Отрывок: Рис.3. График зависимости вероятности использования «Perc.10%» от количества признаков в наборе для выборок каждого цветового подпространства RGB, выборки фрагментов исходного цвета и выборки полутоновых фрагментов . Рис.4. График зависимости ошибки кластеризации от размера окна для всех пар классов в синем цветовом подпространстве для признака «Mean». Признак «Perc.10%» не входит в число информативных признаков при общем спосо...
Название : Интеллектуальный отбор признаков для локализации объектов на изображениях глазного дна на основе анализа цветовых подпространств
Авторы/Редакторы : Ильясова, Н.Ю.
Парингер, Р.А.
Ушакова, Н.С.
Куприянов, А.В.
Ключевые слова : изображения глазного дна
лазерная коагуляция
текстурные признаки
интеллектуальный анализ данных
отбор признаков
Дата публикации : 2017
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Ильясова Н.Ю. Интеллектуальный отбор признаков для локализации объектов на изображениях глазного дна на основе анализа цветовых подпространств / Н.Ю. Ильясова, Р.А. Парингер, Н.С. Ушакова, А.В. Куприянов // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1740-1746.
Аннотация : В работе представлена технология отбора признаков для локализации объектов на изображениях глазного дна на основе анализа цветовых подпространств, позволяющая проводить интеллектуальный анализ признаков для решения задачи выделения областей интереса при проведении операции лазерной коагуляции. Предложенная технология позволила не только выделить информативные признаки в конкретных цветовых пространствах, но и определить эффективный признак для различия двух определённых классов при конкретном значении окна фрагментации, благодаря использованию различных правил отбора признаков. Технология позволила найти универсальный признак, позволяющий разделять два конкретных исходных класса с минимальной ошибкой кластеризации во всех цветовых подпространствах, а также признак, информативный лишь в одном цветовом подпространстве, но позволяющий разделять большинство классов между собой. Выявлено наиболее информативное цветовое подпространство.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Intellektualnyi-otbor-priznakov-dlya-lokalizacii-obektov-na-izobrazheniyah-glaznogo-dna-na-osnove-analiza-cvetovyh-podprostranstv-64142
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170522\64142
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 312_1740-1746.pdfОсновная статья. Раздел: Наука о данных818.61 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



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