https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54740| Title: | Обработка входных изображений для кластеризации и классификации продуктов |
| Other Titles: | Processing of input images for product clustering and classification |
| Authors: | Деркач, А. В. Фролов, И. И. |
| Keywords: | материалы конференций;информационные технологии;обработка изображений;машинное обучение;нейросети |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Деркач, А. В. Обработка входных изображений для кластеризации и классификации продуктов = Processing of input images for product clustering and classification / А. В. Деркач, И. И. Фролов // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 339–344. |
| Abstract: | В работе выполнен комплексный анализ методов обработки входных изображений в контексте модели нейронной сети, разработанной для решения задачи классификации продуктов. В данном исследовании рассмотрены основные этапы обработки, включая шаги масштабирования изображений, их нормализации, преобразования данных в необходимый формат, а также применение дополнительных фильтров с целью повышения точности классификации. |
| Alternative abstract: | A comprehensive analysis of input image processing methods for a neural network model designed for product classification has been carried out. The main stages of processing are highlighted, including image scaling, data conversion and normalization into the required format, as well as the use of additional filters to improve classification accuracy. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54740 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Derkach_Obrabotka.pdf | 448.44 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.