Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Item
    Життєвий і творчий шлях геніального українського математика георгія вороного
    (Видавництво Львівської політехніки, 2018-02-26) Горбачук, М. Л.; Пташник, Б. Й.; ІлькІв, В. С.; Horbachuk, M. L.; Ptashnyk, B. I.; Il’kiv, V. S.; Інститут математики НАН України; Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України; Національний університет “Львівська політехніка”; Pidstryhach Institute of Mathematics National Academy of Sciences of Ukraine; Pidstryhach Institute for Applied Problems of Mechanics and Mathematics National Academy of Sciences of Ukraine; Lviv Polytechnic National University
    Висвiтлено життєвий i творчий шлях генiального українського вченого, свiтової слави математика Георгiя Вороного.
  • Thumbnail Image
    Item
    Алгоритм кластеризації, агрегації та класифікації M2M-пристроїв у гетерогенній мережі 4G/5G
    (Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Бешлей, Г. В.; Селюченко, М. О.; Берневек, І. А.; Пущак, С. І.; Бешлей, М. І.; Beshley, H. V.; Seliuchenko, M. O.; Bernevek, I. A.; Pushchuk, S. I.; Beshley, M. I.; Національний університет “Львівська політехніка”; кафедра телекомунікації; Lviv Polytechnic National University; Department of Telecommunications
    Запропоновано алгоритм кластеризації, агрегації та класифікації M2M-пристроїв у майбутніх мережах 4G/5G, що дасть змогу ефективніше використовувати радіоресурс мобільної мережі, зменшити сигнальне навантаження на базову станцію та знизити енергозатрати M2M-пристроїв. Новизна алгоритму полягає у виборі головного вузла M2M на основі діаграми Вороного та методів нечіткої логіки. Цей алгоритм реалізу- ється на нововведених шлюзах M2M, який виконуватиме функції вибору головного вузла, групування різноманітних даних на класи послуг та балансування навантаження між шлюзами з метою передавання даних на недовантажені базові станції 4G/5G.
  • Thumbnail Image
    Item
    Key frame recognition using voronoi tessellations
    (Видавництво Львівської політехніки, 2013) Mashtalir, S.; Mikhnova, O.
    Вилучення ключових кадрів є формою скорочення відеоматеріалу. Цю задачу пропонується вирішувати за допомогою діаграм Вороного, які будуються за опорними точками. Вибирати ці точки пропонується за методом Харріса. Для того, щоб покращити розміщення точок, використовувалась кластеризація методом k-середніх. У результаті опорні точки значно більше відповідають контенту відео, що допомагає, своєю чергою, вилучати лише значущі кадри. Key frame extraction is a form of video summarization. It is proposed to be performed with Voronoi diagrams which are constructed on salient points. Salient point selection is assumed to be done via Harris method. To perfect point location, k-means clustering is used. As a result, salient points much better correspond to video content, which helps to extract meaningful frames.