Применение алгоритмов кластеризации k-means и g-means в задачах распознавания воздушных объектов
Характеристика процесса распознавания воздушных объектов, который имеет ряд трудностей. Анализ использования кластеризации семействами алгоритмов k-means и g-means. Исследование работоспособности метода на примере информации о воздушных объектах.
Подобные документы
Рассмотрение моделирования процесса выделения воздушных объектов по графическим изображениям. Анализ границы диапазонов данных гистограмм и особенности нахождения первичных и вторичных областей на изображениях, характерных для воздушных объектов.
реферат, добавлен 02.04.2019Анализ основных проблем, возникающих при применении методов кластеризации. Разработка метода и алгоритма кластеризации на базе нечеткого отношения эквивалентности. Разработка критериев качества кластеризации, пригодных для построения адаптивной системы.
автореферат, добавлен 31.07.2018Обзор подходов к решению задач кластерного анализа. Элементы, участвующие в процессе кластеризации. Модели диагностики и проведения вычислительного эксперимента по выявлению диагностических показателей. Список существующих алгоритмов кластеризации.
статья, добавлен 29.08.2021Устройство и компоненты системы машинного (компьютерного) зрения. Изучение основных возможностей библиотеки OpenCV в задачах распознавания образов. Описание алгоритмов поиска, обработки и анализа изображений объектов методом сравнения их контуров.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Классификация алгоритмов кластеризации. Создание самоорганизующихся нейронных сетей, являющихся слоем или картой Кохонена, в MATLAB NNT. Создание сети, правило настройки смещений, реализация циклов обучения. Моделирование кластеризации данных.
курсовая работа, добавлен 22.06.2011Изучение современных алгоритмов обнаружения и распознавания лиц на изображении для разработки приложения микро-сервиса для распознавания личности на основе фотографии лица с использованием алгоритмов машинного обучения. Описание процесса разработки.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016Описание алгоритмов кластеризации, реализующих задачу поиска изображений по содержанию –Content-Based Image Retrieval. Определение признаков изображения, по которым формируются кластеры изображений и рассмотрение способов извлечения данных признаков.
статья, добавлен 29.07.2017Понятие кластеризации и принципы работы ее алгоритмов. Этапы применения кластерного анализа для получения оптимального результата. Классификация алгоритмов кластеризации. Принцип работы алгоритма LargeItem. Понятие транзакций и проблема их кластеризации.
дипломная работа, добавлен 21.03.2016Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Методи аналізу даних за допомогою інформаційних систем. Консолідація та візуалізація даних в задачах інформаційного бізнесу. Задача асоціації в Data Mining. Кластеризація алгоритмів типу k-means та g-means. Прогнозуючі та класифікаційні моделі.
курсовая работа, добавлен 06.02.2012Применение мультимодальной информационной технологии, которая объединила две биометрические характеристики: голос и лицо, для распознавания объектов. Алгоритм фильтрации для снижения шума в спектрограмме голоса и отображения деталей изображения лица.
статья, добавлен 28.11.2016Модификация алгоритма Хамелеон. Разработка новых алгоритмов кластеризации, способных обрабатывать сверхбольшие базы данных. Исследование и улучшение этапа построения графа посредством оптимизации алгоритма выбора при построении графа ближайших соседей.
статья, добавлен 19.02.2016Применение кластеризации данных для решения задачи группировки графических образов. Построение схемы последовательной кластеризации сложной графической информации. Обзор вопроса выбора меры различия, учитывающей степень визуального сходства изображений.
статья, добавлен 31.08.2018Исследование методов, алгоритмов и программ распознавания текста документов, обеспечивающих высокое качество распознавания. Оптическое распознавание символов, история создания системы. Текущее состояние технологии оптического распознавания текста.
курсовая работа, добавлен 25.06.2011Анализ мультимодальной информационной технологии для распознавания объектов, объединившей биометрические характеристики: голос и лицо. Разработка порога фильтрации для снижения шума в спектрограмме голоса и алгоритма расширения динамического диапазона.
статья, добавлен 29.09.2016Определение распознавания объектов как метода компьютерного зрения для идентификации объектов на изображениях или видео. Рассмотрение алгоритма обнаружения объекта методом машинного обучения и методом глубокого обучения с помощью средств Matlab.
статья, добавлен 24.10.2020Аналіз сучасних засобів розв’язання задачі ідентифікації проблемних ситуацій та їх станів в складних технічних системах. Кластеризаційний модифікований алгоритм k-means та його доцільність для розв’язання поставленої задачі на залізничному транспорті.
статья, добавлен 24.06.2016Разработка программного комплекса для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха на основе алгоритмов машинного обучения. Распознавание лиц на основе применения метода Виолы-Джонса, Вейвлет-преобразования и метода главных компонент.
статья, добавлен 14.03.2019Кластеризация, решение задач коммивояжера с помощью генетических алгоритмов. Разбиение участников рейда на группы методом древовидной кластеризации, выявление центра сбора участников с помощью генетических алгоритмов. Проверка качества кластеризации.
курсовая работа, добавлен 05.02.2014Задача анализа данных и распознавания образов. Функция конкурентного сходства (FRiS). Модификация с использованием локального спуска. Коммерческое использование алгоритмов. Идентификации классов объектов по характерным для них свойствам или признакам.
курсовая работа, добавлен 27.11.2013Распознавание изображений с детальной оценкой состояния массового количества объектов. Особенности программной реализации алгоритмов системы и организация параллельных вычислений. Идентификация и оценка состояния объектов природного происхождения.
статья, добавлен 25.05.2017Проблема разработки универсальных методов, пригодных для обработки информации. Оценка возможности использования модифицированного алгоритма кластеризации в задаче опорно-двигательного аппарата. Анализ и описание основных этапов алгоритма Хамелеон.
лекция, добавлен 30.01.2016Исследование существующих методов моделирования и автоматического распознавания речи, а также известных методов построения оценок достоверности для систем распознавания речи. Разработка алгоритмов построения оценок достоверности результатов работы систем.
автореферат, добавлен 31.07.2018Рассмотрение разделения подмножества сильносвязанных признаков при построении экстремальных алгоритмов распознавания. Построение распознающих операторов в условиях большой размерности признакового пространства. Расчет суммарной потенциальной энергии.
статья, добавлен 12.02.2019