Перевод названия: Comparison of methods of selection of signs for identification of objects on digital images of microscopic preparations
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2018
Ключевые слова: method Ziehl-Nielsen, object recognition, image recognition, selection of features, the method of cumulative frequencies, the method of Shannon, Kullback, the method of intersections, logistic regression, classification tree, discriminant analysis, метод Циля-Нильсена, распознавание объектов, распознавание изображений, отбор признаков, метод накопленных частот, метод шеннона, метод Кульбака, метод пересечений, логистическая регрессия, дерево классификации, дискриминантный анализ
Аннотация: Проведено сравнение различных методов отбора признаков для идентификации объектов на цифровых изображениях микроскопических препаратов мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. Рассматривались следующие методы: метод пересечений, Шеннона, Кульбака и накопленных частот. Сделано заключение о том, что метод пересечений позволяет осПоказать полностьюуществлять отбор признаков из всего признакового пространства так, что классификационные модели дают максимальную точность классификации при наименьшем числе входных параметров. The comparison of different methods of selection of signs for identification of objects on digital images of microscopic preparations of sputum, colored by the method of tsilya-Nilsen. The following methods were considered: the method of intersections, Shannon, kulbaka and accumulated frequencies. It is concluded that the method of intersections allows the selection of features from the entire feature space so that the classification models allow to obtain the maximum accuracy of classification with the least number of input parameters.
Журнал: Инженерный вестник Дона
Выпуск журнала: № 2
Номера страниц: 23
ISSN журнала: 20738633
Место издания: Ростов-на-Дону
Издатель: Северо-Кавказский научный центр высшей школы федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования Южный федеральный университет