Klasyfikacja tekstur za pomocą SVM - Maszyny Wektorów Wspierających

• Autorzy: Goszczyński J.

Warianty tytułu

EN

Texture classification using Support Vector Machine

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Motywacją do badań był pomysł wytworzenia robota-kosiarki wyposażonego w system komputerowego widzenia. Rozpoznawanie obrazu może zostać zrealizowane za pomocą klasyfikacji tekstur obiektów, które otaczają robota. Artykuł przedstawia przykład klasyfikacji tekstur za pomocą Maszyny wektorów wspierających SVM (ang. Support Vector Machine) Do badań wykorzystano oprogramowanie LIBSVM.

EN

Motivation for research was idea to create mower robot with computer vision system. Image recognition can be done by textures classification of objects that robot is surrounded. This article has reviewed example of texture classification by SVM Support vector machine. For research was used LIBSVM software.

Słowa kluczowe

PL

maszyna wektorów wspierających; rozpoznawanie wzorców; rozpoznawanie obrazów; rolniczy robot mobilny

EN

support vector machine (SVM); pattern recognition; image recognition; agriculture mobile robot

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2006
• Tom: R. 10, nr 13(88)
• Strony: 119--126
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Goszczyński J.

• Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Wydział Rolnictwa i Bioinżynierii, Instytut Inżynierii Rolniczej

Bibliografia

• Hsu Ch., Chang Ch., Lin Ch. 2005. A Practical Guide to Support Vector Classification, Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University.
• Cortes, C. and V. Vapnik 1995. Support-vector network. Machine learning 20, 273-297.
• Jankowski N. 2003. Ontogeniczne sieci neuronowe. O sieciach zmieniających swoja strukturę, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa.
• Vapnik, V. 1995. The Nature of Statistical Learning Theory. New York, NY: Springer-Verlag.