|
|
|
|
Список литературы
|
|
| |
| 1. |
С. А. Барталев, Т. С. Ховратович, “Анализ возможностей применения методов сегментации спутниковых изображений для выявления изменений в лесах”, Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 8:1 (2011), 44–62 http://d33.infospace.ru/d33_conf/2011v8n1/044-062.pdf  [S. A. Bartalev, T. S. Khovratovich, “Assessment of Satellite Images Segmentation Methods for Forest Change Detection”, Sovremennyye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 8:1 (2011), 44–62 (in Russian)] |
| 2. |
J. Sauvola, M. Pietikanen, “Adaptive Document Image Binarization”, Pattern Recognition, 33:2 (2000), 225–236 http://www.ee.oulu.fi/mvg/files/pdf/pdf_24.pdf  |
| 3. |
A. Kondratyev, I. Tishchenko, “Concept of Distributed Processing System of Images Flow”, Robot Intelligence Technology and Applications 4, RiTA 2015, Results from the 4th International Conference on Robot Intelligence Technology and Applications (Bucheon, Korea, December 14–16, 2015), Advances in Intelligent Systems and Computing, 447, ред. J.-H. Kim, F. Karray, J. Jo, P. Sincak, H. Myung, Springer International Publishing, 2016, 551–561 |
| 4. |
В. А. Частикова, Д. С. Остапов, “Применение методов кластеризации для повышения точности работы нейронных сетей”, Современные проблемы науки и образования, 2015, № 1-1, 7 с. https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=17475 [V. A. Chastikova, D. S. Ostapov, “Using Clustering Methods to Increase Neural Networks Accuracy”, Sovremennyye problemy nauki i obrazovaniya, 2015, no. 1-1, 7 pp. (in Russian)] |
| 5. |
Д. С. Лебедько, Н. А. Тюкачёв, М. Н. Мохаммед Заки Хассан, “Методы численной оценки качества выделения границ на изображениях”, Вестник ВГУ, серия: Системный анализ и информационные технологии, 2015, № 4, 73-77 http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/analiz/2015/04/2015-04-10.pdf [D. S. Lebed'ko, N. A. Tyukachev, M. N. Mokhammed Zaki Khassan, “Numerical Methods of Quality Estimation of Edge Detectors”, Vestnik VGU, seriya: Sistemnyy analiz i informatsionnyye tekhnologii, 2015, no. 4, 73-77 (in Russian)] |
| 6. |
D. Kriesel, A Brief Introduction to Neural Networks, ZETA2-EN http://www.dkriesel.com/_media/science/neuronalenetze-en-zeta2-2col-dkrieselcom.pdf, 2007 |
| 7. |
Convolutional Neural Network, https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network, Wikipedia |
| 8. |
N. Sarangi, C. C. Sekhar, “Tensor Deep Stacking Networks and Kernel Deep Convex Networks”, Pattern Recognition: Applications and Methods, 4th International Conference ICPRAM 2015 (Lisbon, Portugal, January 10–12, 2015), Lecture Notes in Computer Science, 9493, Springer International Publishing, 2015, 267–281 |
| 9. |
Р. М. Немков, “Исследование сверточной нейронной сети”, Известия ЮФУ. Технические науки, 2015, № 7, 79–90 http://izv-tn.tti.sfedu.ru/wp-content/uploads/2015/7/8.pdf [R. M. Nemkov, “Investigation of Convolution Neural Network which was Trained by the Method of use of Non-Standard Receptive Fields in the Process of Image Recognition”, Izvestiya YuFU. Tekhnicheskiye nauki, 2015, no. 7, 79–90 (in Russian)] |
