title: Algorithms of analysis and classification of the images of plant and soil preparations
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Батюков Александр Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Batukov Aleksandr Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Муренин Иван Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Murenin Ivan Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ампилова Наталья Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ampilova Natala Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:47:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:47:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016268
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39488
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В последнее время активно развивается изучение свойств различных сельскохозяйственных продуктов, лекарственных препаратов, почвы. При анализе любых классов изображений используется экспертная оценка, которая требует значительного практического опыта и времени. Необходимым дополнением к экспертным знаниям является анализ изображений с помощью математических методов, который позволяет выявлять характерные признаки и описывать их с помощью определенных числовых характеристик. В работе используются различные методы выделения признаков и классификации для разных классов растительных препаратов, таких как изображения пшеницы, почвы и бобов. Для выделения признаков используется разработанный автором метод выделения кривой на основе геометрических характеристик изображения, метод мультифрактального спектра, метод вычисления нормированной меры над изображением и метод поиска особых точек на изображении. Для классификации использовались различные методы машинного обучения, а также методы оценки степени сходства вероятностных распределений, в том числе расчет взаимной корреляции и расстояния Йенсена-Шеннона. Исследование применимости предложенного и реализованного набора методов анализа сложноструктурированных изображений растительных препаратов и почвы и используемых методов классификации показывает, что эта техника применима для оценки изображений и позволяет отличать объекты разной природы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Recently, the study of the properties of various agricultural products, medicines, and soil has been actively developing. When analyzing any classes of images, an expert assessment is used, which requires considerable practical experience and time. A necessary addition to expert knowledge is the analysis of images using mathematical methods, which allows you to identify characteristic features and describe them using certain numerical characteristics. The work uses various methods of feature extraction and classification for different classes of herbal preparations, such as images of wheat, soil, and beans. For feature extraction, the author uses the curve extraction method developed by the author based on the geometric characteristics of the image, the multifractal spectrum method, the method for calculating the normalized measure over the image, and the method for finding singular points in the image. For classification, various machine learning methods were used, as well as methods for assessing the degree of similarity of probability distributions, including the calculation of cross-correlation and the Jensen-Shannon distance. A study of the applicability of the proposed and implemented set of methods for analyzing complexly structured images of plant preparations and soil and the classification methods used shows that this technique is applicable for image evaluation and allows distinguishing objects of different nature.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: растительные препараты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: изображения почвы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: капиллярный динамолиз
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: изображения пшеницы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: выделение признаков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: plant preparations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: soil images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: capillary dynamolysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: wheat images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: feature extraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Algorithms of analysis and classification of the images of plant and soil preparations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Алгоритмы анализа и классификации изображений препаратов растений и почвы
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_v12_Murenin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39488/2/VKR_v12_Murenin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,05 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39488/3/reviewSV_Otzyv_rukovoditela.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 278,59 kB
resources.filename: reviewSV_st016268_Murenin_Ivan_Nikolaevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39488/4/reviewSV_st016268_Murenin_Ivan_Nikolaevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,31 kB