Laboratornaya_3_Raspoznavanie_obrazov (1)

Слайд 2

Входные данные: набор из 4-х (минимум) классов различных объектов. Каждый класс представлен

Входные данные: набор из 4-х (минимум) классов различных объектов. Каждый класс представлен
как минимум 3-мя образцами
Набор из 4-х (минимум) различных объектов, часть из которых относятся к некоторым классам, а часть нет.

Задание

Слайд 3

Выходные данные: создание классов, расчет информации о классах (ядро и матрицу ковариации),

Выходные данные: создание классов, расчет информации о классах (ядро и матрицу ковариации),
распечатать на экране все ядра классов, реализация распознавания 4-х образов.
Т.е. распечатываем образец, расстояние до каждого класса и сообщаем к какому классу он отнесен.
На 21 балл: реализация распознавания 4-х образов метрикой Евклида
+ к этому
На 25 балла:
а) реализация распознавания 4-х образов метрикой Евклида-Махаланобиса
или
б) реализация иерархической кластеризации на всех входных данных (минимум 16 векторов)

Задание

Слайд 4

Пример образцов

Рассматриваем бинарные изображения одного размера.

Пример образцов Рассматриваем бинарные изображения одного размера.
Имя файла: Laboratornaya_3_Raspoznavanie_obrazov-(1).pptx
Количество просмотров: 33
Количество скачиваний: 0