Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
11 результатів
Результати пошуку
Документ Построение разделяющей поверхности двух точечных множеств на основе поиска ближайших соседей(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Дашкевич, Андрей АлександровичДокумент Анализ геометрических характеристик точечных множеств на основе алгоритма пространственного хеширования(Мелітопольський державний педагогічний університет ім. Богдана Хмельницького, 2018) Дашкевич, Андрей Александрович; Шоман, Ольга ВикторовнаВ работе предложен подход к решению задач определения и анализа геометрических характеристик точечных множеств. Разработан алгоритм пространственного хеширования. Получена возможность анализировать геометрическую структуру множества на основе пространственных индексов ближайшего соседства на многомерных сетках. Результаты направлены на оптимизацию задачи компьютерного зрения по сегментации точечных множеств на отдельные элементы.Документ Алгоритм построения разделяющей поверхности двух точечных множеств методом разбиения пространства на регулярную сетку(Таврійський державний агротехнологічний університет, 2018) Дашкевич, Андрей АлександровичВ работе рассмотрен подход к решению задачи классификации данных двух точечных множеств на основе построения их разделяющей поверхности. Предлагается понятие гиперкуба, как расширение метода пространственного хеширования. Обобщенный подход к построению разделяющей поверхности двух точечных множеств заключается в разбиении пространства, занимаемого множествами на регулярную сетку с помощью метода пространственного хеширования, построения гиперкуба для полученной сетки и нахождения значений в ячейках гиперкуба методом проведения дискретизированных гиперпрямых для нахождения средней ячейки гиперкуба между двумя ячейками, принадлежащими разным классам. Наиболее вероятный класс для новых точек определяется знаком и модулем значения в той ячейке гиперкуба, в которой находится эта точка. Преимуществом предложенного подхода является простота вычислений и возможность расширения для данных произвольной размерности.Документ Исследование архитектуры сверточных нейронных сетей для решения задачи классификации изображений(Харківський університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2017) Дашкевич, Андрей АлександровичВ работе проведен процесс моделирования сверточных искусственных нейронных сетей. Исследовано влияние количества слоев свертки и субдискретизации в сверточной сети на точность классификации изображений.Документ Решение задачи двумерной упаковки объектов произвольной геометрической формы методом роя частиц(Мелітопольський державний педагогічний університет ім. Богдана Хмельницького, 2015) Дашкевич, Андрей Александрович; Охотская, Елена Вадимовна; Анисимов, К. В.Рассмотрено решение задачи двумерной упаковки объектов произвольной геометрической формы в прямоугольный контейнер с точки зрения методов глобальной оптимизации. Предложена методика описания контуров произвольной формы на комплексной плоскости. Приведены основные этапы решения задачи двумерной упаковки с помощью алгоритма роя частиц.Документ Упрощенный алгоритм пространственного кеширования для решения задач молекулярной динамики(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2016) Дашкевич, Андрей Александрович; Охотская, Е. В.Документ Сигнатура точечного множества и алгоритм классификации на её основе(Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", 2018) Дашкевич, Андрей АлександровичНа данный момент существует большое количество задач по автоматизированной обработке многомерных данных, например, классификация, кластеризация, прогнозирование, задачи управления сложными объектами. Соответственно, возникает необходимость в развитии математического и алгоритмического обеспечения для решения возникающих задач. Целью исследования является развитие алгоритмов классификации точечных множеств на основе их пространственного распределения. В работе предлагается рассматривать данные как точки в многомерном метрическом пространстве. В работе рассмотрены подходы к описанию характеристик точечных множеств в пространствах высокой размерности и предлагается подход к описанию точечного множества на основе сигнатур, которые представляют собой характеристику заполненности точечного множества на основе расширения понятия пространственного хеширования. Обобщенный подход к вычислению сигнатур точечных множеств заключается в разбиении пространства, занимаемого множеством на регулярную сетку с помощью метода пространственного хеширования, вычисления геометрических характеристик множества в полученных ячейках и определения наиболее заполненных ячеек по каждому из пространственных измерений. Предлагается новый подход к классификации на основе сигнатур