1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorТуркова М. А.
dc.contributor.authorГайдель А. В.
dc.contributor.authorСуханов С. В.
dc.coverage.spatialкорреляционная функция
dc.coverage.spatialотбор признаков
dc.coverage.spatialдостоверность классификации
dc.coverage.spatialзадача классификации
dc.coverage.spatialуравнение регрессии
dc.creatorТуркова М. А.
dc.date2018
dc.date.accessioned2025-11-27T12:27:31Z-
dc.date.available2025-11-27T12:27:31Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180907143055
dc.identifier.citationТуркова, 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
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/49853-
dc.description.abstractЦель 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.
dc.subjectдостоверность классификации
dc.subjectзадача классификации
dc.subjectкорреляционная функция
dc.subjectотбор признаков
dc.subjectуравнение регрессии
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.9
dc.titleКлассификация текстурных изображений с помощью моделей автокорреляционных функций
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorматематики и электроники
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Klassifikaciya-teksturnyh-izobrazhenii-s-pomoshu-modelei-avtokorrelyacionnyh-funkcii-vyp-kvalifikac-rabota-po-spec-Prikladnaya-matematika-i-informatika-75901
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Туркова_Марина_Александровна_Классификация_текстурных_изображений.pdf4.04 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.