статья  Иерархическая агломеративная кластеризация изображений в больших базах данных

Анализ больших баз данных изображений с точки зрения решения задачи интеллектуального поиска. Матричные модификации известных подходов, позволяющие упростить анализ изображений за счет исключения операций векторизации-девекторизации исходных данных.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

    d8888  8888888888 888888888   .d8888b.  888888888  
   d8P888        d88P 888        d88P  Y88b 888        
  d8P 888       d88P  888        888        888        
 d8P  888      d88P   8888888b.  888d888b.  8888888b.  
d88   888   88888888       "Y88b 888P "Y88b      "Y88b 
8888888888   d88P            888 888    888        888 
      888   d88P      Y88b  d88P Y88b  d88P Y88b  d88P 
      888  d88P        "Y8888P"   "Y8888P"   "Y8888P"  
                                                       
                                                       
                                                       

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 14.01.2017
Размер файла 294,2 K

Подобные документы

  • Типы изображений (черно-белые, полутоновые, цветные) и их форматы. Устройства, создающие цифровые изображения, и их параметры. Применение и характеристики методов сжатия изображений. Поиск по содержимому в базах данных изображений. Структуры баз данных.

    презентация [360,4 K], добавлен 11.10.2013

  • Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019

  • Высокопроизводительные вычисления в обработке данных дистанционного зондирования Земли. Классификация аэрокосмических изображений. Способы удаленного доступа к суперкомпьютеру. Сжатие без потерь и с потерями. Программное обеспечение системы сжатия.

    дипломная работа [2,6 M], добавлен 28.09.2011

  • Обзор методов создания Web-ресурса для публикации фотопанорамных изображений. Необходимые компоненты для работы сервера. Создание хранилища данных в программной оболочке Denwer. Публикация готовых панорамных изображений на сайте кафедры ИСКМ ВолГУ.

    курсовая работа [1,9 M], добавлен 28.08.2012

  • Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.

    дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022

  • Цифровые рентгенографические системы. Методы автоматического анализа изображений в среде MatLab. Анализ рентгеновского изображения. Фильтрация, сегментация, улучшение изображений. Аппаратурные возможности предварительной нормализации изображений.

    курсовая работа [890,9 K], добавлен 07.12.2013

  • Фрагментарная обработка больших объектов в мультимедийных базах данных (прямой доступ к отдельным фрагментам хранимого объекта). Двухуровневое разбиение полей большого размера. Древовидное представление данных. Части объекта, определяемые поддеревом.

    презентация [93,4 K], добавлен 11.10.2013

  • Сравнительная оценка существующих программ, повышающих разрешение изображений на языке Borland Delphi. Выбор оптимального инструментария для разработки логической схемы. Форма поиска файлов, преобразования изображений и реализации алгоритмов интерполяции.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 29.11.2011

  • Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.

    курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017

  • Построение интерполяционных объектов и их свойства. Линейные операции над множествами по Минковскому. Вывод формулы поворота вектора. Основные числовые характеристики изображений. Усовершенствованный метод интерполяции. Исследование исходных множеств.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 18.05.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.