Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

1 2023

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: filtering normal white noise

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Local difference threshold learning in filtering normal white noise

Timchenko Leonid, Kokriatskaia Natalia, Tverdomed Volodymyr, Kalashnik Natalia, Shvarts Iryna, Plisenko Vladyslav, Zhuk Dmytro, Kumargazhanova Saule

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

2023

T. 13, nr 2

69--73

The article was aimed at studying the process of learning by the local difference threshold when filtering normal white noise. The existing learning algorithms for image processing were analyzed and their advantages and disadvantages were identified. The influence of normal white noiseon the recognition process is considered. A method for organizing the learning process of the correlator with image preprocessing by theGQP methodhas been developed. The dependence of the average value of readings of the rank CCF (RCCF) of GQPs of the reference andcurrent images, representing realizations of normal white noise, on the probability of formation of readings of zero GQP is determined. Two versions of the learning algorithm according to the described learning method are proposed. A technique for determining the algorithm efficiency estimate is proposed.

Celem pracybyło zbadanie procesu uczenia za pomocą lokalnego progu różnicy podczas filtrowania normalnego białego szumu. Przeanalizowano istniejące algorytmy uczenia do przetwarzania obrazu oraz zidentyfikowano ich zalety i wady. Uwzględniono wpływ normalnego białego szumu na proces rozpoznawania. Opracowano metodę organizacji procesu uczenia korelatora z przetwarzaniem wstępnym obrazu przyużyciu metody GQP. Określono zależność średniej wartości próbek rangi CCF (RCCF) GQP obrazów referencyjnego i bieżącego, reprezentujących realizacje normalnego białego szumu, od prawdopodobieństwa utworzenia zerowych próbek GQP. Zaproponowano dwie wersje algorytmu uczenia opartegona opisanej metodologii uczenia. Zaproponowano metodę określania szacunkowej skuteczności algorytmu.