Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних
Работа посвящена сегментации кластеризации видеопоследовательностей с помощью анализа многомерных временных последовательностей. Предложен подход к использованию глубокой итеративной временной деформации совместно с матричным методом гармонических k-средних. Такая процедура сегментации кластеризации...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2019
|
| Назва видання: | Кибернетика и системный анализ |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180846 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних / С.В. Машталир, М.И. Столбовой, С.В. Яковлев // Кибернетика и системный анализ. — 2019. — Т. 55, № 2. — С. 36-43. — Бібліогр.: 22 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180846 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| fulltext |
|
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1808462025-02-09T13:02:29Z Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних Кластеризація послідовностей відеоданих на основі гармонічних k-середніх Video sequences clustering by the k-harmonic means Машталир, С.В. Столбовой, М.И. Яковлев, С.В. Кібернетика Работа посвящена сегментации кластеризации видеопоследовательностей с помощью анализа многомерных временных последовательностей. Предложен подход к использованию глубокой итеративной временной деформации совместно с матричным методом гармонических k-средних. Такая процедура сегментации кластеризации в отличие от традиционного подхода нечувствительна к начальному выбору центроидов, что особенно удобно в условиях анализа произвольных данных больших объемов. Розглянуто сегментацію кластеризацію відеопослідовностей за допомогою аналізу багатовимірних часових послідовностей. Запропоновано підхід для використання глибокої ітеративної часової деформації разом з матричним методом гармонічних k-середніх. Така процедура сегментації кластеризації на відміну від традиційного підходу не є чутливою до початкового вибору центроїдів, що особливо зручно в умовах аналізу довільних даних великих обсягів. The study is devoted to segmentation–clustering of video sequences by the analysis of multidimensional time sequences. An approach is proposed for using an iterative deepening time warping in conjunction with the matrix harmonic k-means. This segmentation-clustering procedure, unlike the traditional approach, is insensitive to the initial centroids selection, which is especially useful in the analysis of arbitrary mass data. 2019 Article Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних / С.В. Машталир, М.И. Столбовой, С.В. Яковлев // Кибернетика и системный анализ. — 2019. — Т. 55, № 2. — С. 36-43. — Бібліогр.: 22 назв. — рос. 1019-5262 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180846 004.93 ru Кибернетика и системный анализ application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Кібернетика Кібернетика |
| spellingShingle |
Кібернетика Кібернетика Машталир, С.В. Столбовой, М.И. Яковлев, С.В. Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних Кибернетика и системный анализ |
| description |
Работа посвящена сегментации кластеризации видеопоследовательностей с помощью анализа многомерных временных последовательностей. Предложен подход к использованию глубокой итеративной временной деформации совместно с матричным методом гармонических k-средних. Такая процедура сегментации кластеризации в отличие от традиционного подхода нечувствительна к начальному выбору центроидов, что особенно удобно в условиях анализа произвольных данных больших объемов. |
| format |
Article |
| author |
Машталир, С.В. Столбовой, М.И. Яковлев, С.В. |
| author_facet |
Машталир, С.В. Столбовой, М.И. Яковлев, С.В. |
| author_sort |
Машталир, С.В. |
| title |
Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних |
| title_short |
Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних |
| title_full |
Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних |
| title_fullStr |
Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних |
| title_full_unstemmed |
Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних |
| title_sort |
кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| publishDate |
2019 |
| topic_facet |
Кібернетика |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180846 |
| citation_txt |
Кластеризация последовательностей видеоданных на основе гармонических k-средних / С.В. Машталир, М.И. Столбовой, С.В. Яковлев // Кибернетика и системный анализ. — 2019. — Т. 55, № 2. — С. 36-43. — Бібліогр.: 22 назв. — рос. |
| series |
Кибернетика и системный анализ |
| work_keys_str_mv |
AT maštalirsv klasterizaciâposledovatelʹnostejvideodannyhnaosnovegarmoničeskihksrednih AT stolbovojmi klasterizaciâposledovatelʹnostejvideodannyhnaosnovegarmoničeskihksrednih AT âkovlevsv klasterizaciâposledovatelʹnostejvideodannyhnaosnovegarmoničeskihksrednih AT maštalirsv klasterizacíâposlídovnostejvídeodanihnaosnovígarmoníčnihkseredníh AT stolbovojmi klasterizacíâposlídovnostejvídeodanihnaosnovígarmoníčnihkseredníh AT âkovlevsv klasterizacíâposlídovnostejvídeodanihnaosnovígarmoníčnihkseredníh AT maštalirsv videosequencesclusteringbythekharmonicmeans AT stolbovojmi videosequencesclusteringbythekharmonicmeans AT âkovlevsv videosequencesclusteringbythekharmonicmeans |
| first_indexed |
2025-11-26T01:39:50Z |
| last_indexed |
2025-11-26T01:39:50Z |
| _version_ |
1849815141264130048 |