Вид документа : Статья из сборника (том многотомника) Шифр издания : 62/П 42 Автор(ы) : Уржумов, Даниил Владимирович, Кревецкий, Александр Владимирович Заглавие : Сравнительный анализ алгоритмов первичной классификации частично маскированных локационных изображений групповых точечных объектов со структурами цепочка/скопление Место публикации : Труды Поволжского государственного технологического университета. Серия Технологическая: ежегодная научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, докторантов, аспирантов и сотрудников ПГТУ / М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО "Поволж. гос. технол. ун-т" ; [отв. и науч. ред. Д. В. Иванов]. - Йошкар-Ола: ПГТУ, 2018. - Вып. 6. - С. 98-103: 4 рис. - (Информационные технологии и системы). - кнхр Примечания : Библиогр.: с. 102-103 (6 назв.) УДК : 62 Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): труды пгту--групповые точечные объекты-- группы точек--опознавание скоплений--опознавание цепочек--форма минимального дерева--диаметр минимального дерева--форма контура--автокорреляционная функция --корреляция контура--структура скопления--контур асо--алгоритмы различения Аннотация: В качестве способа описания ГТО предложен ассоциированный сплошной образ (АСО), реализованный построением минимального остового дерева с вершинами в элементах. Предложены алгоритмы различения ГТО с нестационарной конфигурацией классов "цепочка" и "скопления", основанные на анализе автокорреляционной функции (АКФ) контура АСО и анализе доли диаметра в суммарной длине ребер минимального дерева, образующего АСО. Проведен сравнительный анализ статистики различений предложенных алгоритмов при различных факторах, осложняющих различение. Доп.точки доступа: Кревецкий, Александр Владимирович