Отрывок: Полученный набор является искомым. 4. Из исходной выборки исключаем неинформативные признаки, которые не попали в набор, полученный в пункте 3. 5. Применяем алгоритм дискриминантного анализа для формирования набора новых признаков. 6. Рассчитываем индивидуальные критерии разделимости для каждого нового при- знака из сформированного набора. 7. Исключаем из набора признаки с низким значением критерия разделимости. Т...
Название : Разработка технологии построения эффективного набора признаков для различения классов текстурных изображений
Авторы/Редакторы : Бирюкова, Е.В.
Парингер, Р.А.
Куприянов, А.В.
Ключевые слова : текстурные изображения
дискриминантный анализ
статистические признаки
матрица смежности
Дата публикации : 2016
Издательство : Издательство СГАУ
Библиографическое описание : Материалы Международной конференции и молодёжной школы «Информационные технологии и нанотехнологии», с. 357-360
Аннотация : В работе предлагается способ линейной трансформации пространства признаков, основанный на использовании алгоритма дискриминантного анализа. Для исследуемого набора изображений использование полученного таким образом пространства признаков вместо исходного позволило снизить ошибку кластеризации с 30% до 10%.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Razrabotka-tehnologii-postroeniya-effektivnogo-nabora-priznakov-dlya-razlicheniya-klassov-teksturnyh-izobrazhenii-60674
ISBN : 978-5-7883-1078-7
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20161209\60674
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
357-360.pdfОсновная статья459.08 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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