ПОРІВНЯННЯ АЛГОРИТМІВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ ПРИ РОЗПІЗНАВАННІ ОБ’ЄКТІВ

  • M. Botvin
  • A. Gertsiy
Ключові слова: розпізнавання об’єктів, кластерний аналіз, алгоритм K-means, Means-shift, DBSCAN.

Анотація

В статті проаналізовано перспективи застосування алгоритмів кластерного аналізу в
цифровій обробці зображень, зокрема, при сегментації та стисненні графічних зображень, а
також при розпізнаванні образів у транспортній сфері діяльності. Проведено порівняльне
моделювання алгоритмів кластеризації K-means, Mean-shift та DBSCAN на різних типах даних та
зроблено висновки щодо доцільності застосування певного алгоритму в тих чи інших умовах

Посилання

Giovanni Maria, Farinella Sebastiano, BattiatoRoberto Cipolla. Advanced Topics in Computer Vision and Pattern Recognition. Italy, 2013. 437p.

Amita Pal, Sankar K Pal. Pattern recognition and big data. New Jersey, 2017. 862p.

Tal Hassner, Ce Liu. Dense Image Correspondences for Computer Vision. Switzerland, 2016. 302p.

Селянкин В. В., Скороход С. В. Анализ и обработка изображений в задачах компьютерного зрения: учебное пособие. Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2015. 82 с.

Чабан. Л.Н. Методы и алгоритмы распознавания образов в автоматизированном дешифрировании данных дистанционного зондирования: учебное пособие. – М.: МИИГАиК, 2016, – 94 с.

Neelambike S. Color image segmentation by clustering. International journal of advanced research in computer science & technology. 2014. Vol. 2. № 1. Р. 95-97.

Aqil Burney S.M. K-means cluster analysis for image segmentation. International Journal of Computer Applications. 2014. Vol. 96. № 4. Р. 8.

Nameirakpam Dh. Image segmentation using k-means clustering algorithm and subtractive clustering algorithm. Eleventh international multi-conference on information processing-2015 (IMCIP-2015). India. Р. 764 – 771.

Xing Wan. Application of K-means Algorithm in Image Compression // AEMCME. 2019. Vol. 5: IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering – China 2019.

Yousef Farhang. Face Extraction from Image based on K-Means Clustering Algorithms. (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2017. Vol. 8, No. 9.

Rajib Saha, Mosammat Tahnin Tariq, Mohammed Hadi, and Yan Xiao. Pattern Recognition Using Clustering Analysis to Support Transportation System Management, Operations, and Modeling. Journal of Advanced Transportation. Volume 2019, Article ID 1628417, 12 pages.

Ying Chen, Jiwon Kim, Hani S. Mahmassani. Pattern Recognition Using Clustering Algorithm for Scenario Definition in Traffic Simulation-based Decision Support Systems. 2014 IEEE 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) October 8-11, 2014. Qingdao, China.

Karaman S., Pezzatini D., Bimbo A. A multi-camera image processing and visualization system for train safety assessment.. Multimedia Tools and Applications. 2018. Vol. 77. № 2. Р. 1583–1604. 14. Sergios Theodoridis, Koutroumbas K. An introduction to pattern recognition: a MATLAB approach. / Academic Press, 2010. – 240 p.

An Introduction to Machine Learning with Python (O’Reilly) by Andreas C. Mueller and Sarah Guido. Copyright 2017 Sarah Guido and Andreas Mueller, 978-1-449-36941-5.

Damir Demirovi´. An Implementation of the Mean Shift Algorithm // ISSN 2105–1232 c 2019 IPOL & the authors CC–BY–NC–SA.

Рашка С. Python и машинное обучение / пер. с англ. А. В. Логунова. - М.: ДМК Пресс, 2017. - 418 с.: ил.

Опубліковано
2021-01-09
Розділ
Математичне моделювання