Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7487
Назва: Дослідження сприйняття у системах комп’ютерного зору
Інші назви: Perception research in computer vision systems
Автори: Грицик, Володимир Володимирович
Hrytsyk, Volodymyr
Білова, Оксана Вікторівна
Belova, Oksana
Щербина, Ірина Володимирівна
Shcerbyna, Iryna
Ключові слова: розпізнавання зображень
image recognition
конгломерати
conglomerates
методи глобального порогу
global threshold methods
розділення сегментованих конгломератів
segmentation of conglomerates
об’єкти біологічного походження
biological objects
Дата публікації: 2019
Видавництво: Херсонський національний технічний університет
Бібліографічний опис: 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
Короткий огляд (реферат): 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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7487
Розташовується у зібраннях:Тези конференцій

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
тези.pdf219,36 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.