Методы и подходы в компьютеризированном пыльцевом анализе

Авторы

  • Ю. Б. Камалова

Ключевые слова:

пыльцевой анализ, нейросеть Кохонена, коэффициент Пирсона, инварианты к перемещению, вращению и масштабированию

Аннотация

Исследованы методы нейросетевого распознавания с применением нейросети Кохонена, спектрального анализа (метод нахождения ковариации и коэффициента Пирсона) и инвариантного распознавания (применены инварианты по вращению, перемещению и масштабированию) в распознавании изображений зерен пыльцы, полученных с помощью растрового электронного микроскопа. Произведен сравнительный анализ методов.

Библиографические ссылки

Flenley J. R. (1968) The problem of pollen recognition. In: Problems in Picture Interpretation, (ed. M. B. Clowes and J. P. Penny), pp. 141-145. CSIRO, Canberra.

Flenley J. R. (1990) Some prospects for palynology in the South- West Pacific Region. Massey University Faculty of Social Sciences Occasional Papers, No. 1.

Подготовка пыльцевых зерен для анализа с использованием РЭМ / Г. В. Ломаев, Ю. Б. Камалова, Д. А. Бекмачев // Пчеловодство. - 2012. - № 9.

Burkhardt H., Siggelkow S. Invariant features in pattern recognition - fundamentals and applications // C. Kotropoulos and I. Pitas (eds), Nonlinear Model-Based Imag / Video Processing and Analysis. John Wiley & Sons, 2001, pp. 269-307.

Визгин В. П. Развитие взаимосвязи принципов инвариантности с законами сохранения в классической физике. - М. : Наука, 2007. - 240 с.

Морозов А. Д., Драгунов Т. Н. Визуализация и анализ инвариантных множеств динамических систем. - М. : Институт компьютерных исследований, 2003. - 304 с.

Burkhardt H., Siggelkow S., Kotropoulos C., Pitas I. /Invariant features in pattern recognition - fundamentals and applications / Nonlinear Model-Based Image or Video Processing and Analysis. - 2001. - P. 269-307.

Software in MATLAB (with Graphical User Interface) // Department of Image Processing [сайт]. - URL: http://zoi.utia.cas.cz/download (дата обращения: 21.01.2013).

Function rotmi [Электронный ресурс] // Department of Image Processing [сайт]. - URL: http://zoi.utia.cas.cz/ files/rotmi_2.m (дата обращения: 20.01.2013).

Загрузки

Опубликован

13.07.2016

Как цитировать

Камалова, Ю. Б. (2016). Методы и подходы в компьютеризированном пыльцевом анализе. Интеллектуальные системы в производстве, 14(2), 67–70. извлечено от https://izdat.istu.ru/index.php/ISM/article/view/3275

Выпуск

Раздел

Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы