Книга Пакетный способ сравнения изображений описывает оригинальный метод сравнения двух изображений. Авторы предлагают подход, основанный на создании векторных пространств атрибутов изображений путем применения фильтров Гаусса к ним. Описанный алгоритм был протестирован и результаты показали его практическую применимость, в частности, в процессе распознавания при решении проблем, связанных с наличием только одного эталонного изображения в базе.
Книга Пакетный способ сравнения изображений представляет собой детальное описание метода сравнения двух изображений на основе их атрибутов. Авторы описывают процесс построения векторных пространств атрибутов, используя размытие изображений фильтрами Гаусса. Книга содержит подробную информацию о применении этого метода в различных областях, таких как медицина, наука, реклама и искусство. Она также описывает результаты экспериментов, которые подтверждают эффективность и практическую применимость предложенного алгоритма. Книга предназначена для исследователей и профессионалов в области компьютерного зрения и обработки изображений.
Книга "Пакетный способ сравнения изображений" представляет оригинальный метод сравнения двух изображений. В этой работе используется подход, основанный на создании векторных пространств атрибутов для сравниваемых изображений путем их размытия с помощью фильтров Гаусса. Авторы предлагают алгоритм, который был тщательно протестирован. Полученные результаты свидетельствуют о его практической применимости, особенно в области распознавания и решении проблем, возникающих при работе с базами данных, содержащими однотипные эталонные изображения.
Электронная Книга «Пакетный способ сравнения изображений» написана автором И. И. Зиновьев в 2011 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от И. И. Зиновьев
В работе предложен оригинальный метод сравнения двух изображений. Подход основан на построении пространств векторов атрибутов сравниваемых изображений путем их размытия фильтрами Гаусса. Предложенный в работе алгоритм был апробирован. Полученные результаты свидетельствуют о его практической применимости, например в процессе распознавания для решения проблем, возникающих в условиях одного эталонного изображения в базе.
