Триплетные признаки распознавания сложноструктурированных, семантически насыщенных изображений

изображения семантически насыщенные изображения сложноструктурированные изображения триплетные признаки распознавания распознавание образов триплетные признаки функционалы стохастическая геометрия трейс-преобразования генерация признаков экстракция признаков ультразвуковые изображения гистологические изображения

Динамические характеристики уплотненной массы рабочей загрузки при объемной центробежной обработке деталей, Модели последовательного выполнения функциональных блоков IEC 61499 на основе динамически изменяемых приоритетов, ...

Н. Г. Федотов, А. С. Кольчугин, О. А. Смолькин, С. В. Романов СЕМАНТИЧЕСКИ НАСЫЩЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ1 В статье дается описание признаков распознавания образов, основанных ТРИПЛЕТНЫЕ ПРИЗНАКИ РАСПОЗНАВАНИЯ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ, на методах стохастической геометрии и имеющих трехфункциональную структуру (триплетных признаков). <...> Рассматриваются подходы к формированию информативных триплетных признаков на основе генерации и экстракции. <...> На примере распознавания изображений из области медицинской диагностики обосновывается применимость описываемых методов формирования признаков для распознавания сложноструктурированных, семантически насыщенных изображений. <...> Введение При решении многих практических задач распознавания образов приходится иметь дело со сложноструктурированными изображениями. <...> В случае, когда изображение содержит множество объектов, относящихся к нескольким различным видам, каждый из которых обладает своими собственными значимыми характеристиками, задача формирования признаков существенно усложняется. <...> Однако при решении практических задач в области распознавания образов, в частности при распознавании образов, представленных графическими изображениями, получение информативных числовых признаков представляет собой не менее сложную задачу, чем разработка решающей процедуры. <...> Выделение признака по изображению можно рассматривать как процесс предельного сжатия информации, когда изображению, состоящему из сотен тысяч пикселей, ставится в соответствие конкретное числовое значение. <...> Аппарат стохастической геометрии позволяет не только дать теоретическое описание этому этапу распознавания, но и предложить универсальный метод формирования большого числа новых конструктивных признаков для ложенного метода, является их структура в виде композиции трех функционалов [1–3]. <...> Благодаря трехфункциональной структуре возможно осуществить генерацию большого числа признаков <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт