Репозиторий Самарского университета

Отрывок: 2.2. Применение текстурных признаков а. Подход к распознаванию текстур на изображениях, основанный на классификации и определении типов фундаментальных составных элементов структур. В работе [5] рассматривается задача анализа текстур и определение типа кристаллической решётки. Предложен метод классификации, основанный на структурном анализе гистограммы распределения расстояний между материальными частицами на изображении. б. Метод обнаружения новизны (novelty detection). Метод пре...

Название :	Методы интеллектуального структурного анализа текстурных изображений
Авторы/Редакторы :	Куприянов А. В. Асатрян Д. Г. Арутюнян М. Е. Габбасов Р. Р. Парингер Р. А.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Методы интеллектуального структурного анализа текстурных изображений / А. В. Куприянов, Д. Г. Асатрян, М. Е. Арутюнян, Р. Р. Габбасов, Р. А. Парингер // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 034813.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466598
Ключевые слова:	вейбуллиевская модель градиентные методы структурный анализ текстур текстурные изображения текстурные признаки классификация текстур
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

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