Отрывок: 2, после чего был проведён отбор признаков для каждого предложенного разбиения. В таблицах 2 и 3 отображено значение ошибки классификации до и после отбора информативного набора признаков соответственно, округлённых до целого [10]. Таблица 2. Значение ошибки до отбора признаков, %. Количество колец 1 2 3 4 5 6 7 8 К ол и ч ес тв о се к то ро в 1 10 12 11 11 11 11 12 12 2 9 7 8 8 8 8 7 8 3 9 7 7 7 7 7 7 7 4 9 7 7 6 6 6 6 6 5 7 7 7 7 7 7 7 7 6 8 7 7 7 7 7 7 7 7 8 7 7 7 7 7 7 7...
Название : Исследование метода формирования набора информативных признаков для различных типов признаков
Другие названия : Research of the informative features generation method for various types of features
Авторы/Редакторы : Н.С. Кравцова, N.S. Kravtsova
Р.А. Парингер, R.A. Paringer
А.В. Куприянов, A.V. Kupriyanov
Ключевые слова : image analysis
spatial spectrum
discriminant analysis
Дата публикации : 2018
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Н.С. Кравцова. Исследование метода формирования набора информативных признаков для различных типов признаков / Н.С. Кравцова, Р.А. Парингер, А.В. Куприянов // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.2559-2564.
Аннотация : Данная работа посвящена формированию набора информативных признаков для классификации текстурных изображений. В качестве классифицируемых изображений используются изображения дендритных кристаллограмм, а в качестве признаков – текстурные признаки и локальные признаки пространственного спектра. Для отбора набора информативных признаков применялся дискриминантный анализ. Классификация проводилась на основе метода 3 ближайших соседей. Проведённые эксперименты показали, что наименьшая ошибка классификации для набора информативных текстурных признаков составила 7%. Для набора информативных локальных признаков пространственного спектра наименьшая ошибка составила 4%. This work is devoted to the formation of a set of informative features for the classification of textural images. As the classified images are used images of dendritic crystallograms, and as features of textural features and local features of the spatial spectrum. The conducted experiments showed that the smallest error in the set of informative texture attributes was 7%. For the collection of informative local features of the spatial spectrum, the smallest error was 4%.
Описание : Основная статья
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Issledovanie-metoda-formirovaniya-nabora-informativnyh-priznakov-dlya-razlichnyh-tipov-priznakov-69660
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20180518\69660
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии




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