Дослідження ефективності різних методів кластеризації та класифікації кластерів для стискання монохромних зображень штучного зору робота на основі компонентного аналізу

dc.contributor.authorТаянов, С. А.
dc.date.accessioned2011-04-11T09:33:32Z
dc.date.available2011-04-11T09:33:32Z
dc.date.issued2010
dc.description.abstractДосліджено ефективність запропонованих методів кластеризації для стискання монохромних зображень штучного зору робота на основі компонентного аналізу, а також визначено ефективність класифікації кластерів для складання матриці перетворень компонентного аналізу. Efficiency of proposed clustering methods under compression of monochrome images on the base of principal component analysis is investigated in this article and efficiency of cluster classification for completion of transformation matrix of principal component analysis is defined as well.uk_UA
dc.identifier.citationТаянов С. А. Дослідження ефективності різних методів кластеризації та класифікації кластерів для стискання монохромних зображень штучного зору робота на основі компонентного аналізу / С. А. Таянов // Автоматизація виробничих процесів у машинобудуванні та приладобудуванні : український міжвідомчий науково-технічний збірник / Національний університет "Львівська політехніка" ; відповідальний редактор З. А. Стоцько. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2010. – Випуск 44. – С. 123–129. – Бібліографія: 5 назв.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/8357
dc.language.isouauk_UA
dc.publisherВидавництво Львівської політехнікиuk_UA
dc.subjectкомпонентний аналізuk_UA
dc.subjectмонохромні зображенняuk_UA
dc.titleДослідження ефективності різних методів кластеризації та класифікації кластерів для стискання монохромних зображень штучного зору робота на основі компонентного аналізуuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
19.pdf
Size:
2.38 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: