Запис Детальніше

Кластеризация коллекций изображений в больших базах данных на основе рекурентной оптимизации

Електронного архіву Харківського національного університету радіоелектроніки (Open Access Repository of KHNURE)

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Кластеризация коллекций изображений в больших базах данных на основе рекурентной оптимизации
 
Creator Богучарский, С. И.
Машталир, С. В.
 
Subject кластеризация
базы данных изображений
функция влияния
 
Description В данной работе рассмотрены методы кластеризации больших объемов данных и предлагается модификация подхода кластеризации мультимедийных объектов с возмущениями, основанного на плотности. Проведен анализ существующего метода DENCLUE, и введена матричная функция влияния, что позволяет эффективно использовать данный подход при анализе многомерных объектов, в частности, коллекций изображений, видео и мультимедиа данных. Введенная матричная форма позволяет повысить быстродействие кластеризации за счет отсутствия векторизации-девекторизации исходных данных. Approaches to multimedia objects with noises clustering based on density are describes. DENCLUE modification, based on the introduce the matrix form influence function, which allows efficient use of this approach in the analysis of multi-dimensional objects , in particular, image collections, video and multimedia data. Introduced matrix form can improve performance of clustering due to the lack of source data vectorization-devectorization.
 
Date 2016-06-10T13:31:11Z
2016-06-10T13:31:11Z
2014
 
Type Article
 
Identifier Богучарский, С. И. Кластеризация коллекций изображений в больших базах данных на основе рекурентной оптимизации / С. И. Богучарский, С. В. Машталир // Бионика интеллекта : науч.-техн. журн. – Х. : Изд-во ХНУРЭ, 2014. – Вып. 1 (82). – С. 43--46.
http://openarchive.nure.ua/handle/document/757
 
Language ru
 
Publisher ХНУРЭ