ІНФ
Філімонов Ю. Г. Методи фрагментної кластеризації растрових даних при відомому числі класів : дипломна робота, пояснювальна записка / Ю. Г. Філімонов ; кер. роботи проф. Машталір В.П. ; ХНУРЕ, Кафедра Інформатики. – Харків, 2016. – 51 с. : CD
Філімонов Ю. Г. Методи фрагментної кластеризації растрових даних при відомому числі класів : дипломна робота, пояснювальна записка / Ю. Г. Філімонов ; кер. роботи проф. Машталір В.П. ; ХНУРЕ, Кафедра Інформатики. – Харків, 2016. – 51 с. : CD
Анотація:
Целью дипломного проекта является разработка программного продукта и реализация метода фрагментной сегментации при известном числе кластеров. Построен алгоритм кластеризации метода CLARANS, особенностью метода является отказ от векторизации-девекторизации фрагментов изображений, что позволяет повысить быстродействие процессов сегментации растровых данных.
В результате выполнения дипломной работы специалиста необходимо разработать программный продукт для метода кластеризации в среде Qt на языке программирования С ++ с применением вспомогательных технологий OpenCV, Cmake и MSVC. Предусмотреть сохранение результирующих данных.
МЕТОД CLARANS, КЛАСТЕРИЗАЦІЯ, ФРАГМЕНТНА СЕГМЕНТАЦІЯ, РАСТРОВІ ДАНІ
Целью дипломного проекту является разработка программного продукта и реализация метода фрагментное сегментации изображения при известном числе кластеров. Построен алгоритм кластеризации метода CLARANS, особенностью введенной модификации является отказ от векторизации-девекторизации фрагментов изображений, позволяет повысить быстродействие процессов сегментации растровых данных.
В результате выполнения работы необходимо разработать программный продукт для метода кластеризации в среде Qt на языке программирования С ++ с применением вспомогательных технологий OpenCV, Cmake и MSVC. Предусмотреть сохранение исходных данных.
МЕТОД CLARANS, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, ФРАГМЕНТНАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ, РАСТРОВЫЕ ДАННЫЕ
The aim of the diploma project is the development of software and implementation method of segmentation slice at a known number of clusters. The algorithm clustering method CLARANS, feature of the method is the rejection of vectorization-devektorizatsii fragments of images that can increase the performance of the segmentation process raster data.
As a result of the thesis needs to develop specialist software for clustering method among Qt programming language C ++, with the use of assistive technologies OpenCV, Cmake and MSVC. Provide preserving the original data.
METHOD CLARANS, CLUSTERING, SLICE SEGMENTATION, RASTER DATA
В результате выполнения дипломной работы специалиста необходимо разработать программный продукт для метода кластеризации в среде Qt на языке программирования С ++ с применением вспомогательных технологий OpenCV, Cmake и MSVC. Предусмотреть сохранение результирующих данных.
МЕТОД CLARANS, КЛАСТЕРИЗАЦІЯ, ФРАГМЕНТНА СЕГМЕНТАЦІЯ, РАСТРОВІ ДАНІ
Целью дипломного проекту является разработка программного продукта и реализация метода фрагментное сегментации изображения при известном числе кластеров. Построен алгоритм кластеризации метода CLARANS, особенностью введенной модификации является отказ от векторизации-девекторизации фрагментов изображений, позволяет повысить быстродействие процессов сегментации растровых данных.
В результате выполнения работы необходимо разработать программный продукт для метода кластеризации в среде Qt на языке программирования С ++ с применением вспомогательных технологий OpenCV, Cmake и MSVC. Предусмотреть сохранение исходных данных.
МЕТОД CLARANS, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, ФРАГМЕНТНАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ, РАСТРОВЫЕ ДАННЫЕ
The aim of the diploma project is the development of software and implementation method of segmentation slice at a known number of clusters. The algorithm clustering method CLARANS, feature of the method is the rejection of vectorization-devektorizatsii fragments of images that can increase the performance of the segmentation process raster data.
As a result of the thesis needs to develop specialist software for clustering method among Qt programming language C ++, with the use of assistive technologies OpenCV, Cmake and MSVC. Provide preserving the original data.
METHOD CLARANS, CLUSTERING, SLICE SEGMENTATION, RASTER DATA