Теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа

書誌詳細
第一著者: Федотов Н. Г. Николай Гаврилович
要約:В книге предлагается новая теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа, которая позволяет формировать конструктивные признаки распознавания нового класса — триплетные признаки. Источником формирования триплетных признаков является введенное автором новое геометрическое преобразование, связанное со сканированием изображений по сложным траекториям. Построена с единых позиций объединенная теория признаков распознавания и предварительной обработки изображений, пригодная для создания мощных самонастраивающихся систем распознавания образов. Приведены примеры эффективного применения теории в области геологии, медицинской и технической диагностики, нанотехнологии, биометрии.
言語:ロシア語
出版事項: Москва, Физматлит, 2009
主題:
フォーマット: 図書
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=164640

MARC

LEADER 00000nam0a2200000 4500
001 164640
005 20231101222509.0
010 |a 9785922109963 
035 |a (RuTPU)RU\TPU\book\178613 
090 |a 164640 
100 |a 20090909d2009 km y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
105 |a a z 001zy 
200 1 |a Теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа  |f Н. Г. Федотов 
210 |a Москва  |c Физматлит  |d 2009 
215 |a 304 с.  |c ил. 
320 |a Библиогр.: с. 291-300. 
330 |a В книге предлагается новая теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа, которая позволяет формировать конструктивные признаки распознавания нового класса — триплетные признаки. Источником формирования триплетных признаков является введенное автором новое геометрическое преобразование, связанное со сканированием изображений по сложным траекториям. Построена с единых позиций объединенная теория признаков распознавания и предварительной обработки изображений, пригодная для создания мощных самонастраивающихся систем распознавания образов. Приведены примеры эффективного применения теории в области геологии, медицинской и технической диагностики, нанотехнологии, биометрии. 
606 1 |a Распознавание образов  |x Математическая теория  |2 stltpush  |3 (RuTPU)RU\TPU\subj\23832  |9 48349 
610 1 |a распознающие системы 
610 1 |a инвариантные признаки 
610 1 |a сканирование 
610 1 |a геометрические решетки 
610 1 |a стохастическое распознавание 
610 1 |a алгоритмы 
610 1 |a стохастическая геометрия 
610 1 |a функциональный анализ 
610 1 |a триплетные признаки 
610 1 |a генерация 
610 1 |a предварительная обработка 
610 1 |a сварные соединения 
610 1 |a дефекты 
610 1 |a сложноструктурированные изображения 
610 1 |a биометрическая информация 
610 1 |a информатика 
610 1 |a кибернетика 
610 1 |a геология 
610 1 |a медицина 
610 1 |a техническая диагностика 
610 1 |a нанотехнологии 
610 1 |a биометрия 
675 |a 681.327.12.001.362  |v 3 
700 1 |a Федотов  |b Н. Г.  |g Николай Гаврилович 
801 1 |a RU  |b 63413507  |c 20090909 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20100422  |g RCR 
942 |c BK 
959 |a 92/20090909  |d 2  |e 245,00  |f АНЛ:1  |f ЧЗТЛ:1