Отрывок: Для небольших областей изображения, размером 10×10 пикселей, количество совокупных яркостных и текстурных признаков составляет 86878 признаков (24200 яркостных признаков + 62678 текстурных). Следующим этапом, используя методы удаления шумов (медианный фильтр) и повышения резкости изображения (unsharp masking), было произведено «сглаживание» изображения и повышение резкости границ ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Хотилин М. И. | ru |
dc.coverage.spatial | Python | ru |
dc.coverage.spatial | гиперспектральные изображения | ru |
dc.coverage.spatial | дискриминантный анализ | ru |
dc.coverage.spatial | отбор признаков | ru |
dc.coverage.spatial | кластеризация | ru |
dc.coverage.spatial | информативные признаки | ru |
dc.coverage.spatial | классификация | ru |
dc.coverage.spatial | снижение размерности | ru |
dc.creator | Хотилин М. И. | ru |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\493791 | ru |
dc.identifier.citation | Хотилин, М. И. Технология применения метода поиска информативных признаков для снижения размерности признакового пространства в задаче классификации областей натурных гиперспектральных изображений / М. И. Хотилин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 5: Науки о данных / под ред. А. В. Куприянова. - 2022. - С. 052362. | ru |
dc.description.abstract | В данной статье описывается процесс применения метода отбора информативных признаков области гиперспектрального изображения для осуществления классификации. Описаны методы и алгоритмы поиска признаков принадлежности к определенной области, технология их применения. Указаны дальнейшие перспективы развития алгоритма. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. - | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 5 : Науки о данных | ru |
dc.title | Технология применения метода поиска информативных признаков для снижения размерности признакового пространства в задаче классификации областей натурных гиперспе | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 052362 | ru |
dc.citation.volume | 5 | ru |
dc.textpart | Для небольших областей изображения, размером 10×10 пикселей, количество совокупных яркостных и текстурных признаков составляет 86878 признаков (24200 яркостных признаков + 62678 текстурных). Следующим этапом, используя методы удаления шумов (медианный фильтр) и повышения резкости изображения (unsharp masking), было произведено «сглаживание» изображения и повышение резкости границ ... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
ИТНТ-2022. Том 5. Науки о данных/978-5-7883-1793-9_2022-052362.pdf | 899.36 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.