Єрьоменко, В. М.2022-02-212022-02-212021Єрьоменко 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/19833Об’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.ukструктурний описнечітка кластеризаціястатистичний центрключова точкадетектордескрипторкласифікація зображеньбінарний аналізOther