Головна Головна -> Реферати українською -> Дисертації та автореферати -> РЕЛЯЦІЙНА КЛАСТЕРНА СЕГМЕНТАЦІЯ НАПІВТОНОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ

РЕЛЯЦІЙНА КЛАСТЕРНА СЕГМЕНТАЦІЯ НАПІВТОНОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ

Назва:
РЕЛЯЦІЙНА КЛАСТЕРНА СЕГМЕНТАЦІЯ НАПІВТОНОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ
Тип:
Реферат
Мова:
Українська
Розмiр:
18,64 KB
Завантажень:
129
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12 
Харківський національний університет радіоелектроніки
Єгорова Олена Андріївна
УДК 004.932.2:004.93’14
РЕЛЯЦІЙНА КЛАСТЕРНА СЕГМЕНТАЦІЯ
НАПІВТОНОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ
05.13.23 – системи та засоби штучного інтелекту
Автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
Харків – 2007


Дисертацією є рукопис.
Робота виконана в Харківському національному університеті радіоелектроніки, Міністерство освіти і науки України.
Науковий керівник доктор технічних наук, професор Машталір Володимир Петрович, Харківський національний університет радіоелектроніки, декан факультету комп’ютерних наук.
Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Руденко Олег Григорович, Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри електронних обчислювальних машин;
доктор технічних наук, професор Соколов Олександр Юрійович, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, завідувач кафедри інформатики.
Провідна установа
Одеський національний політехнічний університет, кафедра системного програмного забезпечення, Міністерство освіти і науки України, м. Одеса.
Захист відбудеться “ 30 ” травня 2007 р. о 13.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.052.01 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.
З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.
Автореферат розісланий  “ 28 ” квітня 2007 р.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради Чалий С.Ф.


загальна характеристика роботи
Актуальність теми. Проблемам створення комп'ютерного зору та питанням цифрової обробки зображень у теперішній час приділяють велику увагу багато дослідників, оскільки кількість практичних задач, у яких використовуються зображення або результати їх аналізу, весь час зростає. Сучасний етап розвитку інтелектуальних систем обробки інформації в кореляційно-екстремальних системах стеження, що використовуються для аналізу пересування об’єктів, в системах зору промислових роботів, зокрема, системах променевої обробки в мікроелектрониці (мікрозварювання, свердління отворів, та ін.), системах обробки графічної та графологічної інформації (дактилоскопія, криміналістика і т.п.), діагностичних медичних комплексах, тощо, характеризується необхідністю обробки різноманітних візуальних даних для їх автоматичної контекстної інтерпретації. Підвищення вірогідності ідентифікації зображень довільної природи в реальному часі потребує удосконалення методів розпізнавання складних зображень за умов невизначеності.
Фундаментальним питанням розпізнавання образів є сегментація зображень. При вирішенні практичних задач сегментації актуальним є вибір методів, які можуть найбільш точно виділити на зображенні області інтересу. На теперішній час розроблено велику кількість методів сегментування зображень, кожен з котрих має право на існування та окрему область застосування, яка залежить від характеру різниці вхідних та еталонних зображень, завадового оточення у полі зору, вимог до обсягів обчислювань та швидкості прийняття рішень. Однак існуючі методи взагалі продукують лише первинні розбиття, що не завжди забезпечує адекватну тематичну інтерпретацію зображень. Урахування усіх важливих практичних вимог веде до необхідності створення моделей, методів та алгоритмів нового типу, що будуть забезпечувати адаптацію між обробкою низького рівня та прийняттям рішень на високому рівні.
Також принциповим є питання об’єктивного порівняння продукованих розбиттів як на етапі отримання угруповань, так і для інтерпретації результатів. Евристичні оцінки результатів кластеризації, такі, як коефіцієнти Кауфмана, Руссо, Дана та інші, дозволяють лише характеризувати “оптимальність” кількості кластерів, внутришньокластерну схожість, міжкластерну різницю, ступінь нечіткості кластерів, і то лише при інтерактивному аналізі.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12 



Реферат на тему: РЕЛЯЦІЙНА КЛАСТЕРНА СЕГМЕНТАЦІЯ НАПІВТОНОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок