Search academic texts

Information × Registration Number 2124U002610, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title REVIEW OF EFFECTIVE IMAGE SEGMENTATION USING DATA CLUSTERING METHODS popup.author Zaitsev DmytroFilimonchuk TetianaHuk ArtemMaistrenko HalynaZaitsev DmytroFilimonchuk TetianaHuk ArtemMaistrenko Halyna popup.publication 09-02-2024 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3272 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Актуальність. Протягом багатьох десятиліть люди мріяли створити машини, які могли б зрівнятись по характеристикам з людським інтелектом та мислити й діяти як люди. Однією з найцікавіших ідей було дати комп’ютерам можливість «бачити» та інтерпретувати навколишній світ у зручний для розуміння комп’ютером. Завдяки прогресу в галузі штучного інтелекту, інноваціям в області deep learning та нейронних мережах ця сфера змогла зробити значний стрибок за останні роки та перевершити людей у деяких задачах, пов’язаних із виявленням та маркуванням об’єктів. Метою даної роботи є розгляд та порівняльний аналіз існуючих засобів сегментації зображень, зокрема, з використанням методів кластеризації. Об’єктом дослідження виступають алгоритми сегментації зображень, які є ключовими у сфері комп'ютерного зору для розпізнавання та аналізу об'єктів. Предметом дослідження є конкретне використання методів кластеризації в цих алгоритмах, їх ефективність та точність. Результати. У даній роботі проведено розгляд та порівняльний аналіз основних методів кластеризації даних. Виявлено 3 найпоширеніші та найперспективніші для покращення алгоритми. Для кожного з них описано принцип роботи, виділено їх головні переваги та недоліки. Висновок. Серед розглянутих методів немає найкращого універсального вибору, оскільки ефективність кожного з них залежить від конкретної задачі. Описані алгоритми плануються бути використані для їх подальших досліджень та модифікацій. popup.nrat_date 2026-04-19 Close