Skip navigation

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/44384
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorВерес, О. М.
dc.contributor.authorКісь, Я. П.
dc.contributor.authorКугівчак, В. А.
dc.contributor.authorРішняк, І. В.
dc.contributor.authorVeres, Oleh
dc.contributor.authorKis, Yaroslav
dc.contributor.authorKugivchak, Vladislav
dc.contributor.authorRyshniak, Igor
dc.date.accessioned2019-02-22T08:28:00Z-
dc.date.available2019-02-22T08:28:00Z-
dc.date.created2018-02-26
dc.date.issued2018-02-26
dc.identifier.citationВибір методів для пошуку однакових або схожих зображень / О. М. Верес, Я. П. Кісь, В. А. Кугівчак, І. В. Рішняк // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. — № 887. — С. 43–50. — (Інформаційні системи, мережі та технології).
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/44384-
dc.description.abstractДосліджено методи аналізу зображень. Описано методи індексації зображень для пошуку дублікатів зображень, а також методи пошуку схожих зображень, які ґрунтуються на визначенні ключових точок. Створено прототип системи та виконано тестування описаних методів. Результат аналізу став основою для проекту інформаційної системи реверсного пошуку схожих або ідентичних зображень.
dc.description.abstractThe article describes the research of image analysis methods. The methods of indexing images for the search of duplicate images, as well as methods for finding similar images based on the definition of key points are described. The prototype of the system was created, and testing of the described methods was carried out. The result of the analysis became the basis for the information system project of reverse search of similar or identical images.
dc.format.extent43-50
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі, 887, 2018
dc.subjectаналіз
dc.subjectдетектор
dc.subjectдескриптор
dc.subjectзображення
dc.subjectключова точка
dc.subjectметод
dc.subjectпіксель
dc.subjectхешування
dc.subjectanalysis
dc.subjectdetector
dc.subjectdescriptor
dc.subjectimage
dc.subjectkey point
dc.subjectmethod
dc.subjectpixel
dc.subjecthashing
dc.titleВибір методів для пошуку однакових або схожих зображень
dc.title.alternativeSelection ofmethods for searching some or similar images
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2018
dc.rights.holder© Верес О. М., Кісь Я. П., Кугівчак В. А., Рішняк І. В., 2018
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.format.pages8
dc.identifier.citationenSelection ofmethods for searching some or similar images / Oleh Veres, Yaroslav Kis, Vladislav Kugivchak, Igor Ryshniak // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Informatsiini systemy ta merezhi. — Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2018. — No 887. — P. 43–50. — (Informatsiini systemy, merezhi ta tekhnolohii).
dc.relation.references1. Shapiro L. Computer vision / L. Shapiro, G. Stockman. – Видавництво Вашингтонського університету, 2006. – 752 с.
dc.relation.references2. Білощицький А. О. Ефективність методів пошуку збігів у текстах / А. О. Білощицький, О. В. Діхтяренко // Управління розвитком складних систем. – 2013. – № 14. – С. 144–147.
dc.relation.references3. Шозда Н. С. Поиск изображений по текстурным признакам в больших базах данных / Наукові праці Донецького державного технічного університету. Серія: “Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка”. – Донецьк, 2002. – № 39. – С. 182–187.
dc.relation.references4. Білощицький А. О. Оптимізація системи пошуку збігів за допомогою використання алгоритмів локально чутливого хешування наборів текстових даних / А. О. Білощицький, О. В. Діхтяренко // Управління розвитком складних систем. – 2014. – № 19.– С. 113–117.
dc.relation.references5. Alcantarilla P. F. Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces / P. F. Alcantarilla, J. Nuevo, A. Bartoli // British Machine Vision Conference (BMVC). – 2013.
dc.relation.references6. Grewenig S. Cyclic Schemes for PDEBased Image Analysis / S. Grewenig, J. Weickert, C. Schroers, A. Bruhn // International Journal of Computer Vision, 2013.
dc.relation.references7. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF, Computer Vision / [E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, G. Bradski]; (ICCV), IEEE International Conference. – 2011. – С. 2564–2571.
dc.relation.references8. Rosten E. Machine learning for high-speed corner detection / E. Rosten, T. Drummond // 9th European Conference on Computer Vision (ECCV). – 2006. – С. 430–443.
dc.relation.references9. Yang X. LDB: An ultra-fast feature for scalable augmented reality / X. Yang, K. T. Cheng // In IEEE and ACM Intl. Sym. on Mixed and Augmented Reality (ISMAR). – 2012. – С. 49–57.
dc.relation.references10. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features / [M. Calonder, V. Lepetit, C. Strecha, P. Fua] // 11th European Conference on Computer Vision (ECCV). – 2010. – С. 778–792.
dc.relation.references11. Leutenegger S. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints / S. Leutenegger, M. Chli, R. Siegwart. – Цюріх, 2011. – С. 2548–2555.
dc.relation.references12. Литвин В. В. Проектування інформаційних систем: навч. посіб. / В. В. Литвин, Н. Б. Шаховська. – Львів: Новий світ – 2000, 2015. – 380 с.
dc.relation.references13. Эккель Б. Философия Java: Библиотека программиста. – СПб.: Питер, 2001. – 980 с.
dc.relation.references14. Машнин Т. JavaFX 2.0. Разработка RIA приложений. – БХВ-Петербург, 2012. – 320 с.
dc.relation.references15. Дэвис М. Изучаем PHP и MySQL / М. Дэвис, Дж. Филлипс. – М.: Символ-Плюс, 2008. – 442 с.
dc.relation.references16. Бернард В. Х. JDBC: Java и базы данных. – М.: Лори, 1999. – 324 с.
dc.relation.references17. Гамма Э. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. – СПб.: Питер, 2007. – 366 с.
dc.relation.references18. Шилдт Г. Искусство программирования на JAVA / Г. Шилдт, Д. Холмс. – М.: Изд. дом “Вильямс”, 2005. – 336 с.
dc.relation.referencesen1. Shapiro L. Computer vision, L. Shapiro, G. Stockman, Vydavnytstvo Vashynhtonskoho universytetu, 2006, 752 p.
dc.relation.referencesen2. Biloshchytskyi A. O. Efektyvnist metodiv poshuku zbihiv u tekstakh, A. O. Biloshchytskyi, O. V. Dikhtiarenko, Upravlinnia rozvytkom skladnykh system, 2013, No 14, P. 144–147.
dc.relation.referencesen3. Shozda N. S. Poysk yzobrazhenyi po teksturnym pryznakam v bolshykh bazakh dannykh, Naukovi pratsi Donetskoho derzhavnoho tekhnichnoho universytetu. Serie: "Informatyka, kibernetyka ta obchysliuvalna tekhnika", Donetsk, 2002, No 39, P. 182–187.
dc.relation.referencesen4. Biloshchytskyi A. O. Optymizatsiia systemy poshuku zbihiv za dopomohoiu vykorystannia alhorytmiv lokalno chutlyvoho kheshuvannia naboriv tekstovykh danykh, A. O. Biloshchytskyi, O. V. Dikhtiarenko, Upravlinnia rozvytkom skladnykh system, 2014, No 19, P. 113–117.
dc.relation.referencesen5. Alcantarilla P. F. Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces, P. F. Alcantarilla, J. Nuevo, A. Bartoli, British Machine Vision Conference (BMVC), 2013.
dc.relation.referencesen6. Grewenig S. Cyclic Schemes for PDEBased Image Analysis, S. Grewenig, J. Weickert, C. Schroers, A. Bruhn, International Journal of Computer Vision, 2013.
dc.relation.referencesen7. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF, Computer Vision, [E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, G. Bradski]; (ICCV), IEEE International Conference, 2011, P. 2564–2571.
dc.relation.referencesen8. Rosten E. Machine learning for high-speed corner detection, E. Rosten, T. Drummond, 9th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2006, P. 430–443.
dc.relation.referencesen9. Yang X. LDB: An ultra-fast feature for scalable augmented reality, X. Yang, K. T. Cheng, In IEEE and ACM Intl. Sym. on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), 2012, P. 49–57.
dc.relation.referencesen10. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features, [M. Calonder, V. Lepetit, C. Strecha, P. Fua], 11th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2010, P. 778–792.
dc.relation.referencesen11. Leutenegger S. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints, S. Leutenegger, M. Chli, R. Siegwart, Tsiurikh, 2011, P. 2548–2555.
dc.relation.referencesen12. Lytvyn V. V. Proektuvannia informatsiinykh system: tutorial, V. V. Lytvyn, N. B. Shakhovska, Lviv: Novyi svit – 2000, 2015, 380 p.
dc.relation.referencesen13. Ekkel B. Filosofiia Java: Biblioteka prohrammista, SPb., Piter, 2001, 980 p.
dc.relation.referencesen14. Mashnin T. JavaFX 2.0. Razrabotka RIA prilozhenii, BKhV-Peterburh, 2012, 320 p.
dc.relation.referencesen15. Devis M. Izuchaem PHP i MySQL, M. Devis, Dzh. Fillips, M., Simvol-Plius, 2008, 442 p.
dc.relation.referencesen16. Bernard V. Kh. JDBC: Java i bazy dannykh, M., Lori, 1999, 324 p.
dc.relation.referencesen17. Hamma E. Priemy obieektno-orientirovannoho proektirovaniia. Patterny proektirovaniia, SPb., Piter, 2007, 366 p.
dc.relation.referencesen18. Shildt H. Iskusstvo prohrammirovaniia na JAVA, H. