Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elib.psu.by/handle/123456789/1494
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorКуцаева, О. А.-
dc.contributor.authorЯрмоленко, А. С.-
dc.date.accessioned2014-03-13T11:48:43Z-
dc.date.available2014-03-13T11:48:43Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationВестник Полоцкого государственного университета. Серия F, Строительство. Прикладные науки. - 2013. - № 16. – С. 127-133.ru_RU
dc.identifier.urihttps://elib.psu.by/handle/123456789/1494-
dc.descriptionDEVELOPMENT AND RESEARCH OF THE SUSTAINABLE ALGORITHMS OF THE IMAGE RECOGNITION О. KUTSAEVA, А. YARMOLENKO. Development and research of sustainable methods of image classification based on the least squares method and on the least modules method is considered. As a result of experiment it is established that the decision on a method of the least squares is incorrect in 6 cases of 10, and on a method of the least squares – in 4 cases of 10. The method of classification of the images, based on correlation communication of an estimated image and an image which is storing in memory is developed as well. Thus belonging of an image to a certain class was determined by three values: to the maximum value from the covariance moments of a vector, to the maxi-mum weight, value of an output signal. Research of these algorithms showed that only at 6 and more incorrect pixels the algorithm loses its ability to classification. КУЦАЕВА, О.А. (Белорусская государственная сельскохозяйственная академия, Горки); ЯРМОЛЕНКО, А.С. - доктор техн. наук, проф. (Институт экономики и управления Новгородского государственного университета им. Я. Мудрого)ru_RU
dc.description.abstractПредставлены разработка и исследование устойчивых методов классификации образов, основанных на методе наименьших квадратов и методе наименьших модулей. В результате эксперимента установлено, что решение по методу наименьших квадратов ошибочно в 6 случаях из 10, а по методу наименьших модулей – в 4 случаях из 10. Также разработан метод классификации образов, основанный на корреляционной связи оцениваемого образа и образа, хранящегося в памяти. При этом принадлежность образа к определенному классу определялась по трем значениям: максимальному значению из ковариационных моментов вектора, максимальному весу, значению выходного сигнала. Исследование этого алгоритма показало, что лишь при 6 и более ошибочных пикселах алгоритм теряет способность к классификацииru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherПолоцкий государственный университетru_RU
dc.relation.ispartofВеснік Полацкага дзяржаўнага ўніверсітэта. Серыя F, Будаўніцтва. Прыкладныя навукіbe_BE
dc.relation.ispartofHerald of Polotsk State University. Series F, Civil engineering. Applied sciencesen_EN
dc.relation.ispartofВестник Полоцкого государственного университета. Серия F. Строительство. Прикладные наукиru_RU
dc.relation.ispartofseriesСерия F, Строительство. Прикладные науки;2013. - № 16-
dc.rightsopen accessru_RU
dc.subjectГеодезияru_RU
dc.subjectГеодезические измерения и вычисленияru_RU
dc.titleРазработка и исследование устойчивых алгоритмов распознавания образовru_RU
dc.typeArticleru_RU
Располагается в коллекциях:2013, № 16

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
127-133.pdf404.24 kBAdobe PDFЭскиз
Просмотреть/Открыть


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