Analysis of Dynamic Processes by Statistical Moments of High Orders
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F13%3A00399779" target="_blank" >RIV/67985556:_____/13:00399779 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/67985815:_____/13:00399779
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41822-8_5" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41822-8_5</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41822-8_5" target="_blank" >10.1007/978-3-642-41822-8_5</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Analysis of Dynamic Processes by Statistical Moments of High Orders
Popis výsledku v původním jazyce
We present a new approach to image analysis in temporal sequence of images (data cube). Our method is based on high-order statistical moments (skewness and kurtosis) giving interesting information about a dynamic event in the temporal sequence. The moments enable precise determination of the turning points in the temporal sequence of images. The moment?s curves are analyzed by continuous complex Morlet wavelet that leads to the description of quasi-periodic processes in the investigated event as a timesequence of local spectra. These local spectra are compared with Fourier spectrum. We experimentally illustrate the performance on the real data from astronomical observations.
Název v anglickém jazyce
Analysis of Dynamic Processes by Statistical Moments of High Orders
Popis výsledku anglicky
We present a new approach to image analysis in temporal sequence of images (data cube). Our method is based on high-order statistical moments (skewness and kurtosis) giving interesting information about a dynamic event in the temporal sequence. The moments enable precise determination of the turning points in the temporal sequence of images. The moment?s curves are analyzed by continuous complex Morlet wavelet that leads to the description of quasi-periodic processes in the investigated event as a timesequence of local spectra. These local spectra are compared with Fourier spectrum. We experimentally illustrate the performance on the real data from astronomical observations.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GAP103%2F11%2F1552" target="_blank" >GAP103/11/1552: Momenty a momentové invarianty v analýze obrazu</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2013
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
Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications
ISBN
978-3-642-41821-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
33-40
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Heidelberg
Místo konání akce
Havana
Datum konání akce
20. 11. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—