- Tytuł:
-
Konwersja obrazów cyfrowych do postaci zbiorów uczących dla potrzeb modelowania neuronowego
Conversion of digital images into the form of teaching sets for the purposes of neural modeling - Autorzy:
-
Przybylak, A.
Boniecki, P.
Nowakowski, K. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/287969.pdf
- Data publikacji:
- 2009
- Wydawca:
- Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
- Tematy:
-
przetwarzanie obrazu
analiza obrazu
piksel
zbiór uczący
sieć neuronowa
image processing
image analysis
pixel
teaching set
neural network - Opis:
-
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych na potrzeby analizy obrazu wymaga prawidłowego przygotowania zbiorów uczących. W przypadku pozyskiwania informacji z obrazów cyfrowych konieczna jest ich konwersja do postaci akceptowanej przez sztuczną sieć neuronową. Niezwykle istotne jest, aby do struktury zbioru uczącego trafiły cechy reprezentatywne, pozwalające na poprawne działanie modelu neuronowego. W przedstawionym w pracy systemie użytkownik ma możliwość wyboru danych, które umieści w zbiorze uczącym. W aktualnej wersji systemu mogą to być informacje o barwie, na które składają się: histogram, tekstura oraz składowe modelu RGB.
Using artificial neural networks for image analysis purposes requires proper preparation of teaching sets. In case of information acquisition from digital images it is necessary to convert them into the form accepted by an artificial neural network. It is extremely important to incorporate representative features allowing correct operation of neural model into the teaching set structure. In the system presented in this work user is able to select data, which will be included in the teaching set. In current system version this may be information on colour, which includes: histogram, texture and the RGB model components. - Źródło:
-
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 9, 9; 201-206
1429-7264 - Pojawia się w:
- Inżynieria Rolnicza
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł