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

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
тези.pdf219,36 kBAdobe PDFView/Open


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