Участник:Pushnyakov Alexey

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Весна 2013, 6-й семестр)
Строка 20: Строка 20:
''А.С.Пушняков'' [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Pushnyakov2013SpectrumImage/doc/Pushnyakov2013SpectrumImage.pdf Использование спектрального преобразования для распознавания напечатанного изображения] // Machinelearning.ru, 2013.
''А.С.Пушняков'' [http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Pushnyakov2013SpectrumImage/doc/Pushnyakov2013SpectrumImage.pdf Использование спектрального преобразования для распознавания напечатанного изображения] // Machinelearning.ru, 2013.
 +
 +
=== Осень 2013, 7-й семестр ===
 +
 +
'''Сегментация цветных изображений'''
 +
 +
В работе решается задача сегментации цветного изображения. Для приближения распре-
 +
деления пикселов по цветам используется модель смеси нормальных распределений. Раз-
 +
деление смеси производится EM алгоритмом с последовательным добавлением компонент.
 +
Кластеризация выполняется согласно принципу максимума правдоподобия. Качество сег-
 +
ментации оценивается по величине искажения исходного изображения.
 +
 +
'''Публикации'''
 +
 +
''А.С.Пушняков'' Сегментация цветных изображений: технический отчет // Вычислительный сервер журнала "Машинное обучение и анализ данных" mvr.jmlda.org, опубликовано 04.12.2013.

Версия 18:21, 27 декабря 2013

Пушняков Алексей Сергеевич

МФТИ, ФУПМ, 074

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

aleksey.pushnyakov@phystech.edu

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2013, 6-й семестр

Использование спектрального преобразования для распознавания напечатанного изображения

В работе решается задача классификации двух типов изображений глаз: реального и напечатанного. На основании того, что напечатанное изображение, в отличие от реального, содержит периодическую структуру зёрен печати, предлагается использовать спектральное преобразование, выделяющее соответствующую гармонику. Рассматривается зависимость энергии от частоты фурье-спектра, и по ней строится пространство признаков. Задача классификации решается с помощью метрического классификатора.

Публикации

А.С.Пушняков Использование спектрального преобразования для распознавания напечатанного изображения // Machinelearning.ru, 2013.

Осень 2013, 7-й семестр

Сегментация цветных изображений

В работе решается задача сегментации цветного изображения. Для приближения распре- деления пикселов по цветам используется модель смеси нормальных распределений. Раз- деление смеси производится EM алгоритмом с последовательным добавлением компонент. Кластеризация выполняется согласно принципу максимума правдоподобия. Качество сег- ментации оценивается по величине искажения исходного изображения.

Публикации

А.С.Пушняков Сегментация цветных изображений: технический отчет // Вычислительный сервер журнала "Машинное обучение и анализ данных" mvr.jmlda.org, опубликовано 04.12.2013.

Личные инструменты