опису
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2023_B_INF_Goncharov_DM.pdf
Розмір:
1.11 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: