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 1-29 z 29
    Tytuł:
    Ekstrakcja cech teksturalnych w klasyfikacji obrazów tomograficznych wątroby
    Texture feature extraction in liver CT image analysis
    Autorzy:
    Duda, D.
    Krętowski, M.
    Bézy-Wendling, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341025.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    klasyfikacja obrazów medycznych
    analiza tekstury
    tomografie komputerowe wątroby
    computer-aided diagnosis
    texture analysis
    liver CT images
    Opis:
    W pracy przedstawiono nową metodę opisu tekstur, przystosowaną do analizy grupy obrazów, przedstawiających na różne sposoby ten sam fragment organu. Charakteryzując obszary zainteresowania, uwzględniono nie tylko cechy teksturalne wyliczone na ich podstawie, ale również ich zależność od warunków pozyskiwania obrazów. Zaproponowano kilka sposobów konstrukcji przestrzeni parametrów odzwierciedlających zmianę tekstury, która zachodzi pod wpływem zmian warunków akwizycji. Proponowaną metodę zweryfikowano doświadczalnie w klasyfikacji obrazów tomograficznych wątroby. Rozpoznawano cztery typy tkanki, dla każdego przypadku rozważono trzy momenty akwizycji, związane z obecnością i propagacją środka kontrastującego. Wyniki uzyskane przy użyciu różnych zestawów cech teksturalnych i klasyfikatora w postaci dipolowych drzew decyzyjnych pokazują, że uwzględnienie zmian tekstury pod wpływem propagacji środka kontrastującego znacznie poprawia diagnozę.
    In the work, a new method of texture characterization from multiple scan series is presented. Images with the same slice position, acquired at different conditions, are analyzed simultaneously. Thereby not only texture characteristics of the considered region of interest are taken into account, but also their variations over the different acquisition moments. A few approaches to description of these variations were proposed. They were applied in recognition of four types of hepatic tissue. Liver CT images were acquired during the three typical phases related to presence and propagation of contrast material. Experiments with various sets of texture parameters and dipolar decision tree as a classifier showed that simultaneous analysis of texture features derived from three subsequent acquisition moments could considerably improve the classification accuracy.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 51-66
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja stanów przedkrytycznych
    Classification of pre-critical states
    Autorzy:
    Topczewska, M.
    Frischmuth, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154431.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    klasyfikacja
    ekstrakcja cech
    classification
    feature extraction
    Opis:
    Praca zawiera przykład klasyfikacji danych rzeczywistych opisujących sygnały niekrytyczne, przedkrytyczne i krytyczne. Celem jest rozpoznanie stanów niebezpiecznych tak wcześnie jak to możliwe. Ze względu na brak separowalności liniowej danych w celu separacji klas użyto klasyfikacji hierarchicznej z cięciami za pomocą klasyfikatorów liniowych oraz z podejściem one-versus-rest z wyróżnioną klasą sygnałów bezpiecznych. W wyniku ośmiu cięć uzyskano ostateczny podział przestrzeni skutkujący odseparowaniem klasy sygnałów bezpiecznych od podejrzanych, tj. przedkrytycznych i krytycznych oraz dający najmniejszą liczbę błędnie sklasyfikowanych obiektów z klasy sygnałów niekrytycznych.
