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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorН.С. Кравцова, N.S. Kravtsova-
dc.contributor.authorР.А. Парингер, R.A. Paringer-
dc.contributor.authorА.В. Куприянов, A.V. Kupriyanov-
dc.date.accessioned2018-05-22 10:05:53-
dc.date.available2018-05-22 10:05:53-
dc.date.issued2018-
dc.identifierDspace\SGAU\20180518\69660ru
dc.identifier.citationН.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.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Issledovanie-metoda-formirovaniya-nabora-informativnyh-priznakov-dlya-razlichnyh-tipov-priznakov-69660-
dc.descriptionОсновная статьяru
dc.description.abstractДанная 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%.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при поддержке Федерального агентства научных организаций (соглашение No 007-ГЗ/Ч3363/26), Министерства образования и науки РФ в рамках реализации мероприятий Программы повышения конкурентоспособности СГАУ среди ведущих мировых научно- образовательных центров на 2013–2020 годы; грантов РФФИ No 15-29-03823, No 15-29-07077, No 16-41-630761, No 16-29-11698; No 17-01-00972; программы No 6 фундаментальных исследований ОНИТ РАН «Биоинформатика, современные информационные технологии и математические методы в медицине» 2018 г.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.subjectimage analysisru
dc.subjectspatial spectrumru
dc.subjectdiscriminant analysisru
dc.titleИсследование метода формирования набора информативных признаков для различных типов признаковru
dc.title.alternativeResearch of the informative features generation method for various types of featuresru
dc.typeArticleru
dc.textpart2, 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...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии




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