Исследование эффективности работы алгоритма K-means, реализованного различными способами на Python; Молодежь и современные информационные технологии

Исследование эффективности работы алгоритма K-means, реализованного различными способами на Python; Молодежь и современные информационные технологии

Podrobná bibliografie
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2026.— С. 188-192
Hlavní autor:	Скомкин В. А.
Další autoři:	Дёмин А. Ю. Антон Юрьевич
Shrnutí:	Данное исследование оценивает эффективность различных реализаций на языке Python алгоритма K-means, используемого для кластеризации изображений. Анализируются библиотеки, такие как NumPy, sklearn и SciPy. Исследование включает сравнение производительности фильтрации каждой библиотеки для обработки растровых изображений. В результате реализация алгоритма на SciPy оказалась оптимальной по всем параметрам Текстовый файл
Jazyk:	ruština
Vydáno:	2026
Témata:	электронный ресурс труды учёных ТПУ кластеризация изображений обработка изображений сравнительный анализ машинное обучение данные
On-line přístup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/139086
Médium:	Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=687363

Podobné jednotky

Модификация алгоритма сегментации K-means with Connectivity Constraint; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Autor: Костин К. А. Кирилл Александрович
Vydáno: (2016)

Основы искусственного интеллекта в примерах на Python: самоучитель
Autor: Постолит А. В. Анатолий Владимирович
Vydáno: (Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2025)

Распознавание изображений, основанное на ранговом распределении их пространственно-яркостных характеристик; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Autor: Петрик И. М.
Vydáno: (2016)

Система поиска, выделения и распознавания лиц на изображениях; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 318, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика
Autor: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Vydáno: (2011)

Разработка веб-сервиса для реализации сценариев обработки изображений по уменьшению цветовой палитры на основе комбинации кластеризационных методов; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Кулешова Е. Е.
Vydáno: (2025)

Исследование Python библиотек для линейной фильтрации растровых изображений; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Манасян А. Л.
Vydáno: (2024)

Распознавание нечётких дубликатов изображений, основанное на ранговом распределении мощностей кластеров яркости; Компьютерная оптика; Т. 38, № 4
Autor: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Vydáno: (2014)

Оценивание гетерогенности изображений на основе их представления квадродеревьями; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 318, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика
Autor: Тарков М. С.
Vydáno: (2011)

Нейросети на Python. Основы ИИ и машинного обучения
Autor: Куликова И. В.
Vydáno: (Санкт-Петербург, Наука и Техника, 2025)

Предобработка изображений одномерными точечными отображениями; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 319, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика
Autor: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Vydáno: (2011)

Изображения - виды, разрезы, сечения; Электротехника, электромеханика и электротехнологии
Autor: Гринин А. С.
Vydáno: (2006)

Модернизация алгоритмов нейросетевой генерации изображений для повышения качества и снижения потребления видеопамяти; Электронные средства и системы управления; Ч . 2
Autor: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Vydáno: (2025)

Использование алгоритма GLCM для проведения классификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
Autor: Лайком Д. Н. Дмитрий Николаевич
Vydáno: (2014)

Исследование производительности вычислительного модуля NEUROMATRIX МС127.05 при выполнении на нем нейронных сетей YOLO; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Vydáno: (2022)

Методическое и программное обеспечение субъективной оценки качества восстановленных после сжатия изображений; Современные техника и технологии; Т. 2
Autor: Карагодин М. А.
Vydáno: (2006)

Nature and Biologically Inspired Image Segmentation Techniques; Archives of Computational Methods in Engineering; Vol. XX, iss. X
Vydáno: (2021)

Имитационное моделирование системы обработки изображения; Теплофизические основы энергетических технологий
Autor: Шашев Д. В.
Vydáno: (2013)

Сравнительный анализ подходов с использованием мультимодальных моделей для автоматической классификации изображений и редукции цветовой палитры; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Кулешова Е. Е.
Vydáno: (2026)

COVID-19 image classification using deep features and fractional-order marine predators algorithm; Scientific Reports; Vol. 10, iss. 1
Vydáno: (2020)

Применение нейронных сетей для определения расположения ключевых точек лица на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Минаева О. И.
Vydáno: (2018)

Анализ и обработка изображений анодного оксида алюминия, полученных методом атомно-силовой микроскопии; Вестник Томского государственного университета. Химия; № 19
Autor: Гришанков А. А. Алексей Артурович
Vydáno: (2020)

Получение адсорбента на основе гамма-оксида алюминия методом вакуумного распыления; Вестник Томского государственного университета. Химия; № 20
Autor: Хрусталева К. В. Ксения Виктровна
Vydáno: (2020)

Разработка алгоритма обнаружения дорожных знаков на сложном фоне; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
Autor: Береснев А. П.
Vydáno: (2016)

Разработка алгоритма автоматического обнаружения теней и бликов на изображении; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Vydáno: (2016)

Независимая оценка качества фотоизображений без участия человека; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Муравьев А. С.
Vydáno: (2013)

Анализ алгоритмов аугментации изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Vydáno: (2024)

Анализ волнового алгоритма распознавания для нахождения скелета растрового изображения; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Autor: Коровкин В. А. Виталий Александрович
Vydáno: (2013)

Развитие магистерской программы "Искусственный интеллект и машинное обучение"; Современные технологии, экономика и образование
Autor: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Vydáno: (2019)

Image source adapter – веб-сервис для получения изображений с внешних источников; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Кулешова Е. Е.
Vydáno: (2024)

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Имигеев Е. И.
Vydáno: (2018)

Выявление признаков биологических клеток на изображениях и видео на основе алгоритма иерархической временной памяти; Фундаментальные исследования; № 2, ч. 24
Autor: Кондратенко В. А. Вячеслав Александрович
Vydáno: (2015)

Методы регуляризации в задачах реконструкции изображений по проекциям; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Аметова Э. С. Эвелина Серверовна
Vydáno: (2013)

Исследование спектральных характеристик изображений и алгоритм определения роза-гаммы; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Калинина Е. А.
Vydáno: (2003)

Автоматизация процесса сегментации томографического изображения; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Власов А. В. Андрей Владимирович
Vydáno: (2012)

Теоретические и прикладные аспекты современной картографии
Autor: Свентэк Ю. В. Юрий Викторович
Vydáno: (Москва, Эдиториал УРСС, 1999)

Промышленная радиационная интроскопия
Vydáno: (Москва, Энергоатомиздат, 1985)

Построение системы контроля размеров крупногабаритных деталей на основе 3D-системы технического зрения; Измерительная техника; № 12
Autor: Дунин-Барковский И. И.
Vydáno: (2004)

Mathematical model of the educational competences formation in the intellectual search; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
Autor: Khaperskaya A. V. Alena Vasilievna
Vydáno: (2016)

Разработка генеративно-состязательной нейросети для генерации КТ-изображений грудной клетки; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Кузнецов И. Е.
Vydáno: (2023)

Эксперименты с машинным зрением
Vydáno: (Москва, Наука, 1987)