Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/42208
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Лізунов, Петро Петрович | - |
dc.contributor.author | Білощицький, Андрій Олександрович | - |
dc.contributor.author | Кучанський, Олександр Юрійович | - |
dc.contributor.author | Андрашко, Юрій Васильович | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-21T18:12:21Z | - |
dc.date.available | 2022-06-21T18:12:21Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.citation | Лізунов П. П., Білощицький А. О., Кучанський О. Ю., Андрашко Ю. В. Комбіновані методи ідентифікації неповних дублікатів у наукових публікаціях.Управління розвитком складних систем.Київ, 2021. No 48.С. 85–94, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2021.48.85-94. | uk |
dc.identifier.issn | 2412-9933 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/42208 | - |
dc.description.abstract | Розглянуто розпізнавання неповних дублікатів зображень та таблиць. З метою розпізнавання графічних даних (для класифікації та стиснення зображень) використовується вейвлет-аналіз з набором класичних характеристичних функцій: вейвлети Морле і Хаара, вейвлет мексиканський капелюх тощо. Застосовуються також особливі види фільтрів, що будуються на основі так званих риджлет-, курвлет-та бимлет-перетворень. Розглянуто основні класичні методи кластеризації колекції зображень, що можуть бути використані для пошуку неповних дублікатів у графічнихданих електронних документів. Проаналізовано метод Гарріса, який дає змогу визначати опорні точки зображень за рахунок вимірювання інтенсивності яскравості зображення. Також проаналізовано технологію SIFT (масштабно-інваріантне перетворення ознак), яка є потужним засобом формування системи інваріантних структурних ознак, розглянуто ще один клас методів, які вирізняються простотою реалізації та застосування для виявлення неповних дублікатів зображень –хеш-методи. Описано, що для RGB-зображення існує три таких сигнали: яскравість у каналах Red, Green та Blue. В обробці сигналів і суміжних галузей перетворення Фур'є зазвичай розглядається декомпозиція сигналу на частоти та амплітуди. Розглянуто метод виявлення контекстно-залежних значень та індексації текстових даних, який допомагає знаходити неповні дублікати в таблицях з урахуванням текстового і числового представлення даних. Аналогічно за описаним методом можна провести індексацію даних числового і текстового типів, якщо вони розміщуються не в таблиці, а всередині контенту електронного документа. Результати дослідження використовуються в комплексі із системою виявлення неповних дублікатів у наукових документах, зокрема дисертаціях на здобуття наукового ступеня | uk |
dc.language.iso | uk | uk |
dc.publisher | КНУБА | uk |
dc.subject | послідовності збігів | uk |
dc.subject | неповні дублікати | uk |
dc.subject | плагіат | uk |
dc.subject | наукова публікація | uk |
dc.title | Комбіновані методи ідентифікації неповних дублікатів у наукових публікаціях | uk |
dc.type | Text | uk |
dc.pubType | Стаття | uk |
Appears in Collections: | Наукові публікації кафедри cистемного аналізу та теорії оптимізації |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
259416-Текст статті-596919-1-10-20220619.pdf | 496.61 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.