Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/1396
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorСмирнов, М. В.ru
dc.contributor.authorСивяков, И. Н.ru
dc.date.accessioned2008-11-20T11:36:03Z-
dc.date.available2008-11-20T11:36:03Z-
dc.date.issued2005-
dc.identifier.citationСмирнов М. В. Распознавание типовых портретных изображений в задаче автоматической классификации / М. В. Смирнов, И. Н. Сивяков // Интернет-математика 2005. Автоматическая обработка веб-данных. - М., 2005. - С. 173-188.ru
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/1396-
dc.description.abstractРешение задачи распознавания узкого класса объектов имеет тенденцию к образованию кластеров. Успех кластеризации изображений в значительной степени основан на эвристических алгоритмах. Эвристики могут быть сведены к формальным алгебрам и в частности к нечетким множествам. Суть предлагаемого решения основывается на совместном применении независимых признаков изображений, таких как, контурные, яркостные, коэффициенты Фурье, в контексте модели визуального восприятия. Эксперименты показали, что система работоспособна и уверенно классифицирует типовые портреты. Правильное решение, для произвольного набора изображений, получено в 74% случаях.ru
dc.format.extent583477 bytesen
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherб. и.ru
dc.relation.ispartofИнтернет-математика 2005: автоматическая обработка веб-данных. — М., 2005ru
dc.titleРаспознавание типовых портретных изображений в задаче автоматической классификацииru
dc.title.alternativeTypical portrait images recognition in the automatic classification problemen
dc.title.alternativeThe decision of a problem of recognition of a narrow class of objects tends to formation of clusters. The success images clusterization is substantially based on heuristic algorithms. Heuristics can be shown to formal algebras and in particular to fuzzy ensemble. The essence of the offered decision is based on joint application of independent attributes of images, such as, image edge, brightness and Fourier coefficients, in a context of visual perception model. Experiments have shown, that the system is efficient and confidently classifies typical portraits. The correct decision, for arbitrary set of images, is received in 74 % cases.en
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
Располагается в коллекциях:Информационный поиск

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
IMAT_2005_09.pdf569,8 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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