Библиографическое описание:АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ВИЗУАЛЬНЫХ ДАННЫХ : научное издание / К. В. Симонов [и др.] ; рец. С. А. Перетокин. - Текст : непосредственный // Информатизация и связь. - 2019. - № 4. - С. 55-63. - ISSN 2078-8320. Перевод заглавия: DETECTION ALGORITHMS AND VISUAL DATA CLASSIFICATION
Аннотация:В работе рассматриваются общие подходы к обработке изображений, анализа визуальных данных и компьютерного зрения. Представляются основные методы обнаружения признаков и краев, связанные с этими подходами. Также дано краткое описание современных алгоритмов обнаружения краев и классификации, пригодные для выделения и характеристики типа патологии в легких на медицинских снимках. В частности, демонстрируется идея, лежащая в основе матрицы совпадений уровня серого и описание компонентного анализа (PCA) в качестве одного из методов извлечения и сокращения признаков. Приводится краткий обзор различных способов машинного обучения, основанных на нейросетевых технологиях применительно к решению задач классификации изображений.
The paper considers general approaches to image processing, analysis of visual data and computer vision. The main methods for detecting features and edges associated with these approaches are presented. A brief description of modern edge detection and classification algorithms suitable for isolating and characterizing the type of pathology in the lungs in medical images is also given. In particular, the idea is demonstrated that underlies the gray level match matrix and the description of component analysis (PCA) as one of the methods for extracting and reducing features. A brief overview of various machine learning methods based on neural network technologies with respect to solving the problems of image classification is given.
Издательство:Автономная некоммерческая организация "Редакция журнала "Информатизация и связь, Москва
Источник:Информатизация и связь
Выпуск:№ 4
Номера страниц:55-63
Держатель оригинала документа:Институт вычислительного моделирования СО РАН, Институт космических и информационных технологий Сибирского федерального университета, Красноярский филиал Института вычислительных технологий СО РАН - СКТБ «Наука», Сибирский государственный университет науки и технологии им. академика М.Ф. Решетнева, Федеральный Сибирский научно-клинический центр ФМБА России
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
