<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Аналіз методів для порівняння зображень

dc.contributor.authorРибачок, Я. А.uk
dc.contributor.authorХошаба, О. М.uk
dc.contributor.authorKhoshaba, O.en
dc.titleАналіз методів для порівняння зображеньuk
dc.title.alternativeAn analysis of methods for image comparisonen
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationРибачок Я. А., Хошаба О. М. Аналіз методів для порівняння зображень // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/viewFile/21194.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/viewFile/21194
dc.identifier.isbn978-617-8163-14-3
dc.identifier.udc004.896
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/43236
dc.description.abstractРобота орієнтована на аналіз методів порівняння зображень для оцінки їхньої схожості та відмінностей. Дослідження включає в собі аналіз простих алгоритмів і нейронних мереж. Робота вносить вклад у розуміння ефективності різних методів та їхнє застосування у практичних завданнях обробки зображень та комп'ютерного зору.uk
dc.description.abstractThe paper focuses on analyzing methods for comparing images to assess their similarity and differences. The study includes an analysis of simple algorithms and neural networks. The work contributes to understanding the effectiveness of various methods and their application in practical tasks of image processing and computer vision.en
dc.subjectпорівняння зображеньuk
dc.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectimage comparisonen
dc.subjectimage processingen
dc.subjectneural networksen
dc.typeThesis
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.relation.referencesImage Quality Assessment through FSIM, SSIM, MSE and PSNR—A Comparative Study [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=90911#ref6.en
dc.relation.referencesImage similarity using Deep CNN and Curriculum Learning [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://arxiv.org/pdf/1709.08761.en
dc.date.accessioned2024-09-07T14:54:26Z
dc.date.available2024-09-07T14:54:26Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
21194-74854-1-PB.pdf
Розмір:
243,41 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
10,07 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: