Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Классификация в редуцированном пространстве выполняется kNN и SVM классификаторами. Для выполнения исследования использовался набор данных CASIA GAIT (Dataset B). Некоторые результаты исследований представлены на Рисунке 1. Результаты соответствуют Информационные технологии дистанционного зондирования Земли и обработка изображений VII Международн...

Название :	Оценка методов снижения размерности в задаче распознавания личности по походке
Авторы/Редакторы :	Ефименко Е. Ю. Мясников Е. В.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Ефименко, Е. Ю. Оценка методов снижения размерности в задаче распознавания личности по походке. - Текст : электронный / Е. Ю. Ефименко, Е. В. Мясников // 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. - 2021. - Т. 2. - С. 023492
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\469603
Ключевые слова:	kNN классификатор Isomap Locally linear embedding Laplacian Eigenmaps Multidimensional scaling UMAP SVM классификатор Principal component analysis локально линейное встраивание интеллектуальные системы видеонаблюдения метод главных компонент метод аппроксимации и проекции однородного многообразия метод лапласианских собственных карт методы снижения размерности метрическое многомерное шкалирование распознавание личности по походке
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

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