EISSN 1999-7604
Язык: ru

Статья: КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЯ РАСТЕНИЙ СРЕДСТВАМИ ТЕКСТУРНОГО ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2024)

Читать онлайн

В данной работе предложен метод, комбинирующий вейвлет-преобразования и методы машинного обучения, для классификации состояния растительных культур по цветным цифровым изображениям. Входными данными для классификации являлся сформированный вектор текстурных признаков Харалика.

Реализована программа на высокоуровневом языке программирования Python для классификации цифровых изображений с использованием многоуровневого дискретного вейвлет-преобразования Добеши и классификационных методов машинного обучения – классической логистической регрессии и персептрона. Показана эффективность предложенного метода в решении задачи многоклассовой классификации изображений, сделаны соответствующие выводы, оценены перспективы метода.

Ключевые фразы: нейронная сеть, : вейвлет-преобразование Добеши, текстурные признаки Харалика, логистическая регрессия, классификация цифровых изображений
Автор (ы): Брыкин Валентин Валерьевич, Брагинский Михаил Яковлевич, Тараканов Дмитрий Викторович, Тараканова Ирина Олеговна
Журнал: ВЕСТНИК КИБЕРНЕТИКИ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.8. Искусственный интеллект
517.4. Функциональные определители. Интегральные преобразования. Операционное исчисление
Для цитирования:
БРЫКИН В. В., БРАГИНСКИЙ М. Я., ТАРАКАНОВ Д. В., ТАРАКАНОВА И. О. КЛАССИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЯ РАСТЕНИЙ СРЕДСТВАМИ ТЕКСТУРНОГО ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // ВЕСТНИК КИБЕРНЕТИКИ. 2024. ТОМ 23, № 1
Текстовый фрагмент статьи