PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Weather and a part of day recognition in the photos using a KNN methodology

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This article presents a proposal for recognizing the weather and part of a day in digital photos encoded in the bitmap format, based on auctorial edge detection algorithm of horizon to demarcate the sky and k-nearest neighbours algorithm, to classify the daytime in the picture as “day” or “night” and to classify the weather as “sunny” or “cloudy”. To verify the effectiveness of the classification the Internal Bagging-5 model was applied. The data for surveys in the form of pictures was prepared on self-provision. To test the method in a different location, data from the Internet was used.
Słowa kluczowe
Rocznik
Tom
Strony
291--302
Opis fizyczny
Bibliogr. 6 poz., rys., tab., wykr., zdj.
Twórcy
autor
  • Katedra Metod Matematycznych Informatyki, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski, ul. Słoneczna 54, 10-710 Olsztyn
Bibliografia
  • KAEHLER A., BRADSKI G.: OpenCV 3. Komputerowe rozpoznawanie obrazu w C++ przy użyciu biblioteki OpenCV, Helion Publishing House, 2017
  • ARTIEMJEW P., Wybrane paradygmaty sztucznej inteligencji, PJATK Publishing House, 2016
  • MACHOVÁ K., BARČÁK F., BEDNÁR P.: A Bagging Method using Decision Trees in the Role of Base Classifiers, http://people.tuke.sk/kristina.machova/pdf/bagging_o6.pdf
  • LEMMENS A., CROUX C.: Bagging and Boosting Classification Trees to Predict Churn, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.196.6659&rep=rep1&type=pdf
  • ESPOSITO R., SAITTA L.: Monte Carlo Theory as an Explanation of Bagging and Boosting, http://www.ijcai.org/Proceedings/03/Papers/074.pdf
  • MOLINARO, A.M., SIMON, R., PFEIFFER, R.M.: Prediction error estimation. a comparison of resampling methods, in. Bioinformatics, vol. 21, issue 15, Oxford University Press, Oxford, UK, pp. 3301-3307, 2005
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-929d7e14-fced-4e38-a575-6f9e56213db5
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.