Публікація: Дослідження методу структурної класифікації зображень з використанням засобів нечіткої кластеризації даних
Завантаження...
Дата
2021
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єктами дослідження є методи кластеризації щодо зображень із
набору – «CelebaFaces Attributes Dataset (CelebA)».
Метою дослідження є розробка алгоритмів самоорганізації для
навчання нечіткої мережі із застосуванням алгоритму нечіткої
самоорганізації «
C-means» для забезпечення результативної класифікації
зображень за їх структурним описом.
Розглянуто методи класифікації візуальних об’єктів із використанням
засобів нечіткої самоорганізації із застосуванням статистичних
характеристик опису, побудованого у вигляді множини дескрипторів
ключових точок.
У результаті роботи проведено дослідження, здійснена програмна
реалізація методу класифікації зображень із використанням засобів нечіткої
кластеризації, виявлено особливості їх впровадження для багатовимірних
даних описів зображень.
Опис
Ключові слова
структурний опис, нечітка кластеризація, статистичний центр, ключова точка, детектор, дескриптор, класифікація зображень, бінарний аналіз
Бібліографічний опис
Єрьоменко В. М. Дослідження методу структурної класифікації зображень з використанням засобів нечіткої кластеризації даних : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 - Комп’ютерні науки / В. М. Єрьоменко; М-во освіти та науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 67 с.