Отрывок: Примеры изображений мод после применения аффинных преобразований представлены на Рис. 2. а) б) в) Рис. 2. Изображения мод Эрмита-Гаусса после применения к ним афинных преобразований: а) Степень 𝑙 = 0; б) Степень 𝑙 = 1; в) Степень 𝑙 = 2 032432 VIII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2022) Том 3. Распознавание, обработка и анализ изображений 77 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ Для однозначной классиф...
Название : Распознавание оптических мод Эрмита Гаусса с использованием нейронной сети
Авторы/Редакторы : Прудовская В. В.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Прудовская, В. В. Распознавание оптических мод Эрмита Гаусса с использованием нейронной сети / В. В. Прудовская // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 3: Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Мясникова. - 2022. - С. 032432.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\493773
Ключевые слова: афинные преобразования
машинное обучение
моды Лаггера-Гаусса
моды Эрмита-Гаусса
точность распознавания
сверточные нейронные сети
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1791-5_2022-032432.pdf1.15 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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