Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Comparison Methods for Object Recognition

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F09%3APU84967" target="_blank" >RIV/00216305:26220/09:PU84967 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Comparison Methods for Object Recognition

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper describes our new unpublished results and outputs of selected methods for object recognition. It is continued to our former research. We are focused to the identification with the aid of moments, with the aid of syntactical analysis and with the aid of neural network algorithms. Momentum method is very sensitive to entry image quality. Syntactic analysis is suitable for rotated objects, high-speed classification and for small changes in the segment edge. Neural network algorithms can be usedfor high-speed classification with randomly rotated objects and for some differences between learned etalons and classified objects.

  • Název v anglickém jazyce

    Comparison Methods for Object Recognition

  • Popis výsledku anglicky

    This paper describes our new unpublished results and outputs of selected methods for object recognition. It is continued to our former research. We are focused to the identification with the aid of moments, with the aid of syntactical analysis and with the aid of neural network algorithms. Momentum method is very sensitive to entry image quality. Syntactic analysis is suitable for rotated objects, high-speed classification and for small changes in the segment edge. Neural network algorithms can be usedfor high-speed classification with randomly rotated objects and for some differences between learned etalons and classified objects.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA102%2F07%2F1503" target="_blank" >GA102/07/1503: Pokročilá optimalizace návrhu komunikačních systémů pomocí neuronových sítí</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 13th WSEAS International Conference on Systems

  • ISBN

    978-960-474-097-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    WSEAS

  • Místo vydání

    Rhodos, Greece

  • Místo konání akce

    Rhodos

  • Datum konání akce

    22. 7. 2009

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku