Relevant bibliographies by topics / Сегментація зображення

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Book chapters
  4. Conference papers

Academic literature on the topic 'Сегментація зображення'

Author: Grafiati
Published: 30 May 2022
Last updated: 31 May 2022

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles

Select a source type:

Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Сегментація зображення.'

Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.

You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.

Journal articles on the topic "Сегментація зображення"

1

Гричанюк, Іван, and Олена Носовець. "АНАЛІЗ МЕТОДІВ АУГМЕНТАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ СЕГМЕНТАЦІЇ СУДИН СІТКІВКИ." Молодий вчений, no. 10 (98) (October 31, 2021): 93–97. http://dx.doi.org/10.32839/2304-5809/2021-10-98-23.

Full text
Abstract:
Сегментація судин сітківки є фундаментальним кроком на етапі діагностики та лікування різного типу серцево-судинних та офтальмологічних захворювань. Висока якість, універсальність та відсутність прив’язки до певного типу даних – є ключовими параметрами, та ціллю даного підходу до аугментації (збільшення даних), оскільки тестові зображення можуть бути захоплені за допомогою різних апаратів для аналізу зображень сітківки, або зазнають впливу різних патологічних змін. Ціллю дослідження є розглянути сегментацію сітківки ока з точки зору збільшення даних, за допомогою створення додаткових даних навчання, на основі сучасних підходів до аугментації даних. Вони включають в себе як і базові підходи на основі існуючих досліджень, так і спробу інтегрувати підходи, що не використовувались в сегментації судин сітківки. У цій роботі ми пропонуємо новий підхід до збільшення даних, а саме підхід на основі випадкової гамма-корекції. Враховуючи специфіку даних зображення сітківки ока, де основною задачею та проблемою є сегментація судин маленьких розмірів, спочатку застосовується гамма-корекція на кожному колірному каналі всього зображення, тоді як потім навмисно посилює або зменшуються регіони судин з використанням морфологічних перетворень. Тому модель сегментації може вивчити інваріантні та дискримінаційні особливості, як глобальні, так і локальні. Експериментальні результати на існуючих наборах даних демонструють, що наш метод може бути використаний в задачах сегментації судин сітківки, а також покращити продуктивність інших моделей на основі мережі U-Net, або сегментації медичних даних.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Добровська, Л., and А. Руденко. "ІДЕНТИФІКАЦІЯ КОРИСТУВАЧІВ ПІДСИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ НА ОСНОВІ СІТКІВКИ ОКА." Біомедична інженерія і технологія, no. 6 (December 11, 2021): 121–29. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.246909.

Full text
Abstract:
Забезпечення біометричної безпеки має важливе значення в більшості сценаріїв перевірки справжності користувача та його ідентифікації. Розпізнавання, засноване на зразках райдужної оболонки, є важливою областю досліджень, покликаної забезпечити надійну, просту і швидку підсистему ідентифікації користувачів системи, яка використовує камеру (її можна використовувати у будь-якій системі, яка має механізм авторизації, де необхідна гарантія підвищеної безпеки). Мета роботи полягає у встановленні основних етапів алгоритму ідентифікації (класифікації) користувачів системи на основі обробки зображення сітківки ока із зіницею. Алгоритм розпізнавання райдужної оболонки ока для реєстрації користувачів системи включає такі етапи - попередня обробка зображення: зображення проходить різні фільтри (серед них фільтр Гауса та низько-частотні фільтри, гістограмні перетворення); - препроцессінг: 1) локалізація внутрішніх і зовнішніх меж області райдужної оболонки ока з використанням генетичного алгоритму; 2) нормалізація зображення, 3) виокремлення значущої інформації; - класифікація (або зіставлення із елементами БД) - виконана на основі двошарового персептрону (ДП). Для оцінки алгоритмів розпізнавання райдужної оболонки використано базу даних оцифрованих 100 зображень очей у відтінках сірого від 50 різних людей (класів). Експерименти проводилися у два етапи: 1) сегментація і 2) розпізнавання райдужної оболонки. На першому етапі для локалізації райдужних оболонок застосовується алгоритм прямокутної області. На другому етапі виконується класифікація малюнка райдужної оболонки за допомогою мережі. Сформовані множини навчання й тестування (відповідно 60 зображень очей від 30 різних людей; 40 зображень очей від 20 різних людей). Виявлені райдужки для класифікації після нормалізації та посилення масштабуються за допомогою усереднення. Це допомагає зменшити розмір мережі. Потім зображення подаються матрицями, які є вхідним сигналом для мережі. Виходами ДП є класи візерунків райдужки. Для класифікації райдужної оболонки використовується алгоритм нейронного навчання. Точність розпізнавання на множині навчання становила 95,25%; на множині тестування - 89%. Ключові слова - біометрія, розпізнавання райдужної оболонки ока, нейронна мережа
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Патрушев, Володимир Олександрович, and Ольга Ігорівна Патрушева. "СЕГМЕНТАЦІЯ ДВОВИМІРНОГО СИГНАЛУ, ЯКИЙ ПРЕДСТАВЛЯЄ СОБОЮ ЗОБРАЖЕННЯ ТОВАРУ, ЩО ЗАМОВЛЯЄТЬСЯ СПОЖИВАЧЕМ." RADIOELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS, no. 1 (March 23, 2019): 37–43. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2019.1.04.

Full text
Abstract:
The subject of study in this article is the means of segmentation of the image of the ordered goods by the consumer online store. The goal is to determine the means of segmentation of the image of a two-dimensional signal. Objectives: analyze existing methods of image segmentation, select metaheuristic clustering with an interactive task of the number of clusters, conduct research. Methods used: segmentation of a two-dimensional signal, which is an image of a product ordered by a consumer in an online store. A meta-heuristic clustering method was implemented with an interactive assignment of the number of clusters. The method is based on the optimization of particle swarm (PSO) and annealing simulation (SA), an adaptive optimization of particle swarm (APSO), which underlies the image segmentation, is proposed. The following results were obtained. The use of simulated annealing in the proposed adaptive optimization of a particle swarm provides: control of the rate of convergence of a given metaheuristic method; research in the early stages of the entire search space, and in the final stages - the focus of the search. To determine the effectiveness of the proposed method, studies have been conducted that prove that the mean square error does not exceed 0.05, which in turn proves the effectiveness of the chosen method in image segmentation. Conclusions. The scientific novelty lies in the fact that to solve the problem of determining the method of image preprocessing, a clustering method with a given number of clusters was used, namely a metaheuristic method based on optimizing the particle swarm (PSO) and simulating annealing (SA) using adaptive particle swarm optimization (APSO), which underlies the image segmentation. The use of simulated annealing in the proposed adaptive optimization of a swarm of particles provides: control of the rate of convergence of a given meta-heuristic method and research in the early stages of the entire search space, and in the final stages the direction of the search. As a result of a numerical study, it was found that the mean square error does not exceed 0.05.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Pashchenko, R., and M. Mariushko. "МОНІТОРИНГ ЗМІН СТАНУ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ ЗЕМЕЛЬ ЗА ДАНИМИ ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛІЗУ КОСМІЧНИХ ЗНІМКІВ." Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, no. 65 (September 3, 2021): 8–17. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2021.3.008.

Full text
Abstract:
Відсутність загальних підходів до оцінки стану сільськогосподарських земель за даними ДЗЗ показує, що задача моніторингу змін їх стану є до кінця не вирішеною. У статті розглянута можливість використання фрактального аналізу космічних знімків супутника Sentinel-2 сільськогосподарських земель для визначення змін їх стану під впливом різних чинників. Оцінені характеристики космічних знімків супутника Sentinel-2 заданої території з сільськогосподарськими полями на них. Наведено порядок побудови поля фрактальних розмірностей та розрахунку фрактальної розмірності з використанням методів, які найчастіше застосовують на практиці для аналізу цифрових зображень – методи покриття і призми. Показано, що розрахунок і візуалізація ПФР космічних знімків сільськогосподарських земель дозволяє здійснювати їх сегментацію і виділяти межі проведених польових робіт, зміну їх у часі та оцінювати їх структуру після завершення робіт. Визначено, що під час фрактального аналізу космічних знімків супутника Sentinel-2 доцільно використовувати мінімальні або різниці фрактальних розмірностей. Показано, що для автоматизації процесу сегментації різних структур на космічному знімку можна застосовувати гістограму ПФР і селективні зображення. Запропоновано метод моніторингу змін стану сільськогосподарських земель з використанням фрактального аналізу, який дозволяє визначати межі аномалій на зображенні, початок зміни стану земель, обсяг проведених робіт та їх тривалість, а також оцінювати структуру земель
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Berezky, O. M., and O. Yо Pitsun. "АДАПТИВНИЙ МЕТОД СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ МЕТРИК." Scientific Bulletin of UNFU 28, no. 3 (April 26, 2018): 122–26. http://dx.doi.org/10.15421/40280325.

Full text
Abstract:
Проаналізовано сучасні алгоритми сегментації зображень, що дало змогу виділити їх переваги та недоліки для застосування в медичних цілях. Для діагностування передракових та ракових станів молочної залози використовують цитологічні та гістологічні зображення. Процес опрацювання таких зображень є важким і рутинним процесом, що потребує наявності спеціалізованих знань у медиків в галузі комп'ютерного зору. Недоліком біомедичних зображень є низька якість, неоднорідність освітлення у процесі формування зображень, низька контрастність. Неможливо застосувати одні і ті ж алгоритми і їх параметри до різних зображень, тому актуальним постає завдання розроблення адаптивних систем сегментації зображень. З'ясовано, що алгоритм сегментації методом водорозподілу у комбінації з методом порогової сегментації показав найкращі результати. Охарактеризовано закономірності між вхідними даними біомедичних зображень та алгоритмами сегментації. Сформовано правила нечіткої логіки для підбору параметрів алгоритмів біомедичних зображень. Розроблення автоматичної системи підбору параметрів сегментації цитологічних і гістологічних зображень є актуальним завданням, що підвищить якість опрацювання зображень.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Макарук, Лариса. "Паралінгвальні графічні компоненти як стилістично марковані засоби інтеракції у сучасному англійському писемному дискурсі." East European Journal of Psycholinguistics 3, no. 2 (December 22, 2016): 61–68. http://dx.doi.org/10.29038/eejpl.2016.3.2.mak.

Full text
Abstract:
Статтю присвячено паралінгвальним графічним компонентам комунікації, які функціонують у сучасному англійському писемному дискурсі. Виокремлені паралінгвальні компоненти поділено на кілька груп на основі виявлених спільних ознак. Серед них – сегментація тексту та інші графічні ефекти; шрифт та колір; непіктографічні та нефотографічні текстові елементи; іконічні мовні елементи (зображення); інші невербальні засоби. Звернуто увагу на структуру, семантику та прагматику окремих елементів, які є складниками означених груп. Обґрунтовано їх специфіку та диференційні ознаки. На основі ілюстративного матеріалу доведено, що використання невербальних компонентів невипадкове, а зумовлене низкою причин, провідними серед яких можна вважати інформаційну революцію та бажання реципієнтів й продуцентів передати та отримати максимум інформації, використовуючи при цьому мінімум семіотичних ресурсів з досить потужним прагматичним потенціалом. Звернуто увагу на те, що паралінгвальні писемні семіотичні ресурси – своєрідні стилістично забарвлені компоненти, здатні миттєво впливати на реципієнтів, змінювати їхню поведінку, спонукати до небажаних та не планованих заздалегідь дій. Окреслено кореляцію вербальних та невербальних компонентів на різних рівнях. Література References Forceville, C. and Urios-Aparisi, E. (ed). (2009). Multimodal Metaphor. Berlin: Mouton deGruyter. Jewitt, C. (ed.) (2009). The Routledge Handbook of Multimodal Analysis. London: Routledge. Kress, G. and Leeuwen, T. Van. (2001). Multimodal Discourse. Bloomsbury Academic. Kress, G. (2010). Multimodality: A Social Semiotic Approach to ContemporaryCommunication. London: Routledge. Kress, G. and Van Leeuwen, T. (2006). Reading Images: The Grammar of Visual Design.London: Routledge.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Білобородова, Т. О., І. С. Скарга-Бандурова, О. Л. Прищепа, Л. О. Шумова, and С. О. Ломакін. "Технології цифрової гістології." ВІСНИК СХІДНОУКРАЇНСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ імені Володимира Даля, no. 2 (266) (March 13, 2021): 5–12. http://dx.doi.org/10.33216/1998-7927-2021-266-2-5-12.

