title: Combining various image classification methods of increasing recognition quality
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Фуртат Игорь Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Furtat Igor Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Трошин Владислав Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Trosin Vladislav Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ананьевский Михаил Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ananevskij Mihail Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063212
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32453
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В этой работе показано влияние контекстной информации на принятие решений при классификации в задачах распознавания изображений. Продемонстрирована структура, объединяющая метод опорных векторов и марковское случайное поле путём включения контекстной информации в ядро метода опорных векторов. Предложены различные схемы соседей для анализа контекста. Реализована модель предложенной структуры вместе с разными настраиваемыми схемами соседей на языке Python. В качестве набора данных использованы изображения поверхности Луны. Результаты классического метода опорных векторов и различных версий модифицированного метода сравнены.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper shows the influence of contextual information on decision making in classification in image recognition problems. A structure is demonstrated that combines a support vector machine and a Markov random field by including contextual information in the kernel of the support vector machine. Various neighbor schemes are proposed for context analysis. The proposed structure model is implemented along with various custom neighbor schemas in Python. Images of the lunar surface are used as a dataset. The results of the classical support vector machine and different versions of the modified method are compared.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод опорных векторов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: марковское случайное поле
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ контекста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: support vector machine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Markov random field
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: context analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Combining various image classification methods of increasing recognition quality
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Объединение различных методов классификации изображений для повышения качества распознавания
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32453/1/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 537,83 kB
resources.filename: reviewSV_review_s.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32453/2/reviewSV_review_s.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 41,32 kB