| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Деркач, А. В. | - |
| dc.contributor.author | Фролов, И. И. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-02T07:53:31Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-02T07:53:31Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Деркач, А. В. Исследование влияния входных параметров на классификацию изображений продуктов = Investigation of the influence of input image parameters on product classification / А. В. Деркач, И. И. Фролов // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 256–262. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59671 | - |
| dc.description.abstract | Проведен комплексный анализ влияния параметров входных изображений на качество
классификации изображений продуктов питания с использованием разных моделей нейронных сетей.
Описаны основные этапы подготовки изображений, включая изменение разрешения, добавление
гауссовского шума и изменение средней яркости. Проведены эксперименты с различными параметрами
входных изображений для оценки их влияния на точность классификации. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | обработка изображений | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | классификация продуктов | en_US |
| dc.subject | параметры входных данных | en_US |
| dc.title | Исследование влияния входных параметров на классификацию изображений продуктов | en_US |
| dc.title.alternative | Investigation of the influence of input image parameters on product classification | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | A comprehensive analysis of the influence of input image parameters on the quality of food
classification using different neural network models has been carried out. The main stages of image preparation are
highlighted, including changing the resolution, adding Gaussian noise, and changing the average brightness.
Experiments have been conducted with various parameters of the input images to assess their effect on classification
accuracy. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
