Отрывок: Во втором вычислительном эксперименте проведем отбор подмножества признаков различными способами и оценим классификацию изображений на основе полученных подмножеств. Сначала оценим индивидуальное качество каждого признака из сформированного множества. Десять наиболее информативных признаков приведены в таблице 4. Таблица 4 – Результаты отбора подмножества признаков мощности один Номер признаков Достовернос...
Название : Классификация текстурных изображений с помощью моделей автокорреляционных функций
Авторы/Редакторы : Туркова М. А.
Гайдель А. В.
Суханов С. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Туркова, М. А. Классификация текстурных изображений с помощью моделей автокорреляционных функций : вып. квалификац. работа по направлению подготовки "Прикладная математика и информатика" (уровень бакалавриата) / М. А. Туркова ; рук. работы А. В. Гайдель ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, мат. и. - Самаpа, 2018. - on-line
Аннотация : Цель работы – формирование множества признаков и дальнейшее осуществление их отбора для классификации изображений с достижением наивысшей достоверности.В настоящей работе будет предложено использование отсчетов корреляционной функции и коэффициентов из уравнений регрессии в качестве признаков изображения для классификации.Разработана программная реализация рассмотренных методов, максимально снижена вычислительная сложность за счет сокращения подмножества признаков. На тестовых изображениях произведена оценка достоверности классификации для различных подмножеств признаков.Разработка программы происходила на языке Python. Операционная система Windows 7.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180907143055
Ключевые слова: корреляционная функция
отбор признаков
достоверность классификации
задача классификации
уравнение регрессии
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Туркова_Марина_Александровна_Классификация_текстурных_изображений.pdf4.04 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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