Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Application of k-means clustering and histogram analysis to automate preprocessing of images of discomycetes obtained in the habitat (Record no. 1005125)

000 -Маркер записи
Контрольное поле постоянной длины 02650nab a2200361 c 4500
001 - Контрольный номер
Контрольное поле koha001005125
005 - Дата корректировки
Контрольное поле 20230915154252.0
007 - Кодируемые данные (физ. описан.)
Контрольное поле постоянной длины cr |
008 - Кодируемые данные
Контрольное поле постоянной длины 230901|2023 ru s a eng d
024 7# - Прочие стандартные номера
Стандартный номер 10.17223/19988605/63/13
Источник номера doi
035 ## - Системный контрольный номер
Системный контрольный номер koha001005125
040 ## - Источник каталогиз.
Служба первич. каталог. RU-ToGU
Код языка каталог. rus
Служба, преобразующая запись RU-ToGU
100 1# - Автор
Автор Filimonova, Darya A.
9 (RLIN) 891663
245 10 - Заглавие
Заглавие Application of k-means clustering and histogram analysis to automate preprocessing of images of discomycetes obtained in the habitat
Ответственность D. A. Filimonova, I. G. Vorob’eva, A. Yu. Filimonov
246 11 - Заглавие тома/части
Заглавие тома/части Применение кластеризации k-means и анализа гистограмм для автоматизации предварительной обработки изображений дискомицетов, полученных в среде обитания
336 ## - Тип содержимого
Тип содержимого Текст
337 ## - Средство доступа
Средство доступа электронный
504 ## - Библиография
Библиография Библиогр.: 16 назв.
520 3# - Аннотация
Аннотация The study of biological diversity requires a thorough inventory of all groups of organisms, including destructors, among which fungi play a significant role. Discomycetes, a group of orders of fungi of the Ascomycota phylum, require close attention from researchers due to their low level of knowledge. The paper proposes an approach to automating the process of inventory of representatives of this group of orders and presents a prototype of a software package that allows one to identify the presence of fruit bodies of discomycetes in photographs taken in the natural habitat. A feature of the proposed solution is the application of the k-means clustering method, the use of scaled histograms to determine the presence of an image of the fruit body of Discomycetes in this image, and the prospects for using this tool in machine learning are described using neural networks.
653 ## - Ключевые слова
Ключевые слова кластеризация
653 ## - Ключевые слова
Ключевые слова компьютерное зрение
653 ## - Ключевые слова
Ключевые слова машинное обучение
653 ## - Ключевые слова
Ключевые слова дискомицеты
653 ## - Ключевые слова
Ключевые слова биоразнообразие
655 #4 - Термин индексирования — жанр/форма
Жанр/форма статьи в журналах
9 (RLIN) 891664
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Vorobeva, Irina G.
9 (RLIN) 816976
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Filimonov, Alexander Yurievich
9 (RLIN) 493917
773 0# - Источник информации
Название источника Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика
Место и дата издания 2023
Прочая информация № 63. С. 111-117
ISSN 1998-8605
Контрольный № источника 0210-40860
852 4# - Местонахождение единицы хранения
Код организации-хранителя RU-ToGU
856 4# - Электронный адрес документа
URL <a href="http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001005125">http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001005125</a>
908 ## - Параметр входа данных
Параметр входа данных статья
999 ## - Системные контрольные номера (Koha)
biblionumber (Koha) 1005125

No items available.