Klasyfikacja obrazów jest zagadnieniem z dziedziny widzenia komputerowego. Polega na całościowej analizie obrazu i przypisaniu go do jednej lub wielu kategorii (klas). Współczesne rozwiązania tego problemu są w znacznej części realizowane z wykorzystaniem konwolucyjnych głębokich sieci neuronowych (convolutional neural network, CNN). W tym rozdziale opisano przełomowe architektury CNN oraz ewolucję state-of-the-art w klasyfikacji...

Tematem wielu prac dotyczących zagadnienia klasyfikacji jest porównanie różnych powszechnie znanych klasyfikatorów pod względem przydatności w konkretnych zastosowaniach.W artykule pokazana zostanie równoważność klasyfikatorów funkcji boolowskich ze względu na średnią liczbę błędów generalizacji,zaproponowane zostanie kryterium podobieństwa klasyfikatorów oparte o współczynnik korelacji oraz przedstawiony zostanie wpływzłożoności...

W pracy opisano metode Adaboost w zastosowaniu do detekcji obiektów graficznych, takich jak twarze lub rozpoznawania np. osób na podstawie obrazu twarzy. Przedstawiono podstawy algorytm, wersje kaskadowa, schemat przepływu danych i sterowania w zadaniu detekcji twarzy oraz sposoby adaptacji tej metody do problemów wieloklasowych. Opisano równiez zbiory cech obrazów, takie jak HAAR, LBP czy HOG stosowane w zadaniach detekcji i rozpoznawania...

W artykule przedstawiona została próba stworzenia wstępnego modelu klasyfikatora rozmytego użytecnego we wstępnym doborze profili łopatkowych turbin parowych. Dobór odpowiedniego rozwiązania dokonywany jest na podstawie parametrów przepływu czynnika przez wieńce turbiny. Tego typu narzędzie decyzyjne może okazać się przydatne zarówno w przypadku modernizacji istniejących już obiektów, w których zdiagnozowane uszkodzenia wymuszają...