Informacja

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

Wyszukujesz frazę "mean shift" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-7 z 7
Tytuł:
Novel visual object descriptor using surf and clustering algorithms
Autorzy:
Grycuk, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/122762.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
k-means
mean shift
clustering
image description
SURF
keypoints
content-based image retrieval (CBIR)
opis obrazu
algorytmy grupowania
detekcja punktów kluczowych
Opis:
In this paper we propose a method for object description based on two wellknown clustering algorithms (k-means and mean shift) and the SURF method for keypoints detection. We also perform a comparison of these clustering methods in object description area. Both of these algorithms require one input parameter; k-means (k, number of objects) and mean shift (h, window). Our approach is suitable for images with a non-homogeneous background thus, the algorithm can be used not only on trivial images. In the future we will try to remove non-important keypoints detected by the SURF algorithm. Our method is a part of a larger CBIR system and it is used as a preprocessing stage.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2016, 15, 3; 37-46
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Image segmentation method of mine pass soil and ore based on the fusion of the confidence edge detection algorithm and mean shift algorithm
Metoda segmentacji obrazu gleby i rudy w oparciu o połączenie algorytmu wykrywania krawędzi ufności i algorytmu zmiany średniej
Autorzy:
Jin, Feng
Zhan, Kai
Chen, Shengjie
Huang, Shuwei
Zhang, Yuansheng
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069766.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
edge detection
mean shift algorithm
image segmentation
wykrywanie krawędzi
algorytm zmiany średniej
segmentacja obrazu
Opis:
In the execution of edge detection algorithms and clustering algorithms to segment image containing ore and soil, ore images with very similar textural features cannot be segmented effectively when the two algorithms are used alone. This paper proposes a novel image segmentation method based on the fusion of a confidence edge detection algorithm and a mean shift algorithm, which integrates image color, texture and spatial features. On the basis of the initial segmentation results obtained by the mean shift segmentation algorithm, the edge information of the image is extracted by using the edge detection algorithm based on the confidence degree, and the edge detection results are applied to the initial segmentation region results to optimize and merge the ore or pile belonging to the same region. The experimental results show that this method can successfully overcome the shortcomings of the respective algorithm and has a better segmentation results for the ore, which effectively solves the problem of over segmentation.
W procesie algorytmu wykrywania krawędzi ufności i algorytmu grupowania do segmentacji obrazu zawierającego rudę i glebę, obraz rudy o bardzo podobnych cechach tekstury nie może być skutecznie segmentowany, gdy oba algorytmy są używane osobno. W pracy zaproponowano nowatorską metodę segmentacji obrazu opartą na połączeniu algorytmu wykrywania krawędzi ufności i algorytmu zmiany średniej, który integruje kolor, teksturę i cechy przestrzenne obrazu. Na podstawie wstępnych wyników segmentacji uzyskanych przez algorytm segmentacji zmiany średniej informacja o krawędziach oryginalnego obrazu jest wyodrębniana za pomocą algorytmu wykrywania krawędzi opartego na stopniu ufności, a otrzymane wyniki są stosowane do początkowych wyników segmentacji obszaru w celu optymalizacji i scalenia rudy lub gleby należących do tego samego obszaru. Wyniki eksperymentalne pokazują, że metoda ta może skutecznie przezwyciężyć wady odpowiedniego algorytmu i daje lepsze wyniki segmentacji dla rudy, co dobrze rozwiązuje problem nadmiernej segmentacji.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2021, 37, 4; 133--152
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fibonacci shift operation on Fibonacci numbers of order m
Autorzy:
Prasad, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/971052.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
Fibonacci numbers
Fibonacci numbers of order m
golden mean
Fibonacci shift operations
Opis:
Fibonacci codes of different orders are of variable length. They are used for encoding of numbers and find applications in information and coding theory. The Fibonacci binary encoding and computation of its values are closely associated with Fibonacci shift operations. Walder et al. (2012) established a relation for kth Fibonacci left shift for Fibonacci numbers of order m = 2,3. In this paper, we establish a relation for kth Fibonacci left shift for Fibonacci numbers of order m = 4 and we generalize the formula for kth Fibonacci left shift for the Fibonacci numbers of all orders.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2016, 45, 2; 259-266
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparative Assessment of Some Selected Methods of Determining the Number of Clusters in a Data Set
Ocena porównawcza wybranych metod wyznaczających ilość skupień w zbiorze danych
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906871.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
cluster analysis
number of clusters
computer algorithm
mean shift method
Opis:
This paper is an attempt to compare the performance of an algorithm for determining the number of clusters in a data set proposed by the author with other methods of determining the number of clusters. The idea of the new algorithm is based on the comparison of pseudo cumulative distribution functions of a certain random variable. For a fixed window size we draw К different points and for every point we find the corresponding limiting point in the mean shift procedure. Then we check if the distance (e.g. Euclidean) between every pair of the limiting points is greater than the window size. Analogously we determine the pseudo cumulative distribution functions for different numbers К of clusters. Out of all pseudo cumulative distribution functions we pick the proper one i.e. the last one” (with respect to K) which has a horizontal phase. Other methods of determining the number of clusters in a data set are compared with the proposed algorithm in a number of examples of two dimensional data sets for different clustering methods (k-means clustering and minimum distance agglomeration).
Artykuł niniejszy jest próbą oceny porównawczej algorytmu wyznaczającego ilość skupień w zbiorze danych, zaproponowanego przez autora, z innymi metodami wyznaczania ilości skupień. Algorytm autora oparty jest na porównaniu pseudodystrybuant pewnej zmiennej losowej dla różnych ilości skupień. Ta zmienna losowa jest zdefiniowana w następujący sposób. Dla ustalonego rozmiaru okna losujemy ze zbioru danych К różnych punktów i dla każdego z tych punktów znajdujemy odpowiadający mu punkt graniczny w procedurze średniego przesunięcia próby. Następnie sprawdzamy, czy odległość (np. euklidesowa) pomiędzy każdą parą punktów granicznych jest większa od rozmiaru okna. Analogicznie wyznaczamy pseudodystrybuanty dla różnych ilości К skupień. Ze wszystkich dystrybuant za prawidłowo określającą ilość skupień uznajemy tę, która odpowiada ostatniej (względem K) krzywej, posiadającej fazę poziomą. Inne metody określania liczby skupień w zbiorze danych są porównane z zaproponowanym algorytmem na przykładach kilku dwuwymiarowych zbiorów danych dla dwóch, diametralnie różnych w naturze, metod konstruowania skupień.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2007, 206
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An embedded vision-based tracking system for autonomous robot navigation
Autorzy:
Mazur, K.
Kryjak, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114292.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
FPGA
embedded vision system
tracking
mean-shift
autonomous vehicles
Opis:
In this paper, a prototype of an autonomous vehicle with an FPGA based computing system is described. It uses an ultrasonic sensor and a camera as sources of information about the surrounding environment. The vehicle is able to track an object selected by the operator (it does not need to be defined a-priori). In the proposed solution, the mean-shift algorithm is used. It has been adapted to operate in a pipeline, real-time vision system. The control unit is built of two PD controllers which determine the PWM ratio for the left and right DC drive. The whole system has been implemented on the Atlys development board with Spartan 6 FPGA device from Xilinx.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2016, 62, 5; 172-174
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An attempt to determine the effect of increase of observation correlations on detectability and identifiability of a single gross error
Autorzy:
Prószyński, W.
Kwaśniak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145479.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
sieć GPS
sieć geodezyjna
system nawigacji
single outlier case
correlated observations
detectability
identifiability
outlier-test sensitivity
mean-shift model
Opis:
The paper presents the results of investigating the effect of increase of observation correlations on detectability and identifiability of a single gross error, the outlier test sensitivity and also the response-based measures of internal reliability of networks. To reduce in a research a practically incomputable number of possible test options when considering all the non-diagonal elements of the correlation matrix as variables, its simplest representation was used being a matrix with all non-diagonal elements of equal values, termed uniform correlation. By raising the common correlation value incrementally, a sequence of matrix configurations could be obtained corresponding to the increasing level of observation correlations. For each of the measures characterizing the above mentioned features of network reliability the effect is presented in a diagram form as a function of the increasing level of observation correlations. The influence of observation correlations on sensitivity of the w-test for correlated observations (Förstner 1983, Teunissen 2006) is investigated in comparison with the original Baarda’s w-test designated for uncorrelated observations, to determine the character of expected sensitivity degradation of the latter when used for correlated observations. The correlation effects obtained for different reliability measures exhibit mutual consistency in a satisfactory extent. As a by-product of the analyses, a simple formula valid for any arbitrary correlation matrix is proposed for transforming the Baarda’s w-test statistics into the w-test statistics for correlated observations.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2016, 65, 2; 313-333
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Proposal of New Classification Algorithm
Propozycja nowego algorytmu klasyfikacyjnego
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905037.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
classification algorithm
mean shift method
silhouette indices
Opis:
In the paper a new method of classifying points to a predetermined number of classes is presented. The method is based on the use of the sample/window mean shift technique to obtain a synthetic insight into the data set structure. The method's performance is tested on Euclidean space data sets generated by the Milligan's CLUSTGEN programme through comparison with the grouping obtained by the k-means method. The criterion applied are the Rousseeuw's silhouette indices are used as a criterion for comparison.
W artykule przedstawiona jest nowa metoda klasyfikowania punktów zbioru danych do klas, których liczba jest zadana. Metoda oparta jest na wykorzystaniu techniki średniego przesunięcia okna/próby do uzyskania syntetycznego wglądu w strukturę zbioru danych. Działanie metody jest sprawdzone na zbiorach danych z przestrzeni euklidesowych wygenerowanych przy pomocy programu CLUSTGEN poprzez porównanie wyników z grupowaniem uzyskanym metodą k-średnich. Kryterium porównawczym są indeksy sylwetkowe Rousseeuwa.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-7 z 7

    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