Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7487
Title: | Дослідження сприйняття у системах комп’ютерного зору |
Other Titles: | Perception research in computer vision systems |
Authors: | Грицик, Володимир Володимирович Hrytsyk, Volodymyr Білова, Оксана Вікторівна Belova, Oksana Щербина, Ірина Володимирівна Shcerbyna, Iryna |
Keywords: | розпізнавання зображень image recognition конгломерати conglomerates методи глобального порогу global threshold methods розділення сегментованих конгломератів segmentation of conglomerates об’єкти біологічного походження biological objects |
Issue Date: | 2019 |
Publisher: | Херсонський національний технічний університет |
Citation: | Грицик В. В. Дослідження сприйняття у системах комп’ютерного зору / В. В. Грицик, О. В. Білова, І. В. Щербина // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту ISDMCI’2019 : матеріали Міжнар. наук. конф. (Херсон, 21-25 трав. 2019 р.) – Херсон : Вид. ФОП Вишемирський В.С., С.48. – Режим доступу : https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7487 |
Abstract: | У роботі досліджено чутливість методів щодо елементів на складному полі ували та можливості поділу конгломератів, що складаються з частково перекритих об’єктів біологічного походження на складові. Передбачається менш, ніж 10% перекриття для ефективної класифікації. У роботі досліджено методи глобального порогу, локального порогу, декількох порогів, пороговий метод, що ґрунтується на гістограмах і відтінках сірого, метод на базі ентропії, метод на базі кластеризації, метод попіксельної кореляції. Досліджено метод автоматичного поділу об’єктів на частини. The sensitivity of methods to elements in a complex field is investigated bays and separation opportunities for conglomerates consisting of partially overlapped biological objects origin of the components. Less than 10% overlap is foreseen for effective classification. The methods of global threshold, local threshold, several thresholds, threshold are investigated in the work method based on histograms and grayscale, entropy-based method, clustering-based method, the pixel correlation method. The method of automatic division of objects into parts is explored. |
URI: | https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7487 |
Appears in Collections: | Тези конференцій |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.