Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Implementation of the game model of the Polish Ekstraklasa team using machine learning techniques

Pogodziński Jakub

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2021

|

Vol. 26

231

EN

The aim of the thesis is to create a model defining the style of play of a team playing in the Polish Ekstraklasa. The limitation to the highest Polish league class is dictated by the differences in the style of play depending on the league. The model is to be created on the basis of data about the team's game. To build the model, supervised and unsupervised learning techniques will be used and compared to find the relationship between the team's statistics and the determination of its playing style.

2

Grupowanie trajektorii w analizie wyników badań klinicznych

Mazurek M.

Symulacja w Badaniach i Rozwoju

|

2016

|

Vol. 7, nr 1-2

15--24

PL

Wyniki badań klinicznych mogą tworzyć wielowymiarowe szeregi czasowe, które opisują zmiany w czasie istotnych parametrów opisujących stan zdrowia i kondycję pacjenta. Analiza tego typu danych polega na wyodrębnieniu typowych przebiegów - trajektorii w procesie analizy skupień. Klasteryzacja szeregów medycznych wiąże się z transformacją danych wejściowych: regularyzacją szeregu czasowego, uzupełnieniem brakujących danych, standaryzacją zmiennych. W dalszej kolejności należy dobrać liczbę skupień oraz wykonać grupowanie metodą k-średnich, DTW, PDC lub inną. Te algorytmy są dostępne w otwartych środowiskach obliczeń statystycznych, jednak aby ułatwić analitykom ich zastosowanie, został zbudowany pakiet medclust, który dostarcza wysokopoziomowych procedur, domyślnie sparametryzowanych do wyszukiwania skupień.

EN

Clinical researches often involves measuring time-varying parameters of body condition, which forms multidimensional time-series. Typical, representative trajectories can be extracted with clustering algorithms. In order to apply clustering algorithms, raw data has to be preprocessed and this includes regularization of time series, imputation of missing values, values standardization. Next, one of time-series clustering can be applied: Dynamic Time Warping or Permutation Distribution Clustering. These algorithms are already available in open environments for statistical computing like R. In order to facilitate application of the clustering algorithms to the clinical reasarch data, new R package medclust was implemented. It provides analysts with ready-to-use high-level procedures with predefined set of parameters values to analyze clinical trajectories data.

3

Novel visual object descriptor using surf and clustering algorithms

Grycuk R.

Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics

|

2016

|

Vol. 15, nr 3

37--46

EN

In this paper we propose a method for object description based on two wellknown clustering algorithms (k-means and mean shift) and the SURF method for keypoints detection. We also perform a comparison of these clustering methods in object description area. Both of these algorithms require one input parameter; k-means (k, number of objects) and mean shift (h, window). Our approach is suitable for images with a non-homogeneous background thus, the algorithm can be used not only on trivial images. In the future we will try to remove non-important keypoints detected by the SURF algorithm. Our method is a part of a larger CBIR system and it is used as a preprocessing stage.

4

Metody grupowania prymitywów geometrycznych w zadaniach automatycznej rekonstrukcji sceny robota manipulacyjnego.

Piaścik T.

Prace Naukowe Instytutu Cybernetyki Technicznej Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

|

2001

|

Vol. 103, nr 47

159-168

PL

W referacie przedstawiono elementy hierarchicznego modelu organizacji procesu wizyjnej percepcji maszynowej w zastosowaniu do rekonstrukcji sceny trójwymiarowej robota manipulacyjnego [2,5]. Opisano podstawowe zasady kierujące procesem grupowania elementów struktury w obiekty wyższego rzędu. Omówiono i zilustrowano dwa różne schematy decyzyjne sterujące procesem grupowania: pierwszy oparty na heurystykach, drugi wykorzystujący teorię Dempstera-Shafera. Przedyskutowano problemy związane z parametryzacją zastosowanych procedur i dokonano oceny możliwości ich automatyzacji.

EN

Machine-vision perception schemes for the reconstruction of the 3D robot scene to support the automatic manipulation have been discussed. Basic principles controlling edgelets grouping into higher-level geometrical structures have been presented. Namely, two decision schemes - one based on the geometrical heuristics and one implementing the Dempster-Shafer theory have been studied. In particular, problems related to the parametrization of grouping algorithms have been addressed with the goal to evaluate the prospects of process automation. Two approaches have been illustrated with the processing results reffering to the same test image of the simple manipulation scene.