    The paper presents an application of classification methods to time-continuous signals (1). Signals with values that exceed a certain critical maximum are called dangerous or critical, otherwise we speak about normal or routine operation of the system under consideration, Fig. 1. The problem is to recognize pre-critical states, i.e. states preceding the actual dangerous ones, and that as early as possible. False negative classifications may have very serious consequences, while false positive verdicts cause expensive but unnecessary counter-measures. As pre-processing, the input signals are characterized by a number of features, which form sequences of vector data, indexed by the cycle number (2). In a first stage, suspicious feature vectors are selected, from which in a second sweep unlikely candidates are removed. The focus of the present paper is this second stage, i.e. the distinction between actual pre-critical and the harmless routine states among the suspicious states, indicated in the first stage by a certain preliminary test. The choice of features and the logic behind the preliminary test are beyond our present scope. Let it suffice to say that the first step is a combination of Principal Component Analysis and some statistical test, and that it is very effective but unspecific in the application at hand.For the real-world data we used to develop the method, it turned out that the obtained feature vectors were linearly non-separable. For that reason a hierarchical approach was applied, where in several steps linear cuts (4,5) of the one-versus-rest type were performed in order to single out the true pre-critical states. For the example under consideration, in eight iterations separation between pre-critical and non-pre-critical ones was achieved. We succeeded to keep the number of wrong negatives at zero while reducing the number of wrong positives to a fraction of the starting value, established by the preliminary test, Fig. 3, 4, 5. The final sensitivity, for the given data set, is 100%, and the achieved specificity is at 93.15%. Numerical experiments, using nonlinear classifiers on much larger data sets, are under way. The present aim is to find an optimal set of features and a one-step criterion which further improves the quality of the classification.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 10, 10; 872-875
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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:
    Metoda ekstrakcji cech orientowana na sprzętową realizację w zadaniach rozpoznawania obrazów
    Feature extraction method directed on hardware realization for image recognition tasks
    Autorzy:
    Kukharev, G.
    Sałuda, R.
    Mikłasz, M.
    Kawka, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/151790.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    rozpoznawanie twarzy
    LIFE
    ekstrakcja cech
    feature extractor
    face recognition
    Opis:
    Rozpoznawanie obrazów to zadanie realizowane najczęściej przez skomplikowane i złożone metody. Jednak wykorzystanie zestawu prostych i szybkich metod pozwala na dorównanie skutecznością systemom używającym skomplikowanych podejść. Rozwiązanie to ma dodatkowy plus - łatwość implementacji sprzętowej. W artykule przedstawiono podejście analizujące lokalną symetryczność obrazu, które pomimo swojej prostoty, wykazało się dużą skutecznością. Przeprowadzone eksperymenty pokazały, że omawiana metoda ekstrakcji cech z obrazu może mieć bezpośrednie zastosowanie w systemach rozpoznawania, a jej prostota pozwala na sprzętową realizację. Dodatkową zaletą prezentowanej metody jest jej inwariantność od oświetlenia twarzy. Dzięki temu istnieje możliwość znaczącej poprawy wydajności całego systemu rozpoznawania.
    The paper presents the results of investigations concerning face recognition systems based on a simple, fast and efficient feature extractor method. It is based on analysis of the local image symmetry. An additional advantage of the described method is the fact that it is light invariant feature extractor - so it is called LIFE. This benefit (robust on the light conditions) makes it possible to use the method practically as the hardware implementation in real monitoring systems. The idea of LIFE operation is described in Section 2 of the paper. The performed experiments, presented in Section 3 show that LIFE is very efficient in comparison with other simple feature extractor methods - the results of recognition are given in Table 1. In spite of the method simplicity, the proposed approach proved high effectiveness which may be further increased by joining LIFE into a parallel structure with another simple feature extractor (it is described in Section 4). The presented feature extractor enables implementation in hardware system (simplicity and efficiency) such as cameras of the monitoring system. This idea is discussed in the conclusions.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 8, 8; 563-565
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    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:
    Recognition of acoustic signals of induction motor using fft, smofs-10 and ISVM
    Rozpoznawanie sygnałów akustycznich silnika indukcyjnego z zastosowaniem fft, smofs-10 i ISVM
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365918.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    acoustic signal
    induction motor
    feature extraction
    classification
    sygnał akustyczny
    silnik indukcyjny
    ekstrakcja cech
    klasyfikacja
    Opis:
    A correct diagnosis of electrical circuits is very essential in industrial plants. An article deals with a recognition method of early fault detection of induction motor. The described approach is based on patterns recognition. Acoustic signals of specific induction motor are analyzed patterns. Acoustic signals include information about motor state. The analysis of the patterns was conducted for three states of induction motor using Fast Fourier Transform (FFT), shortened method of frequencies selection (SMoFS-10) and Linear Support Vector Machine (LSVM). The results of calculations suggest that the method is efficient and can be also used for diagnostic purposes.
    Prawidłowa diagnostyka obwodów elektrycznych jest bardzo istotna w zakładach przemysłowych. Artykuł zajmuje się metodą rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika indukcyjnego. Opisane podejście jest oparte na rozpoznawaniu wzorców. Sygnały akustyczne określonego silnika indukcyjnego są badanymi wzorcami. Sygnały akustyczne zawierają informację o stanie silnika. Analiza wzorców została przeprowadzona dla trzech stanów silnika indukcyjnego używając FFT, skróconej metody wyboru częstotliwości (SMoFS-10) i liniowej maszyny wektorów wspierających (LSVM). Wyniki obliczeń sugerują, że metoda jest skuteczna i może być również zastosowana dla celów diagnostycznych.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 4; 569-574
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    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
    Tytuł:
    A simultaneous localization and tracking method for a worm tracking system
    Autorzy:
    Kowalski, M.
    Kaczmarek, P.
    Kabaciński, R.
    Matuszczak, M.
    Tranbowicz, K.
    Sobkowiak, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330526.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    Caenorhabditis elegans behavior
    worm tracking
    computer vision
    image processing
    feature extraction
    wizja komputerowa
    przetwarzanie obrazu
    ekstrakcja cech
    Opis:
    The idea of worm tracking refers to the path analysis of Caenorhabditis elegans nematodes and is an important tool in neurobiology which helps to describe their behavior. Knowledge about nematode behavior can be applied as a model to study the physiological addiction process or other nervous system processes in animals and humans. Tracking is performed by using a special manipulator positioning a microscope with a camera over a dish with an observed individual. In the paper, the accuracy of a nematode’s trajectory reconstruction is investigated. Special attention is paid to analyzing errors that occurred during the microscope displacements. Two sources of errors in the trajectory reconstruction are shown. One is due to the difficulty in accurately measuring the microscope shift, the other is due to a nematode displacement during the microscope movement. A new method that increases path reconstruction accuracy based only on the registered sequence of images is proposed. The method Simultaneously Localizes And Tracks (SLAT) the nematodes, and is robust to the positioning system displacement errors. The proposed method predicts the nematode position by using NonParametric Regression (NPR). In addition, two other methods of the SLAT problem are implemented to evaluate the NPR method. The first consists in ignoring the nematode displacement during microscope movement, and the second is based on a Kalman filter. The results suggest that the SLAT method based on nonparametric regression gives the most promising results and decreases the error of trajectory reconstruction by 25% compared with reconstruction based on data from the positioning system.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 3; 599-609
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Efficient Covid-19 disease diagnosis based on cough signal processing and supervised machine learning
    Autorzy:
    Bensid, Khaled
    Lati, Abdelhai
    Benlamoudi, Azeddine
    Ghouar, Brahim Elkhalil
    Senoussi, Mohammed Larbi
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174478.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    voice disease
    Covid-19
    cough sounds
    features extraction
    classification
    ekstrakcja cech
    klasyfikacja
    kaszel
    przetwarzanie sygnału
    uczenie maszynowe
    Opis:
    The spread of the coronavirus has claimed the lives of millions worldwide, which led to the emergence of an economic and health crisis at the global level, which prompted many researchers to submit proposals for early diagnosis of the coronavirus to limit its spread. In this work, we propose an automated system to detect COVID-19 based on the cough as one of the most important infection indicators. Several studies have shown that coughing accounts for 65% of the total symptoms of infection. The proposed system is mainly based on three main steps: first, cough signal detection and segmentation; second, cough signal extraction; and third, three techniques of supervised machine learning-based classification: Support Vector Machine (SVM), KNearest Neighbours (KNN), and Decision Tree (DT). Our proposed system showed high performance through good accuracy values, where the best accuracy for classifying female coughs was 99.6% using KNN and 88% for males using SVM.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2023, 24, 1; art. no. 2023103
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Grain size determination and classification using adaptive image segmentation with grain shape information for milling quality evaluation
    Określenie rozmiaru ziarna i klasyfikacja z użyciem adaptacyjnej segmentacji obrazu i informacji o kształcie dla oceny jakości mielenia
    Autorzy:
    Budzan, S.
