| Title: | Корреляционный анализ подобных фигур на изображениях |
| Other Titles: | Correlation analysis of similar figures in images |
| Authors: | Бурый, Д. С. |
| Keywords: | материалы конференций;корреляционный анализ;машинное обучение;обработка изображений |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Бурый, Д. С. Корреляционный анализ подобных фигур на изображениях = Correlation analysis of similar figures in images / Бурый Д. С. // Электронные системы и технологии : сборник материалов 59-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 17–21 апреля 2023 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2023. – С. 86–87. |
| Abstract: | Целью данного исследования является изучение корреляционного анализа похожих фигур на изображениях. Набор изображений, содержащих похожие фигуры, был использован для выявления и анализа взаимосвязи между ними. С помощью MATLAB была выполнена обработка и анализ изображений после предварительной обработки для удаления шума и повышения контрастности. Из изображений были извлечены объекты, включая цвет, форму, текстуру и определение краев. Затем был проведен корреляционный анализ, чтобы определить взаимосвязь между похожими фигурами путем вычисления коэффициента корреляции Пирсона между их признаками. Результаты продемонстрировали положительную корреляцию между похожими фигурами на изображениях, причем обнаружение краев и особенности формы показали самые высокие коэффициенты корреляции. |
| Alternative abstract: | The present study aims to investigate the correlation analysis of similar figures in images. A dataset of images containing similar figures was utilized to identify and analyze the relationship between them. Using MATLAB, image processing and analysis were performed on the images after preprocessing to remove noise and enhance contrast. Features were extracted from the images, including color, shape, texture, and edge detection. A correlation analysis was then conducted to determine the relationship between similar figures by calculating the Pearson correlation coefficient between their features. The results demonstrated a positive correlation between the similar figures in the images, with edge detection and shape features showing the highest correlation coefficients. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51240 |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 59-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2023)
|