множества, который заключается в нахождении сигнатур для точек с известным значением принадлежности к некоторым классам, а для новых точек вычисляется расстояние от хеша точки до сигнатуры каждого из известных множеств, на основе чего определяется наиболее вероятный класс точки. В качестве используемых метрик предлагаются Евклидово расстояние и метрика городских кварталов. В работе проведён сравнительный анализ используемых метрик с точки зрения точности классификации. Преимуществами предложенного подхода являются простота вычислений и высокая степень точности классификации для равномерно распределенных точек. Представленный алгоритм реализован в виде программного приложения на языке Python с использованием библиотеки NumPy. Также рассмотрены варианты использования предложенного подхода для задач с не числовыми данными, такими как строковые и булевы значения. Для таких данных предложено использовать метрику Хэмминга, проведённые эксперименты показали работоспособность алгоритма для таких типов данных.Документ Алгоритм поиска устойчивых соответствий пар ключевых точек на изображениях и картах глубины(НТУ "ХПИ", 2019) Дашкевич, Андрей Александрович; Воронцова, Дарья Владимировна; Скоробогатько, Никита ВалентиновичРазвитие эффективных методов компьютерного зрения постоянно находится в центре исследований многих учёных, так как они дают возможность повысить скорость и эффективность решения задач в различных отраслях промышленности: картография, робототехника, системы виртуальной и дополненной реальности, системы автоматизированного проектирования. Значительную перспективу имеют современные исследования, методы и алгоритмы решения задач стереозрения, распознавания образов, в том числе те, которые работают в режиме реального времени. Одной из важных задач стереозрения является задача сопоставления карт глубины для получения трёхмерной модели сцены, но есть некоторые нерешенные вопросы процесса сопоставления карт глубин для крупномасштабных сцен окружающей среды, полученных беспилотными летательными аппаратами, а именно: низкое разрешение по глубине из-за большого расстоянию сцены от камеры, и проблема наличия шума вследствие дефектов камеры. Указанные проблемы затрудняют обнаружение ключевых точек на изображениях для их дальнейшего сопоставления. В представленной работе предлагается подход к определению ключевых точек на смежных картах глубин на основе поиска ключевых точек, находящихся в близких областях пространства параметров. Подход базируется на поиске множества ключевых точек в двух последовательных видеокадрах и нахождении среди них пар точек таких, что каждая точка пары соответствует одной и той же точке сцены на входном изображении. Соответствующие пары ключевых точек, которые локализованы детектором признаков, могут быть ложно-положительными. Предложенный алгоритм может устранить такие пары точек путём определения преобладающего направления движения ключевых точек в локальных участках изображения, а также алгоритм даёт возможность определения центра смещение точки обзора камеры, чем обеспечивает лучшую оценку положения съёмочного оборудования. Результаты работы реализованы в виде программного приложения и протестированы на видеоматериалах, полученных беспилотным летательным средством.Документ Снижение размерности данных на основе разбиения пространства на регулярную сетку(НТУ "ХПІ", 2018) Дашкевич, Андрей АлександровичПредлагается подход к решению задачи классификации точечных множеств на основе снижения размерности данных и разбиения пространства на регулярную сетку. Вводится понятие гиперкуба как способ представления точечных множеств. Предложен подход к снижению размерности на основе сигнатуры точечного множества. Разработанный метод даёт возможность исключить из дальнейшей классификации множество координатных осей при повышении точности классификации и уменьшении количества необходимых вычислений. Проведённые эксперименты показали работоспособность подхода на данных больших размерностей. Преимуществом подхода является быстрое определение избыточных координатных осей для произвольного набора исходных классов.Документ Анализ пространственного распределения точечных множеств на основе алгоритма пространственного хеширования(НТУ "ХПИ", 2018) Дашкевич, Андрей Александрович; Шоман, Ольга ВикторовнаВ работе предложен алгоритм для определения меры пространственного распределения точечных множеств на основе алгоритма пространственного хеширования. В работе вводится расширение меры пространственной плотности точечного множества на трехмерное пространство. Разработанный подход позволяет выявлять корреляцию двух точечных множеств как скалярного произведения распределения плотностей индексов ближайшего соседства, что дает возможность решения задачи сегментации точечных множеств.