Full text
Abstract:
Прогрес інформаційних технологій, доступність обчислювальних потужностей, наявність великих наборів даних, розвиток технологій штучного інтелекту, машинного і глибокого навчання дали поштовх розвитку цифрової гістології. Сучасні дослідження спрямовані на створення єдиного стандартизованого рішення цифрової гістології, яке відповідатиме рівню діагностичної точності традиційної світлової мікроскопії. В статті представлено результати аналізу поточного стану і перспектив використання інформаційних технологій для цифровізації процедур патогістологічного дослідження. Розглянуто напрямки цифрової гістології, що включають телепатологію, цифрову патологію, аналіз зображень мікроскопій гістологічних препаратів та аналітику даних. Розглянуто основні технології цифрової гістології за напрямками, які, перетинаючись, доповнюють один одного. Визначено поточні завдання і проблеми цифрової гістології, а також напрямки досліджень у відповідності до задач аналізу і пошуку ефективних рішень у цій галузі. Формалізовано наступні основні етапи цифрової гістології: формування оптичного зображення мікроскопом, обробка цифрового зображення, передача даних по мережі, їх відображення на моніторі та формування патогістологічного висновку, який, в свою чергу, містить розпізнавання та аналіз гістологічних зображень, інтерпретацію і валідацію отриманих результатів, оцінку ефективності використовуваних аналітичних моделей. Виділено основні обмеження цифрової гістології, пов'язані з технологіями розпізнавання гістологічних зображень. Розглянуто умови валідації досліджень та інструментів цифрової гістології, які повинні бути належним чином перевірені з використанням репрезентативних даних для забезпечення узагальнення підходів і сумісності. Обґрунтовано задачі подальших досліджень у вигляді удосконалення процесу розпізнавання та аналізу гістологічних зображень з використанням технології глибокого навчання, яка показує високу точність сегментації, виявлення та класифікації при аналізі зображень мікроскопій гістологічних препаратів.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

ИВАНЮК, А. И., and Т. В. КОВАЛЕНКО. "Метод оцінки ефективності сегментації текстурних областей зображення." Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті, no. 1 (February 27, 2018): 29–34. http://dx.doi.org/10.18664/ikszt.v0i1.126209.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Svyrydov, A. S. "МЕТОД ПІДБОРУ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ." Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 1, no. 47 (February 8, 2018): 137–40. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.1.137.

Full text
Abstract:
У статті розглянуто існуючі методи розпізнавання зображень і проаналізовано їх недоліки. Детальнорозглянуто етапи роботи методів, визначені умови, при яких існуючі алгоритми попередньої обробки тасегментації можуть поліпшити процес розпізнавання зображень. На основі досліджень був запропонований метод вибору алгоритмів для таких етапів, як предобробка, сегментація та розпізнавання, що в своючергу дозволить оптимізувати та прискорити процес розпізнавання зображень.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Kozhemyako, A. V., and G. S. Kolesnik. "Finding defects in the wood by image segmentation." Optoelectronic information-power technologies 36, no. 2 (2019): 20–27. http://dx.doi.org/10.31649/1681-7893-2018-36-2-20-27.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Dissertations / Theses on the topic "Сегментація зображення"

1

Перепелиця, О. М., and Т. В. Носова. "Сегментація дентальної рентгенограми при ендодонтичному лікуванні." Thesis, НТУ «ХПІ», 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/17602.

Full text
Abstract:
При сегментації кореневих каналів на рентгенівських зображеннях головною умовою є коректний вибір граничного значення бінаризації. Для цього необхідно проводити гістограмний аналіз отриманих зображень та в процесі після-обробки виконувати фільтрацію локальних артефактів за допомогою морфологічних операцій.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Арутюнов, Е. Р., and В. О. Філатов. "Сегментація зображень пневмонії та пухлин за допомогою згорткових нейронних мереж з набором даних MNIST." Thesis, НТУ "ХПІ", 2022. https://openarchive.nure.ua/handle/document/20345.

