Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Bayesian filtering" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Nonlinear Nonlocal Algorithm for Video Filtering
Autorzy:
El Ouafdi, Ahmed Fouad
El Houari, Hassan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2023335.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
video filter
noise reduction
nonlocal filter
Bayesian filtering
nonlinear filter
filtr wideo
redukcja szumów
filtr nielokalny
filtrowanie bayesowskie
filtr nieliniowy
Opis:
Video sequences are frequently contaminated by noise throughout the acquisition process, resulting in considerable degradation of video display quality. In this paper, we present a novel method of video filtering. The proposed filter is developed from an optimization problem in which a Bayesian term and a noisy video sequence prior distribution are combined. The method begins by segmenting the video sequence into space-time blocks and then substituting each noisy block by a weighted average of non-local neighbor blocks. Gradient-based weights are used to dynamically adjust the edge preservation and smoothness of the reference block. The obtained formulation enables nonlinear filtering and, hence, preserving key features such as edges and corners while using the intrinsic Bayesian filtering framework. Experiments on different video sequences with varying degrees of noise show that the proposed method performs better than state-of-the-art video filtering approaches.
Źródło:
Advances in Science and Technology. Research Journal; 2021, 15, 4; 243-252
2299-8624
Pojawia się w:
Advances in Science and Technology. Research Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-layered Bayesian Neural Networks for Simulation and Prediction Stress-Strain Time Series
Autorzy:
Krok, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/308596.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
Bayesian neural networks
Kalman filtering
Opis:
The aim of the paper is to investigate the differences as far as the numerical accuracy is concerned between feedforward layered Artificial Neural Networks (ANN) learned by means of Kalman filtering (KF) and ANN learned by means of the evidence procedure for Bayesian technique. The stress-strain experimental time series for concrete hysteresis loops obtained by the experiment of cyclic loading is presented as considered example.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2015, 3; 45-51
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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