    Pawełczyk, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328384.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    grain classification
    particle analysis
    image segmentation
    feature extraction
    klasyfikacja ziaren
    analiza
    wielkość ziaren
    segmentacja obrazów
    ekstrakcja cech
    Opis:
    In this paper, authors described methods of material granularity evaluation and a novel method for grain size determination with inline electromagnetic mill device diagnostics. The milling process quality evaluation can be carried out with vibration measurements, analysis of the milling material images or well-known screening machines. The method proposed in this paper is developed to the online examination of the milled product during the milling process using real-time digital images. In this paper, authors concentrated their work on copper ore milling process. Determination of the total number of the grain, the size of each grain, also the classification of the grains are the main goal of the developed method. In the proposed method the vision camera with lightning mounted at two assumed angles has been used. The detection of the grains has been based on an adaptive segmentation algorithm, improved with distance transform to enhance grains detection. The information about particles shape and context is used to optimize the grain classification process in the next step. The final classification is based on the rule-based method with defined particle shape and size parameters.
    W pracy autorzy opisali metody oceny uziarnienia materiału i nową metodę określania wielkości ziaren z jednoczesną diagnostyką pracy młyna elektromagnetycznego. Ocena jakości mielenia może być realizowana na kilka sposobów, tj. poprzez pomiar drgań, analizę obrazów materiału zmielonego, lub wykorzystanie matryc przesiewowych. Proces mielenia jest procesem obciążonym znacznym zużyciem energii, dlatego proces diagnostyki powinien być wykonywany z dużą efektywnością. Metoda zaproponowana w niniejszym artykule opiera się na badaniu mielonego produktu podczas procesu mielenia przy użyciu analizy obrazów cyfrowych w czasie rzeczywistym. Głównym celem opracowanej metody jest określenie całkowitej liczby ziaren, wielkości ziaren, jak i klasyfikacja ziaren. W zaproponowanej metodzie wykorzystano akwizycję obrazów z kamery przy oświetlaniu badanych próbek pod kątem, co pozwala zwiększyć liczbę wykrywanych ziaren. Detekcja ziaren bazuje na metodzie segmentacji adaptacyjnej rozszerzonej o analizę map odległościowych w celu poprawienia jakości i liczby wykrytych ziaren. Informacje na temat kształtu ziaren są wykorzystywane w celu optymalizacji procesu klasyfikacji ziaren. Ostateczna klasyfikacja opiera się na metodzie bazującej na regułach, w których określono zależności dla różnych parametrów kształtu i rozmiaru ziaren.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2018, 19, 1; 41-48
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decision trees and the effects of feature extraction parameters for robust sensor network design
    Wykorzystanie drzew decyzyjnych oraz wpływu parametrów ekstrakcji cech do projektowania odpornych sieci czujników
    Autorzy:
    Gerdes, M.
    Galar, D.
    Scholz, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301345.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    decision trees
    feature extraction
    sensor optimization
    sensor fusion
    sensor selection
    drzewa decyzyjne
    ekstrakcja cech
    optymalizacja czujników
    fuzja czujników
    dobór czujników
    Opis:
    Reliable sensors and information are required for reliable condition monitoring. Complex systems are commonly monitored by many sensors for health assessment and operation purposes. When one of the sensors fails, the current state of the system cannot be calculated in same reliable way or the information about the current state will not be complete. Condition monitoring can still be used with an incomplete state, but the results may not represent the true condition of the system. This is especially true if the failed sensor monitors an important system parameter. There are two possibilities to handle sensor failure. One is to make the monitoring more complex by enabling it to work better with incomplete data; the other is to introduce hard or software redundancy. Sensor reliability is a critical part of a system. Not all sensors can be made redundant because of space, cost or environmental constraints. Sensors delivering significant information about the system state need to be redundant, but an error of less important sensors is acceptable. This paper shows how to calculate the significance of the information that a sensor gives about a system by using signal processing and decision trees. It also shows how signal processing parameters influence the classification rate of a decision tree and, thus, the information. Decision trees are used to calculate and order the features based on the information gain of each feature. During the method validation, they are used for failure classification to show the influence of different features on the classification performance. The paper concludes by analysing the results of experiments showing how the method can classify different errors with a 75% probability and how different feature extraction options influence the information gain.
