Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "ekstrakcja cech" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 24
Tytuł:
A survey of methods for 3D model feature extraction
Autorzy:
Hlavaty, T.
Skala, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/119225.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geometrii i Grafiki Inżynierskiej
Tematy:
feature extraction
retrieval systems
ekstrakcja cech
systemy wyszukiwania
Opis:
This paper deals with problems that are related to a feature extraction from 3D objects. The main aim of the feature extraction is to describe a shape of 3D object by a feature vector. Then the elements of this feature vector characterize the shape of the own 3D objects and they can serve as a key in searching for similar models. In this paper are introduced current methods for the feature extraction of 3D models and their classification. These methods are based on different mathematical background and according to that they are separated into several groups.
Źródło:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics; 2003, 13; 5-8
1644-9363
Pojawia się w:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Additional data preprocessing and feature extraction in automatic classification of heartbeats
Dodatkowe przetwarzanie wstępne i ekstrakcja cech w procesie automatycznej klasyfikacji rytmu serca
Autorzy:
Tadejko, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341075.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
ECG
przetwarzanie wstępne
morfologia matematyczna
filtrowanie ECG
ekstrakcja cech
klasyfikacja rytmu serca
preprocessing
mathematical morphology
ECG filtering
wavelet approximation
feature extraction
heartbeat classification
Opis:
The paper presents the classification performance of an automatic classifier of the electrocardiogram (ECG) for the detection abnormal beats with new concept of feature extraction stage. Feature sets were based on ECG morphology and RR-intervals. This paper compares two strategies for classification of annotated QRS complexes: based on original ECG morphology features and proposed new approach - based on preprocessed ECG morphology features. The mathematical morphology filtering and wavelet trans-form is used for the preprocessing of ECG signal. Within this framework, the problem of choosing an appropriate structuring element in mathematical morphology filtering in signal processing was studied. Configuration adopted a Kohonen self-organizing maps (SOM) and Support Vector Machine (SVM) for analysis of signal features and clustering. In this study, a classifiers was developed with LVQ and SVM algorithms using the data from the records recommended by ANSI/AAMI EC57 standard. The performance of the algorithm is evaluated on the MIT-BIH Arrhythmia Database following the AAMI recommendations. Using this method the results of identify beats either as normal or arrhythmias was improved.
Artykuł prezentuje nowe podejście do problemu klasyfikacji zapisów ECG w celu detekcji zachowań chorobowych. Podstawą koncepcji fazy ekstrakcji cech jest proces przetwarzania wstępnego sygnału ECG z wykorzystaniem morfologii matematycznej oraz innych transformacji. Morfologia matematyczna bazując na teorii zbiorów, pozwala zmienić charakterystyczne elementy sygnału. Dwie podstawowe operacje: dylatacja i erozja pozwalają na uwydatnienie lub redukcję wielkości i kształtu określonych elementów w danych. Parametry charakterystyki zapisów ECG stanowią bazę dla wektora cech. Do klasyfikacji przebiegów ECG w pracy wykorzystano samoorganizujące się mapy (SOM) Kohonena z klasyfikatorem LVQ oraz algorytm Support Vector Machines (SVM). Eksperymenty przeprowadzono klasyfikując sygnały pomiędzy trzynaście kategorii rekomendowanych przez standard ANSI/AAMI EC57, to jest: prawidłowy rytm serca i 12 arytmii. Zaproponowany w artykule algorytm opiera się na wykorzystaniu elementarnych operacji morfologii matematycznej i ich kombinacji. Ocenę wyników eksperymentów przeprowadzono na sygnałach z bazy MIT/BIH. Na tej podstawie zaproponowano wyjściową architekturę bloku filtrów morfologicznych dla celów ekstrakcji cech oraz unifikacji wejściowego sygnału ECG jako danych wejściowych do budowy wektora cech.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 155-173
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Finger vein pattern extraction methods
Metody ekstrakcji układu naczyniowego
Autorzy:
Waluś, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151327.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
finger vein
pattern extraction
biometrics
układ naczyniowy
ekstrakcja cech
biometria
Opis:
In this paper the author presents techniques used for finger vein pattern extraction from raw biometric images. The proposition of a new image acquisition system is given. The main conclusion is the usability of image enhancement during acquisition process before taking the snapshot of a biometric probe. The proposed solution, compared to other techniques, improves the image quality and the overall effectiveness of the biometric system in the context of proper identification or verification.
