Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: transformacja Karhunena-Loevego

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Transformacja Karhunena-Loevego dla obrazów barwnych

100%

Palus H. , Bereska D. , Grela S.

Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska

2000

tom z. 131

185-195

Transformacja K-L wymaga obliczania macierzy transformującej dla każdego obrazu oddzielnie. W pracy opisano szczegóły efektywnej implementacji takiej transformacji dla obrazów barwnych. Przedstawiono przegląd ważniejszych dotychczasowych zastosowań transformacji w dziedzinie przetwarzania obrazów barwnych. Stosując standardowe obrazy barwne pokazano zasadnicze właściwości transformacji K-L: dekorelację składowych barwnych i skupienie energii obrazu w pierwszych składowych. Wykazano doświadczalnie mniejszą wrażliwość składowej K1 w stosunku do składowej intensywnościowej I ze względu na zmiany luminancji obrazu.

The K-L transform needs calculating of transform matrix for each image separately. In the paper details of effective implementation such transform of colour images are described. The short review of KLT applications in the field of colour image processing is presented. Using the standard colour images, principal properties of KLT are shown, i.e. a complete decorrelation of colour components and energy compaction in first components. The lesser luminance sensitivity of K1 component compared to I component is experimentally proved.

The Huber's functions and their application to a classification problem

63%

Gacki H. , Kulawik A.

Mathematica Applicanda

2020

tom Vol. 48, no. 2

99--114

In the following paper a classification problem with two multivariate normally distributed classes is considered. The problem is solved in a case of an empirical real situation (a motors data) using the Karhunen-Loeve transform and classifying functions based on estimators for unknown parameters of a multivariate normal distribution. We consider the maximum likelihood estimator and a robust one. The robust estimator bases on the Huber's functions. The corresponding classifying functions (classifiers) are compared using the Leave-One-Out metod.

W artykule rozważany jest problem klasyfikacji w przypadku dwóch klas o wielowymiarowym rozkładzie normalnym. Problem ten jest rozwiązywany na podstawie przykładu empirycznego (dane dotyczące silników) z wykorzystaniem transformacji Karhunena-Loevego oraz funkcji klasyfikujących bazujących na wybranych estymatorach nieznanych parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego. Rozważany jest zarówno klasyczny estymator - estymator największej wiarogodności, jak również estymator odporny, który opiera się o funkcje Hubera. Uzyskane klasyfikatory są porównywane za pomocą sprawdzianu krzyżowego - metoda Leave-One-Out.