    Niezawodne monitorowanie stanu wymaga niezawodności czujników i pochodzących z nich informacji. Systemy złożone są zazwyczaj monitorowane przez wiele czujników, co pozwala na ocenę stanu technicznego oraz aspektów eksploatacyjnych. Gdy jeden z czujników ulega uszkodzeniu, uniemożliwia to obliczenie bieżącego stanu systemu z dotychczasową niezawodnością lub uzyskanie kompletnych informacji o bieżącym stanie. Stan można co prawda monitorować nawet przy niekompletnych danych, ale wyniki takiego monitorowania mogą nie odpowiadać rzeczywistemu stanowi systemu. Sytuacja taka ma miejsce w szczególności, gdy uszkodzony czujnik jest odpowiedzialny za monitorowanie istotnego parametru systemu. Problem uszkodzenia czujnika można rozwiązywać na dwa sposoby. Pierwszy polega na zwiększeniu złożoności systemu, co umożliwia jego sprawniejsze działanie w sytuacji, gdy dane są niekompletne. Drugim sposobem jest wprowadzenie nadmiarowego sprzętu (hardware'u) lub oprogramowania. Niezawodność czujników stanowi krytyczny aspekt systemu. Oczywiście, ze względu na ograniczenia przestrzenne, ekonomiczne i środowiskowe nie wszystkie czujniki w systemie mogą być nadmiarowe. Redundancja powinna dotyczyć wszystkich czujników, które dostarczają istotnych informacji na temat stanu systemu, natomiast dopuszczalne są błędy mniej ważnych czujników. W niniejszej pracy pokazano jak obliczać istotność informacji o systemie dostarczanych przez poszczególne czujniki z wykorzystaniem metod przetwarzania sygnałów oraz drzew decyzyjnych. Zademonstrowano również w jaki sposób parametry przetwarzania sygnałów wpływają na poprawność klasyfikacji metodą drzewa decyzyjnego, a tym samym na poprawność dostarczanych informacji. Drzew decyzyjnych używa się do obliczania i porządkowania cech w oparciu o przyrost informacji charakteryzujący poszczególne cechy. Podczas weryfikacji zastosowanej metody, drzewa decyzyjne wykorzystano do klasyfikacji uszkodzeń celem przedstawienia wpływu różnych cech na dokładność klasyfikacji. Pracę kończy analiza wyników eksperymentów pokazujących w jaki sposób zastosowana metoda pozwala na klasyfikację różnych błędów z 75-procentowym prawdopodobieństwem oraz jak różne opcje ekstrakcji cech wpływają na przyrost informacji.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 1; 31-42
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie i optymalizacja generatora cech dla systemu rozpoznawania mówcy
    Modeling and optimization of features generator for speaker recognition systems
    Autorzy:
    Majda, E.
    Dobrowolski, A. P.
    Smólski, B. L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/209417.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    automatyczne rozpoznawanie mówcy
    analiza cepstralna
    ekstrakcja cech
    selekcja cech
    analiza składników głównych
    automatic speaker recognition
    cepstral analysis
    features extraction
    features selection
    principal component analysis
    Opis:
    W pracy przedstawiono zagadnienia związane z modelowaniem i optymalizacją generatora cech dla systemu automatycznego rozpoznawania mówcy (ang. Automatic Speaker Recognition - ASR). Etap generacji cech (parametryzacji sygnału mowy) jest fundamentalny w tego typu systemach, z uwagi na fakt, że unikatowy wektor cech ma decydujące znaczenie w procesie rozpoznawania. Zadaniem generatora cech jest opisanie sygnału mowy za pomocą możliwie mało licznego zbioru deskryptorów, bez utraty informacji istotnych z punktu widzenia rozpoznawania mówcy. Ponadto parametryzacja powinna wykazywać odporność na warunki akustyczne i techniczne rejestracji oraz na zawartość lingwistyczną rejestrowanego materiału. Badania przedstawione w referacie koncentrowały się przede wszystkim na wielokryterialnej optymalizacji wybranych parametrów generatora cech opartego na analizie cepstralnej, uwzględniającej dodatkowo selekcję cech. Oceny otrzymanych wyników dokonano w oparciu o analizę składników głównych (ang. Principal Component Analysis - PCA) zbioru deskryptorów wyznaczonych dla próbek głosu pochodzących od 24 mówców.
    The paper presents issues related to modeling and optimization of the features generator for the speaker recognition system (ASR - Automatic Speakers Recognition). Parameterization's stage of the speech signal (features generation) is fundamental in this type of systems, due to the fact that the unique vector of features is crucial in the process of recognition. The task is to describe the speech signal using descriptors as little as possible, without loss of relevant information to the speaker recognition. In addition, parametrization should have robust to acoustic and technical registration conditions and the recorded linguistic material. The research presented in this paper is focused primarily on the multicriteria optimization of selected parameters of the features generator based on cepstral analysis, additionally allowing features selection. Finally, evaluation of the results was based on the analysis of main components, a set of descriptors for the samples voice acquired from 24 speakers.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2012, 61, 4; 153-168
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparative Investigation on Objective Evaluation Methods for Fabric Smoothness
    Badanie porównawcze obiektywnych metod oceny gładkości tkaniny
    Autorzy:
    Liu, Chengxia
    Zheng, Xiaoping
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231925.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    AATCC replicas
    3D laser scanning
    image processing
    feature extraction
    fabric smoothness
    repliki AATCC
    skanowanie laserowe 3D
    przetwarzanie obrazu
    ekstrakcja cech
    gładkość tkaniny
    Opis:
    An objective method for fabric smoothness usually comprises two widely used approaches: 3D laser scanning and 2D image processing, which are represented by GLCM in this work. To make a comparison of them and find out which one is more effective, four 3D parameters (variance, roughness, torsion and interquartile deviation) and eight 2D parameters (mean value and standard deviation of energy, entropy, contrast and correlation) were extracted for AATCC SA replicas and fabrics. Results show that both 3D laser scanning and 2D image processing technology can be used to study smoothness. With regard to accuracy, the 3D laser scanning method is better than the 2D image processing method. Roughness in 3D parameters and the standard deviation of Entropy in 2D parameters have the highest correlation coefficient with the wrinkling grade of replicas, -0.965 and -0.917 respectively. The verification experiment of fabrics proves that roughness can characterise the wrinkling degree better as well. Furthermore, through the work of this paper, we find that the wrinkling degree differences between two adjacent AATCC SA replicas are not the same; the difference between SA-1 and SA-2 is significant, while that between SA-3 and SA-3.5 as well as SA-4 and SA-5 is not so obvious. It is advisable that the AATCC SA replicas for grades 3, 3.5, 4 and 5 be adjusted or improved.
    Obiektywna metoda oceny gładkości tkaniny zwykle obejmuje dwa szeroko stosowane podejścia: skanowanie laserowe 3D i przetwarzanie obrazu 2D, które w przedstawionej pracy są reprezentowane przez GLCM. Aby dokonać ich porównania i dowiedzieć się, który sposób jest bardziej skuteczny, wyodrębniono cztery parametry 3D (wariancja, chropowatość, skręcanie i odchylenie międzykwartylowe) i osiem parametrów 2D (wartość średnia i odchylenie standardowe energii, entropia, kontrast i korelacja). Wyniki pokazały, że do badania gładkości można wykorzystać zarówno skanowanie laserowe 3D, jak i technologię przetwarzania obrazu 2D. Pod względem dokładności metoda skanowania laserowego 3D jest lepsza, niż metoda przetwarzania obrazu 2D. Chropowatość parametrów 3D i odchylenie standardowe entropii w parametrach 2D mają najwyższy współczynnik korelacji z klasą marszczenia, odpowiednio -0,965 i -0,917. Eksperyment weryfikacyjny tkanin dowodzi, że szorstkość może lepiej scharakteryzować stopień marszczenia. Ponadto dzięki zaprezentowanym w pracy wynikom stwierdzono, że różnice stopnia marszczenia między dwiema sąsiadującymi replikami AATCC SA nie byłytakie same; różnica między SA-1 i SA-2 była znacząca, podczas gdy różnica między SA-3 i SA-3.5, a także SA-4 i SA-5 nie byłatak oczywista. Wskazane jest, aby repliki AATCC SA dla klas 3, 3.5, 4 i 5 były dostosowane lub ulepszone.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2020, 2 (140); 43-49
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Customer product review summarization over time for competitive intelligence
    Autorzy:
    Amarouche, Kamal
    Benbrahim, Houda
    Kassou, Ismail
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/950925.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    feature extraction
    fuzzy logic
    competitive intelligence
    opinion mining
    opinion summarization
    sentiment analysis
    SentiWordNet
    ekstrakcja cech
    logika rozmyta
    wywiad konkurencyjny
    eksploracja opinii
    podsumowanie opinii
    analiza nastrojów
    Opis:
    Nowadays, Customer’s product reviews can be widely found on the Web, be it in personal blogs, forums, or ecommerce websites. They contain important products’ information and therefore became a new data source for competitive intelligence. On that account, these reviews need to be analyzed and summarized in order to help the leader of an entity (company, brand, etc.) to make appropriate decisions in an efective way. However, most previous review summarization studies focus on summarizing sentiment distribution toward different product features without taking into account that the real advantages and disadvantages of a product clarify over time. For this reason, in this work we aim to propose a new system for product opinion summarization which depends on the time when reviews are expressed and that covers the sentiments change about product features. The proposed system firstly, generates a summary based on product features in order to give more accurate and efficient information about different features. secondly, classify the product based on its features in its appropriate class (good, medium or bad product) using a fuzzy logic system. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed system to generate the real image of a product and its features in reviews.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 4; 70-82
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ensemble of feature extraction methods to improve the structural damage classification in a wind turbine foundation
    Autorzy:
    Leon-Medina, Jersson X.
    Parés, Núria
    Anaya, Maribel
    Tibaduiza, Diego A.
    Pozo, Francesc
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311417.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    structural health monitoring
    wind turbine foundation
    damage classification
    machine learning
    feature extraction
    XGBoost
    monitorowanie stanu konstrukcji
    fundament turbiny wiatrowej
    klasyfikacja uszkodzeń
    uczenie maszynowe
    ekstrakcja cech
    Opis:
    The condition monitoring of offshore wind power plants is an important topic that remains open. This monitoring aims to lower the maintenance cost of these plants. One of the main components of the wind power plant is the wind turbine foundation. This study describes a data-driven structural damage classification methodology applied in a wind turbine foundation. A vibration response was captured in the structure using an accelerometer network. After arranging the obtained data, a feature vector of 58 008 features was obtained. An ensemble approach of feature extraction methods was applied to obtain a new set of features. Principal Component Analysis (PCA) and Laplacian eigenmaps were used as dimensionality reduction methods, each one separately. The union of these new features is used to create a reduced feature matrix. The reduced feature matrix is used as input to train an Extreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning-based classification model. Four different damage scenarios were applied in the structure. Therefore, considering the healthy structure, there were 5 classes in total that were correctly classified. Five-fold cross validation is used to obtain a final classification accuracy. As a result, 100% of classification accuracy was obtained after applying the developed damage classification methodology in a wind-turbine offshore jacket-type foundation benchmark structure.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 3; art. no. e144606
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostic significance of phase spectrum in acoustic analysis of pathological voice
    Diagnostyczne znaczenie widma fazowego w analizie akustycznej głosu patologicznego
    Autorzy:
    Samborska-Owczarek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153586.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    analiza akustyczna
    sygnał mowy
    przetwarzanie mowy
    częstotliwość podstawowa
    widmo fazowe
    ekstrakcja cech
    GIRBAS
    acoustic analysis
    voice signal
    speech processing
    fundamental frequency
    F0
    phase spectrum
    features extraction
    Opis:
    The paper regards the possibility of using new numerical features extracted from the phase spectrum of a speech signal for voice quality estimation in acoustic analysis for medical purposes. This novel approach does not require detection or estimation of the fundamental frequency and works on all types of speech signal: euphonic, dysphonic and aphonic as well. The experiment results presented in the paper are very promising: the developed F0-independant voice features are strongly correlated with two voice quality indicators: grade of hoarseness G (r>0.8) and roughness R (r>0.75) from GIRBAS scale, and exceed the standard voice parameters: jitter and shimmer.
    Artykuł dotyczy możliwości ekstrakcji cech numerycznych z widma fazowego sygnału mowy w celu wykorzystania w analizie akustycznej na potrzeby medyczne. Podejście to umożliwia uzależnienie analizy akustycznej od zawodnych metod wykrywania/wyznaczania częstotliwości podstawowej (tonu krtaniowego) i dzięki temu przeznaczone jest do badania wszystkich typów sygnału mowy (również afonicznych). Wyniki eksperymentu są bardzo obiecujące - proponowane cechy Ph1 i Ph2 są silnie skorelowane z dwoma kategoriami percepcyjnymi: stopniem chrypki (r>0.8) oraz szorstkością głosu (r>0.75) ze skali GIRBAS, wykazując silniejsze znaczenie diagnostyczne niż znane i stosowane od dawna wskaźniki jitter i shimmer. Proponowane podejście oprócz skuteczności charakteryzuje się szeregiem dodatkowych korzyści: algorytm metody z powodu niskiej złożoności jest szybki i niekosztowny, interpretacja matematyczna jest prosta i jednoznaczna oraz spójna z obserwowanym obrazem widma fazowego głosu. Ponadto uniezależnienie od detekcji częstotliwości podstawowej sprawia, że algorytm jest deterministyczny oraz efektywny dla każdego typu sygnału mowy.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 12, 12; 1547-1550
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Research on communication emitter identification based on semi-supervised dimensionality reduction in complex electromagnetic environment
    Autorzy:
    Ge, Wei
    Qi, Lin
    Tong, Lin
    Zhu, Jun
    Zhang, Jing
    Zhao, Dongyang
    Li, Ke
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311449.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    communication emitter identification
    feature extraction
    dimensionality reduction
    VMD
    ESDA
    variational mode decomposition
    exponential semi-supervised discriminant analysis
    identyfikacja emitera komunikacyjnego
    ekstrakcja cech
    redukcja wymiarowości
    rozkład w trybie wariacyjnym
    analiza dyskryminacyjna wykładnicza półnadzorowana
    Opis:
    The individual identification of communication emitters is a process of identifying different emitters based on the radio frequency fingerprint features extracted from the received signals. Due to the inherent non-linearity of the emitter power amplifier, the fingerprints provide distinguishing features for emitter identification. In this study, approximate entropy is introduced into variational mode decomposition, whose features performed in each mode which is decomposed from the reconstructed signal are extracted while the local minimum removal method is used to filter out the noise mode to improve SNR. We proposed a semi-supervised dimensionality reduction method named exponential semi-supervised discriminant analysis in order to reduce the high-dimensional feature vectors of the signals, and LightGBM is applied to build a classifier for communication emitter identification. The experimental results show that the method performs better than the state-of-the-art individual communication emitter identification technology for the steady signal data set of radio stations with the same plant, batch and model.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 4; art. no. e145766
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-29 z 29

      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