Full text
Abstract:
Метою доповіді є пошук більш ефективного та оптимального способу виявлення пневмонії та сегментації пухлин з використанням згорткових нейронних мереж з використанням набору даних MNIST. В доповіді наводяться результати аналізу вибірки навчальних даних, архітектури нейронної мережі, методів класифікації та інших параметрів. Практичні дослідження являли собою аналіз зображень та класифікацію діагнозів з описом точності результатів кожного дослідження.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Носова, Я. В., and Т. В. Носова. "Деякі аспекти обробки трихологічних зображень." Thesis, Луцький НТУ, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/13822.

Full text
Abstract:
В ході проведеного дослідження було розроблено програмний засіб, що виконує операцію виділення границь ділянки волосся та підрахунок кількості пікселей, що утворюють периметр ділянки волосини, що досліджується.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Лугуев, И. В. "Сравнение и особенности реализации некоторых методов сегментации изображений." Thesis, Сумський державний університет, 2012. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28803.

Full text
Abstract:
Аннотация – Various methods of image segmentation including automatic segmentation methods and interactive methods are observed and programmed. Comparison of implemented segmentation methods was done using different input parameters. Also effectiveness estimation of these methods is presented. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/28803
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Лебедєв, В. В. "Метод аналізу медичних термограм грудних залоз чоловіків." Thesis, Київ. КВІЦ, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/13874.

Full text
Abstract:
Було розроблено метод аналізу медичних термограм грудних залоз чоловіків для автоматизованого розпізнавання і класифікації патологічних процесів. Окремо фіксувалась термограма правої і лівої грудної залози та грудної клітини в цілому для порівняння термографічної картини. При цьому обирався спеціалізований режим тепловізора для використання розробленого програмного засобу на базі методу колірної порогової сегментації текстурних зображень.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Черкасова, Є. О. "Особливості аналізу дерматоскопічних УФ-зображень шкіри обличчя з акне." Thesis, Київ. КВІЦ, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/13877.

Full text
Abstract:
У науковій роботі були проведені дослідження шкіри обличчі в ультрафіолетовому діапазоні, такий спосіб адає змогу визначити тип акне навіть на ранніх стадіях розвитку захворювання. Автоматизований аналіз дерматоскопічних УФ зображень полягає у перетворення із колірної моделі RGB в HSL- простір, а також проведення морфологічних операцій після проведення порогової сегментації для визначення площі уражених ділянок шкіри.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Курочкін, Віктор Михайлович. "Метод та технологія автоматизованої обробки даних аерофотозйомки з географічною прив`язкою." Thesis, НАУ, 2017. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/25757.

Full text
Abstract:
Курочкін В. М. Метод та технологія автоматизованої обробки даних аерофотозйомки з географічною прив’язкою. – Рукопис. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний авіаційний університет, Київ, 2017. У дисертаційній роботі запропоновано неперервну пошарову модель зображення на основі кластерного аналізу та локальної сплайн апроксимації, що описує розподіл інтенсивності неоднорідного цифрового зображення у вигляді суміші розподілів складових з ваговими коефіцієнтами, а також метод оцінки пошарових складових, що дозволяє побудову просторової апроксимації складових текстур зображення та побудувати нові оцінки числових характеристик посівної площі. Запропоновано геоінформаційну технологію автоматизованої обробки даних аерофотозйомки з географічною прив’язкою «Vagabond», що призначена для забезпечення інформацією процесів прийняття рішень шляхом організації неперервних спостережень та обробки їх результатів. Розроблено локальну геоінформаційну систему «VagabondGIS» що входить до технології багаторівневого моніторингу на локальному рівні.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Помпа, Костянтин Віталійович. "Нейронна мережа для виявлення повторних новоутворень у мозку пацієнта на МРТ-зображенні." Master's thesis, Київ, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/27735.