W pracy przedstawiono metody wyodrębnienia wzorca układu naczyniowego palców dłoni z obrazów biometrycznych. Oprócz prezentacji najczęściej stosowanych metod przedstawiono prace autora w zakresie rozwoju nowego systemu akwizycji wzorców. W porównaniu do innych badań w tym zakresie skupiono się na zwiększeniu jakości obrazów poprzez lokalne dostrojenie jasności świecenia diod LED emitujących światło w zakresie widma bliskiej podczerwieni wykorzystywanych do oświetlenia palca w urządzeniu rejestrującym wzorce. Uzyskano obiecujące rezultaty polepszenia jakości obrazów głównie poprzez bardziej zróżnicowane uwidocznienie obszarów zajmowanych przez układ naczyniowy oraz pozostałe tkanki palca w porównaniu do innych metod. Obecnie trwają prace związane z ulepszeniem stworzonego prototypu urządzenia oraz prowadzone są konsultacje mające na celu określenie jego przydatność w diagnostyce medycznej.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 366-368
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hybrid methodology of degradation feature extraction for bearing prognostics
Metodyka hybrydowa ekstrakcji cech degradacji do zastosowań w prognozowaniu czasu życia łożysk
Autorzy:
Gu, H.
Zhao, J.
Zhang, X.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/302055.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
ekstrakcja cech
degradacja
sygnał
łożysko
feature extraction
degradation
signal
bearing
Opis:
Hybrid methodology of degradation feature extraction was presented which may enable prediction of remaining useful life of a product. In this methodology, firstly, the signal was de-noised by wavelet analysis. Then the autoregressive model was used to remove the discrete frequencies from de-noised signal. Further, the residual signal which mainly contained impulsive fault signal was enhanced by minimum entropy deconvolution filter. The kurtosis was extracted which was taken as the feature for prognostics. At last, the empirical mode decomposition was used to reduce fluctuation of feature value and to extract the trend content. A case study was presented to verify the effectiveness of the proposed method.
Przedstawiono hybrydową metodę ekstrakcji cech degradacji, która umożliwia przewidywanie pozostałego okresu użytkowania produktu. W tej metodyce, sygnał został najpierw odfiltrowany z wykorzystaniem analizy falkowej. Następnie, za pomocą modelu autoregresyjnego usunięto z pozbawionego szumów sygnału częstotliwości dyskretne. W dalszej kolejności, sygnał resztkowy, który zawierał głównie impulsowy sygnał uszkodzenia został wzmocniony z zastosowaniem filtru dekonwolucji minimum entropii. Obliczono kurtozę, którą przyjęto jako cechę w procesie prognozowania. Na koniec, zastosowano empiryczną dekompozycję sygnału (EMD) w celu zmniejszenia wahań wartości cechy oraz w celu ekstrakcji trendu. Studium przypadku demonstruje efektywność proponowanej metody.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 195-201
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Video-based technique for damaged spacers detections during power line inspections
Wizyjna technika detekcji uszkodzeń odstępników podczas inspekcji linii energetycznych
Autorzy:
Okarma, K.
Mazurek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153215.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
odstępnik
ekstrakcja cech geometrycznych
detekcja uszkodzeń
spacer
geometrical features' extraction
fault detection
Opis:
In the paper a digital image processing algorithm useful for video-based analysis of power lines spacers' mechanical condition is proposed. For testing purposes the semi-synthetic images of some damaged typical spacers have been used but for the verification of the detection of spacers' location working properties the real images taken from the camera have been used. Presented method is based mainly on the geometrical features' extraction techniques and can be applied in the systems for the analysis of data acquired by e.g. aerial fly-by patrols.
W pracy zaproponowano algorytm cyfrowego przetwarzania obrazów użyteczny w analizie wideo uszkodzeń mechanicznych odstępników w liniach energetycznych. Do celów testowych zostały użyte półsyntetyczne obrazy uszkodzeń typowych odstępników, natomiast weryfikacja działania detekcji położenia odstępników została przeprowadzona w oparciu o obrazy rzeczywiste uzyskane z kamery. Proponowana metoda jest oparta głównie na technikach ekstrakcji cech geometrycznych i może być użyta w systemach automatycznej analizy danych uzyskiwanych np. podczas inspekcji lotniczych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 10, 10; 677-678
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Linear optimization of multi-path routing in network on chips
Liniowa optymalizacja wielościeżkowego routingu w sieciach wewnątrzukładowych
Autorzy:
Dziurzański, P.
Mąka, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156579.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sieci wewnątrzukładowe
routing wielościeżkowy
ekstrakcja cech
Network on Chip (NoC)
multipath routing
features extraction
Opis:
In this paper, a technique for determining required link band-width of a multi-path routing algorithm dedicated to Network on Chip (NoC) is presented. The proposed algorithm is based on the linear programming and allows us to avoid deadlocks and contentions in case of Tapeworm routing used for data-dominated streaming multimedia applications realized in Multi Processor Systems on Chip. The proposed approach is illustrated with an example of features extraction module for the Automatic Speech Recognition (ASR) system.
W artykule opisano technikę określania wymaganej przepustowości łączy sieci wewnątrzukładowej z routingiem wielościeżkowym. Zaproponowany algorytm bazuje na programowaniu liniowym i umożliwia unikanie blokad w routingu typu Tapeworm, wykorzystywanego dla multimedialnych aplikacji zdominowanych przez dane realizowanych w układach typu MPSoC. Autorski algorytm routingu Tapeworm dla niektórych aplikacji multimedialnych okazuje się być wydajniejszy od XY, powszechnie używanego algorytmu routingu w NoC. Zaproponowane podejście zostało zilustrowane przykładem modułu ekstrakcji cech w systemie automatycznego rozpoznawania mowy. Klasyczny diagram takiego modułu został przedstawiony na rys. 1. W celu określenia marszrut pomiędzy rdzeniami realizującymi funkcjonalności poszczególnych bloków tego modułu została zaadaptowana technika znana z tradycyjnych sieci komputerowych, opisana m.in. w [8]. W artykule zaproponowano sposób wyboru ścieżek między rdzeniem źródłowym i docelowym, opisano sposób określania ograniczeń, a także zaproponowano funkcję celu uwzględniającą długość ścieżki. Do wyszukiwania optymalnej przepustowości łączy wykorzystano algorytm przypominający wyszukiwanie binarne. Badania eksperymentalne, w ramach których zaimplementowano opisany moduł w języku SystemC, a także wykorzystano komercyjne narzędzie do rozwiązywania problemu programowania liniowego, potwierdzają skuteczność i efektywność opisywanego podejścia.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 7, 7; 659-661
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fusing laser and vision data for a perceptually rich environment description
Opis otoczenia na podstawie danych z sensorów laserowych i wizyjnych
Autorzy:
Skrzypczyński, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/257108.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
robot mobilny
nawigacja
system wizyjny
ekstrakcja cech
mobile robot
navigation
computer vision
feature extraction
Opis:
In this paper we, discuss methods to increase the discriminative properties of the laser-based geometric landmarks used in simultaneous localisation and mapping by employing monocular vision data. Vertical edges extracted from images help to estimate the length of the line segments, which are only partially observed. Salient visual features, which defy simple geometric interpretation, are handled by the scale invariant feature transform method. These different types of photometric features are aggregated together with the basic 2D line segments extracted from the laser scanner data into the Perceptually Rich Segments.
W pracy przedstawiono metody poprawiające rozróżnialność obiektów geometrycznych wyodrębnionych z danych uzyskanych ze skanera laserowego i wykorzystywanych w systemie jednoczesnej samolokalizacji i budowy mapy otoczenia robota. Założono, że robot porusza się w środowisku zbudowanym przez człowieka, w którym dominują pionowe płaszczyzny (ściany). Poprawę rozróżnialności obiektów uzyskano dzięki wykorzystaniu danych z monookularowego systemu wizyjnego robota. Krawędzie pionowe wyodrębnione z obrazów umożliwiają prawidłową estymację długości odcinków 2D odtworzonych uprzednio na podstawie danych ze skanera laserowego. Fotometryczne cechy znaczące wyodrębniane są z obrazów i opisywane za pomocą metody Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Uzyskane wektory parametrów osadzane są następnie w "ramach" tworzonych przez odcinki poziome oraz krawędzie pionowe. Powstają w ten sposób obiekty nowego typu - PRS (ang. Perceptually Rich Segment). Zaprezentowano wyniki eksperymentów dotyczących wyodrębniania i dopasowywania do siebie wektorów SIFT oraz wstępne wyniki dotyczące budowy modelu otoczenia z użyciem obiektów PRS.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2008, 3; 57-67
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Parametric analysis of pilot voice signals in Parkinson’s disease diagnostics
Analiza parametryczna pilotażowych sygnałów głosu w diagnostyce choroby Parkinsona
Autorzy:
Majda-Zdancewicz, Ewelina
Potulska-Chromik, Anna
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2176245.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
Tematy:
features extraction
speech signal analysis
Parkinson's disease
analiza sygnału mowy
choroba Parkinsona
ekstrakcja cech
Opis:
Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease of the central nervous system (CNS) characterized by the progressive loss of dopaminergic neurons in the substantia nigra. The article describes an analysis of pilot voice signal analysis in Parkinson's disease diagnostics. Frequency domain signal analysis was mainly used to assess the state of a patient's voice apparatus in order to support PD diagnostics. The recordings covered uttering the “a” sound at least twice with extended phonation. The research utilized real recordings acquired in the Department of Neurology at the Medical University of Warsaw, Poland. Spectral speech signal coefficients may be determined based on different defined frequency scales. The authors used four frequency scales: linear, Mel, Bark and ERB . Spectral descriptors have been defined for each scales which are widely used in machine and deep learning applications, and perceptual analysis. The usefulness of extracted features was assessed taking into account various methods. The discriminatory ability of individual coefficients was evaluated using the Fisher coefficient and LDA technique.. The results of numerical experiments have shown different efficiencies of the proposed descriptors using different frequencies scales.
Choroba Parkinsona (PD) jest neurodegeneracyjną chorobą ośrodkowego układu nerwowego charakteryzującą się postępującą utratą neuronów dopaminergicznych w istocie czarnej. W artykule opisano analizę rejestracji pilotażowych sygnałów głosu w diagnostyce choroby Parkinsona. Rejestracji podlegało co najmniej dwukrotnie wypowiadanie głoski „a” o przedłużonej fonacji. Do badań wykorzystano nagrania zarejestrowane w Katedrze i Klinice Neurologii Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego w Warszawie. Do oceny stanu aparatu głosu pacjenta celem wsparcia diagnostyki choroby Parkinsona wykorzystano w głównej mierze analizę sygnału w dziedzinie częstotliwości. Autorzy zastosowali cztery skale częstości: liniową, skalę typu Mel, skalę typu Bark oraz skalę typu ERB. Dla każdej z tych skali zdefiniowali deskryptory spektralne szeroko stosowane w aplikacjach uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się oraz w analizie percepcyjnej. Ocena przydatności wyekstrahowanych cech została zrealizowana z uwzględnieniem różnych metod. Wykorzystano metodą oceny jakości cech przy użyciu współczynnika istotności Fischera oraz analizę LDA. Wyniki eksperymentów numerycznych wykazały różne wydajności proponowanych deskryptorów przy użyciu różnych skal częstości.
Źródło:
Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering; 2022, 4, 1; 21--28
2658-2058
2719-2954
Pojawia się w:
Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Research on bispectrum analysis of secondary feature for vehicle exterior noise based on nonnegative tucker3 decomposition
Badania nad analizą bispektrum cech drugorzędnych hałasu zewnętrznego pojazdów w oparciu o nieujemną dekompozycję Tuckera3
Autorzy:
Wang, H.
Deng, G.
Li, Q.
Kang, Q.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301586.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
feature extraction
vehicle exterior noise
NTD
updating algorithm
ekstrakcja cech
hałas zewnętrzny pojazdu
algorytm aktualizacyjny
Opis:
Nowadays, analysis of external vehicle noise has become more and more difficult for NVH (noise vibration and harshness) engineer to find out the fault among the exhaust system when some significant features are masked by the jamming signals, especially in the case of the vibration noise associating to the bodywork. New method is necessary to be explored and applied to decompose a high-order tensor and extract the useful features (also known as secondary features in this paper). Nonnegative Tucker3 decomposition (NTD) is proposed and applied into secondary feature extraction for its high efficiency of decomposition and well property of physical architecture, which serves as fault diagnosis of exhaust system for an automobile car. Furthermore, updating algorithm conjugating with Newton-Gaussian gradient decent is utilized to solve the problem of overfitting, which occurs abnormally on traditional iterative method of NTD. Extensive experimen results show the bispectrum of secondary features can not only exceedingly interpret the state of vehicle exterior noise, but also be benefit to observe the abnormal frequency of some important features masked before. Meanwhile, the overwhelming performance of NTD algorithm is verified more effective under the same condition, comparing with other traditional methods both at the deviation of successive relative error and the computation time.
Obecnie inżynierowie NVH (zajmujący się problematyką hałasu, drgań i uciążliwości akustycznych) napotykają na coraz większe trudności przy analizie hałasu zewnętrznego pojazdów wynikające z faktu, że istotne cechy związane z nieprawidłowościami układu wydechowego są maskowane przez sygnały zakłócające, szczególnie hałas wibracyjny związany z pracą nadwozia. Niezbędna jest zatem nowa metoda, która pozwoli rozkładać tensory wysokiego rzędu i wyodrębniać przydatne cechy (zwane w tym artykule także cechami drugorzędnymi). Do ekstrakcji cech drugorzędnych wykorzystano w prezentowanej pracy metodę nieujemnej faktoryzacji tensorów znaną także jako nieujemna dekompozycja Tuckera 3 (NTD) , która cechuje się wysoką efektywnością dekompozycji i może być wykorzystywana w diagnostyce uszkodzeń układu wydechowego samochodów. Problem nadmiernego dopasowania, który występuje w tradycyjnej metodzie iteracyjnej NTD rozwiązano przy pomocy algorytmu aktualizacyjnego sprzężonego z gradientem prostym Newtona-Gaussa. Wyniki doświadczeń pokazują, że bispektrum cech drugorzędnych nie tylko pozwala doskonale interpretować stan hałasu zewnętrznego pojazdu, ale również umożliwia wykrywanie wcześniej maskowanych nieprawidłowych częstotliwości odpowiadających niektórym ważnym cechom. Badania potwierdzają, że algorytmu NTD jest bardziej efektywny, w tych samych warunkach, w porównaniu z innymi tradycyjnymi metodami zarówno w zakresie odchyleń błędu względnego jak i czasu obliczeń.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 2; 291-298
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A diagnostic algorithm diagnosing the failure of railway signal equipment
Autorzy:
Wu, Yongcheng
Cao, Dejin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1955227.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
failure diagnosis
railway signal equipment
denoising
feature extraction
diagnostyka uszkodzeń
sygnalizacja kolejowa
odszumianie
ekstrakcja cech
Opis:
Failure of railway signal equipment can cause an impact on its normal operation, and it is necessary to make a timely diagnosis of the failure. In this study, the data of a railway bureau from 2016 to 2020 were studied as an example. Firstly, denoising and feature extraction were performed on the data; then the Adaptive Comprehensive Oversampling (ADASYN) method was used to synthesize minority class samples; finally, three algorithms, back-propagation neural network (BPNN), support vector machine (SVM) and C4.5 algorithms, were used for failure diagnosis. It was found that the three algorithms performed poorly in diagnosing the original data but performed significantly better in diagnosing the synthesized samples, among which the BPNN algorithm had the best performance. The average precision, recall rate and F1 score of the BPNN algorithm were 0.94, 0.92 and 0.93, respectively. The results verify the effectiveness of the BPNN algorithm for failure diagnosis, and the algorithm can be further promoted and applied in practice.
Źródło:
Diagnostyka; 2021, 22, 4; 33-38
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optical character recognition using artifical inelligence technologies
Optyczne rozpoznawanie znaków z użyciem sztucznej inteligencji
Autorzy:
Musiał, A.
Szczepaniak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408862.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
character recognition
artificial intelligence
feature extraction
clustering algorithms
rozpoznawanie znaków
sztuczna inteligencja
ekstrakcja cech
algorytmy klastrowania
Opis:
The article represents results of the research of an Optical Character Recognition system. Proposed OCR system is able to convert a raster image into the text string, which represents the text shown on the input image. The main innovation is the fact that the system was created without following any strict rules. It was more an innovative research rather than simple programming using ready guidelines.
Celem projektu opisywanego w artykule było przygotowanie działającego systemu do optycznego rozpoznawania znaków, tj. zdolnego przekształcić rastrowy obraz wejściowy w łańcuch znaków odpowiadający zapisanemu tekstowi na obrazie. Nowością jest m.in. fakt wykonania tego systemu bez podążania za z góry znaną architekturą aplikacji, a przygotowanie go w sposób bardziej doświadczalny, czyli wykorzystując podejście nowatorskie.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2014, 2; 41-44
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Enhanced algorithm for energy optimization and improvised synchronization in knee exoskeleton system
Autorzy:
Arunamithra, J.
Saravanan, R.
Venkatesh Babu, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200592.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Tematy:
knee exoskeleton
feature extraction
data classification
ANN algorithm
egzoszkielet kolana
ekstrakcja cech
klasyfikacja danych
algorytm ANN
Opis:
Purpose: The purpose of the study is to develop an augmented algorithm with optimised energy and improvised synchronisation to assist the knee exoskeleton design. This enhanced algorithm is used to estimate the accurate left and right movement signals from the brain and accordingly moves the lower-limb exoskeleton with the help of motors. Design/methodology/approach: An optimised deep learning algorithm is developed to differentiate the right and left leg movements from the acquired brain signals. The obtained test signals are then compared with the signals obtained from the conventional algorithm to find the accuracy of the algorithm. Findings: The obtained average accuracy rate of about 63% illustrates the improvised differentiation in identifying the right and left leg movement. Research limitations/implications: The future work involves the comparative study of the proposed algorithm with other classification technologies to extract more reliable results. A comparative analysis of the replaceable and rechargeable battery will be done in the future study to exhibit the effectiveness of the proposed model. Originality/value: This study involves the extended study of five frequency regions namely alpha, beta, gamma, delta and theta, to handle the real-time EEG signal processing exoskeleton, model.
Źródło:
Archives of Materials Science and Engineering; 2022, 117, 2; 79--85
1897-2764
Pojawia się w:
Archives of Materials Science and Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Image retrieval based on hierarchical Gabor filters
Autorzy:
Andrysiak, T.
Choraś, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908448.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
filtr Gabora
pobieranie obrazu
ekstrakcja cech
reprezentacja hierarchiczna
Gabor filters
image retrieval
texture feature extraction
hierarchical representation
Opis:
Content Based Image Retrieval (CBIR) is now a widely investigated issue that aims at allowing users of multimedia information systems to automatically retrieve images coherent with a sample image. A way to achieve this goal is the computation of image features such as the color, texture, shape, and position of objects within images, and the use of those features as query terms. We propose to use Gabor filtration properties in order to find such appropriate features. The article presents multichannel Gabor filtering and a hierarchical image representation. Then a salient (characteristic) point detection algorithm is presented so that texture parameters are computed only in a neighborhood of salient points. We use Gabor texture features as image content descriptors and efficiently emply them to retrieve images.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 4; 471-480
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hardware acceleration of data classifiers for multimedia processing tasks
Sprzętowe przyspieszenie klasyfikacji danych multimedialnych
Autorzy:
Dziurzański, P.
Mąka, T.
Forczmański, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153826.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
feature extraction
multimedia data classification
Network on Chip (NoC)
ImpulseC
ekstrakcja cech
klasyfikacja danych multimedialnych
sieci wewnątrzukładowe
Opis:
In this paper, experimental results of a proposed hardware acceleration of feature extraction and data classifiers for multimedia are presented. This hardware is based on multi-core architecture connected with a mesh Network on Chip (NoC). The cores in the system execute both data classifiers and feature extraction for audio and image data. Using various meta heuristics the system is optimized with regards to different data communication criteria. The system was implemented on an FPGA platform with use of ImpulseC hardware description language.
W artykule zostały zeprezentowane wyniki eksperymentalne dotyczące sprzętowego przyspieszania ekstrakcji cech i klasyfikacji danych multimedialnych. Opracowane rozwiązanie sprzętowe bazuje na architekturze wielordzeniowej, w której każdy blok realizuje przypisaną mu statycznie funkcjonalność. Rdzenie połączone są ze sobą za pomocą sieci wewnątrzukładowej (ang. Network on Chip, NoC) o architekturze siatki. W artykule opisano pokrótce autorskie oprogramowanie służące do generowania kodu sieci wewnątrzukładowej. Graficzny interfejs użytkownika został zaprezentowany na rys. 1. Narzędzie ma za zadanie dokonywać odwzorowania wybranych funkcjonalności do poszczególnych rdzeni z wykorzystaniem takich meta-heurystyk jak algorytmy genetyczne, symulowane wyżarzanie, poszukiwanie losowe czy algorytmu gradientowego. Jako kryterium optymalizacji można wybrać minimalizację całkowitego przesyłu danych, minimalizację maksymalnej liczby danych transmitowanych przez pojedyncze łącze, a także minimalizację odchylenia standardowego rozmiaru strumieni transmitowanych przez poszczególne łącza. Przykładowe wyniki optymalizacji losowej dla sieci wewnątrzukładowej zostały przedstawione w tab. 1, natomiast wyniki optymalizacji dla sieci wewnątrzukładowej wykorzystującej inne podejścia - w tab. 2. Dla systemu zoptymalizowanego w ten sposób został wygnerowany opisujący go kod w języku ImpulseC, który następnie posłużył do syntezy sprzętowej na układzie FPGA z rodziny Xilinx Virtex 5. Zajętość układu XC5VSX50T dla trzech wykorzystanych klasyfikatorów została przedstawiona na rys. 3. Z kolei tab. 3 przedstawia liczbę zasobów wykorzystanych przez narzędzie syntezy wysokiego poziomu dla tych klasyfikatorów. Technika przedstawiona w publikacji umożliwia określenie warunków i ograniczeń implementacji sprzętowej systemu służącego klasyfikacji danych multimedialnych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 382-384
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification of EEG signal by methods of machine learning
Autorzy:
Alyamani, Amina
Yasniy, Oleh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837774.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
machine learning
EEG signal
classification
data balancing
feature extraction
uczenie maszynowe
sygnał EEG
klasyfikacja
równoważenie danych
ekstrakcja cech
Opis:
Electroencephalogram (EEG) signal of two healthy subjects that was available from literature, was studied using the methods of machine learning, namely, decision trees (DT), multilayer perceptron (MLP), K-nearest neighbours (kNN), and support vector machines (SVM). Since the data were imbalanced, the appropriate balancing was performed by Kmeans clustering algorithm. The original and balanced data were classified by means of the mentioned above 4 methods. It was found, that SVM showed the best result for the both datasets in terms of accuracy. MLP and kNN produce the comparable results which are almost the same. DT accuracies are the lowest for the given dataset, with 83.82% for the original data and 61.48% for the balanced data.
Źródło:
Applied Computer Science; 2020, 16, 4; 56-63
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 24

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies