Публікація: Моделювання методу для стиснення опису як множини дескрипторів у структурних методах класифікації зображень
dc.contributor.author | Чефранов, І. О. | |
dc.date.accessioned | 2022-07-21T10:29:21Z | |
dc.date.available | 2022-07-21T10:29:21Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.description.abstract | Об’єктом роботи є структурні методи класифікації зображень. Метою роботи є підвищення результативності структурних методів класифікації зображень шляхом впровадження засобів стиснення опису. Використано методи числового моделювання та аналітичного обґрунтування. Проведено дослідження методів пошуку зображення у базах даних та методів погодження різноракурсних зображень однієї сцени, детектування відрізків ліній на основі перетворень Радона і Хафа, та аналіз робастних методів детектування відрізків ліній. Досліджено метод детектування відрізків ліній за допомогою перетворення Радона, розроблено алгоритм детектування відрізків ліній. У результаті роботи здійснена програмна реалізація системи для пошуку в базах даних | uk_UA |
dc.identifier.citation | Чефранов І. О. Моделювання методу для стиснення опису як множини дескрипторів у структурних методах класифікації зображень : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / І. О. Чефранов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 58 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/20725 | |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | перетворення Радона | uk_UA |
dc.subject | перетворення Хафа | uk_UA |
dc.subject | детектування ліній | uk_UA |
dc.subject | інтегральне перетворення | uk_UA |
dc.subject | інваріантні перетворення | uk_UA |
dc.subject | робастні оцінювачі | uk_UA |
dc.title | Моделювання методу для стиснення опису як множини дескрипторів у структурних методах класифікації зображень | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- 2022_B_INF_Chefranov_IO.pdf
- Розмір:
- 974.01 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.42 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: