Отрывок: Для небольших областей изображения, размером 10×10 пикселей, количество совокупных яркостных и текстурных признаков составляет 86878 признаков (24200 яркостных признаков + 62678 текстурных). Следующим этапом, используя методы удаления шумов (медианный фильтр) и повышения резкости изображения (unsharp masking), было произведено «сглаживание» изображения и повышение резкости границ ...
Название : Технология применения метода поиска информативных признаков для снижения размерности признакового пространства в задаче классификации областей натурных гиперспе
Авторы/Редакторы : Хотилин М. И.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Хотилин, М. И. Технология применения метода поиска информативных признаков для снижения размерности признакового пространства в задаче классификации областей натурных гиперспектральных изображений / М. И. Хотилин // 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. 5: Науки о данных / под ред. А. В. Куприянова. - 2022. - С. 052362.
Аннотация : В данной статье описывается процесс применения метода отбора информативных признаков области гиперспектрального изображения для осуществления классификации. Описаны методы и алгоритмы поиска признаков принадлежности к определенной области, технология их применения. Указаны дальнейшие перспективы развития алгоритма.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\493791
Ключевые слова: Python
гиперспектральные изображения
дискриминантный анализ
отбор признаков
кластеризация
информативные признаки
классификация
снижение размерности
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 5. Науки о данных/978-5-7883-1793-9_2022-052362.pdf899.36 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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