Отрывок: 91 148186 2685 65971 16461.33 Pavia University ROSIS 610×340 103 9 20.63 42787 947 18649 4752.889 Salinas AVIRIS 512×217 220 16 48.72 54130 916 11271 3383.063 Kennedy Space Center AVIRIS 512×614 176 13 1.66 5219 105 927 400.8462 Botswana Hyperion 1476×256 145 14 0.86 3250 95 314 232 Indian pines AVIRIS 145×145 220 16 48.75 10250 20 2455 640.5625 В качестве векторов признаков применялись первые коэффициенты разложения изображений методом главных компонент. Поскольку предло...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorДенисова, А.Ю.-
dc.contributor.authorСергеев, В.В.-
dc.date.accessioned2017-05-12 11:46:08-
dc.date.available2017-05-12 11:46:08-
dc.date.issued2017-
dc.identifierDspace\SGAU\20170511\63712ru
dc.identifier.citationДенисова А.Ю. Алгоритм управляемой классификации изображений дистанционного зондирования Земли с использованием иерархических гистограмм / А.Ю. Денисова, В.В. Сергеев // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 437-444.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Algoritm-upravlyaemoi-klassifikacii-izobrazhenii-distancionnogo-zondirovaniya-Zemli-s-ispolzovaniem-ierarhicheskih-gistogramm-63712-
dc.description.abstractРабота посвящена применению для управляемой классификации структуры гистограммы-дерева, предложенной авторами для построения гистограмм многоканальных изображений. Алгоритм классификации строится путём модификации структуры данных иерархической гистограммы для реализации простых правил классификации, получаемых по обучающей выборке. Предложенный алгоритм исследуется на наборе гиперспектральных изображений. В статье производится сравнение предлагаемого алгоритма с известным классификатором на основе дерева решений – алгоритмом C4.5.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при поддержке грантов РФФИ №16-29-09494 офи_м, № 16-37-00043 мол_а.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.subjectуправляемая классификацияru
dc.subjectмногоканальные изображенияru
dc.subjectиерархические гистограммыru
dc.titleАлгоритм управляемой классификации изображений дистанционного зондирования Земли с использованием иерархических гистограммru
dc.typeArticleru
dc.textpart91 148186 2685 65971 16461.33 Pavia University ROSIS 610×340 103 9 20.63 42787 947 18649 4752.889 Salinas AVIRIS 512×217 220 16 48.72 54130 916 11271 3383.063 Kennedy Space Center AVIRIS 512×614 176 13 1.66 5219 105 927 400.8462 Botswana Hyperion 1476×256 145 14 0.86 3250 95 314 232 Indian pines AVIRIS 145×145 220 16 48.75 10250 20 2455 640.5625 В качестве векторов признаков применялись первые коэффициенты разложения изображений методом главных компонент. Поскольку предло...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 88_437-444.pdfОсновная статья. Раздел: Обработка изображений и геоинформационные технологии931.24 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.