Full text
Abstract:
Обсяг магістерської дисертації становить 77 сторінок, містить 25 рисунків, 6 таблиць. Загалом було опрацьовано 53 джерела. Робота присвячена створенню нейронної мережі для виявлення рецидивів пухлини головного мозку. Розроблену мережу можливо застосовувати для післяопераційного моніторингу змін в області, враженій пухлиною, а також для досліджень в області нейронних мереж та медицини. Метою роботи є підвищення ефективності виявлення рецидивів пухлини мозку шляхом створення нейронної мережі для сегментації МРТ зображень. Об’єктом дослідження є нейромережа для сегментації МРТ зображень. Предметом дослідження виступає алгоритм сегментації пухлини головного мозку за допомогою нейронної мережі на зображеннях МРТ. У магістерській дисертації обґрунтовано необхідність створення інформаційної нейронної мережі, її ефективність порівняно з іншими існуючими нейромережами. Розроблена нейронна мережа дозволяє виявити рецидиви пухлин головного мозку. До того ж, архітектуру даної нейромережевої комбінації можна вдосконалити. В середовищі розробки Python створено нейромережевий ансамбль та перевірено точність розпізнавання ним пухлин головного мозку.
The volume of the master's dissertation is 77 pages, contains 25 figures, 6 tables. In total, 53 sources were processed. The work is devoted to the creation of an informative neural network for the detection of recurrence of the brain tumor. The developed system can be used for postoperative monitoring of changes in the affected area of the tumor, as well as for research in the field of neural networks and medicine. The purpose of the work is to create an informative neural network for the detection of recurrent neoplasms in the patient's brain. The object of the study is a neural network for the segmentation of MRI images. The subject of the study is the characteristics of MRI images and the information neural network tested in the development environment of Python. In the master's dissertation the necessity of creation of the informative neural network, its efficiency in comparison with other existing neural networks is substantiated. The developed neural network allows to detect recurrence of tumors of the brain. In addition, the architecture of this neural network combination can be improved. In the development environment of Python, a neural network ensemble was created and the accuracy of the recognition of the brain tumors was checked.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Перепелиця, О. М., and Т. В. Носова. "Сегментація дентальної рентгенограми при ендодонтичному лікуванні." Thesis, ХНУРЕ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/15688.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Перепелиця, О. М. "Сегментація дентальної рентгенограми при ендодонтичному лікуванні." Thesis, КЛК ХНУВС, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/16022.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Book chapters on the topic "Сегментація зображення"

1

Пустоваров, Володимир. "ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ РОЗРОБКИ БАЗИ ЗНАНЬ ПРО РОЗПІЗНАВАННЯ МІСЬКИХ БУДОВ НА ЦИФРОВИХ КОСМІЧНИХ ТА АЕРОФОТОЗНІМКАХ ПРИ АВТОМАТИЗОВАНОМУ МОНІТОРИНГУ МІСЬКОГО СЕРЕДОВИЩА." In Сучасний стан проведення наукових досліджень у IT-технологіях, галузях електроніки, інженерії, нанотехнологіях та транспортній сфері (1st ed.). European Scientific Platform, 2020. http://dx.doi.org/10.36074/csriteenat.ed-1.04.

Full text
Abstract:
У роботі розроблено та запропоновано архітектуру ансамблю нейронних мереж на основі модифікованої згорткової нейронної мережі для сегментації зображень (автокодувальника) U-net. Використання розробленої архітектури дозволить підвищити точність сегментації міських будов на цифрових космічних та аерофотознімках при автоматизованому моніторингу міського середовища. Також запропоновано технологію формального представлення побудови інформаційної технології розробки бази знань про розпізнавання міських будов на цифрових космічних та аерофотознімках при автоматизованому моніторингу міського середовища. Розроблена технологія визначає взаємозалежну сукупність етапів, з можливістю подальшого розпаралелювання виконання підетапів, з урахуванням особливостей подання (формалізації) знань про розпізнавання міських будов на цифрових космічних та аерофотознімках при автоматизованому моніторингу міського середовища.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

Conference papers on the topic "Сегментація зображення"

1

Ушаков, Владислав. "ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ СЕГМЕНТАЦІЇ ТА ВБУДОВИ ЗОБРАЖЕНЬ ДЛЯ СТВОРЕННЯ ВІРТУАЛЬНИХ СЦЕН." In THEORETICAL AND PRACTICAL ASPECTS OF MODERN SCIENTIFIC RESEARCH. European Scientific Platform, 2021. http://dx.doi.org/10.36074/logos-30.04.2021.v1.56.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
You might also be interested in the extended bibliographies on the topic 'Сегментація зображення' for particular source types:
Journal articles Dissertations / Theses
We offer discounts on all premium plans for authors whose works are included in thematic literature selections. Contact us to get a unique promo code!

To the bibliography