Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Intelektuālas robotizētas sistēmas
Nosaukums Pārraudzītās apmācības izmantošana dzīslu izšķiršanai augu lapu attēlos
Nosaukums angļu valodā Supervised Learning for Vein Extraction in Leaf Images
Struktūrvienība 12300 Lietišķo datorsistēmu institūts
Darba vadītājs A.Ņikitenko
Recenzents I.Andersone, MISI katedras lektore
Anotācija Darba tēma ir augu lapu galvenās dzīslas izķiršana attēlos, izmantojot pārraudzītās apmā- cības algoritmus. Mērķis bija izpētīt dažādas attēlu iezīmes, klasifikatorus un regresijas algoritmus, izstrādāt algoritmu dzīslas izķiršanai un novērtēt to. Tika izstrādāti divi galvenās dzīslas izķiršanas un lokalizācijas algoritmi - galvenās dzīslas pozas noteicējs (regresijas pieeja) un galvenās dzīslas attēla punktu klasifikators. Katrs no algoritmiem var tikt izmantots patstāvīgi vai arī kombinācijā, lai iegūtu labākus izšķiršanas rezultātus. Abas metodes izmanto gadījuma rakstura papardes kā pārrau- dzītās apmācības algoritmu. Apmācība un novērtēšana tika veikta, izmantojot septiņas dažādas lapu attēlu kopas ar dažādas sarežģītības attēliem. Rezultāti uzrādīja to, ka dzīslas pozas noteikšanas algoritms darbojas salīdzinoši pre- cīzi un var tikt izmantots gan individuāli, lai noteiktu aptuvenu dzīslas pozu, gan kom- binācijā ar dzīslas attēla punktu klasifikatoru kā lapas orientācijas labošanas algoritms. Tika arī noskaidrots, ka gadījuma paparžu klasifikators spēj sniegt pietiekami precīzu dzīslas attēla punktu klasifikāciju. Taču, lai sasniegtu labākus rezultātus, būtu nepiecie- šams veltīt vairāk darba parametru piemeklēšanai, dažādiem papildus uzlabojumiem un apmācībai, izmantojot lielākas attēlu kopas.
Atslēgas vārdi pārraudzītā apmācība, iezīmju izšķiršana, klasifikācija, attēlu apstrāde
Atslēgas vārdi angļu valodā supervised learning, feature extraction, classification, image processing
Valoda lv
Gads 2015
Darba augšupielādes datums un laiks 29.05.2015 10:25:24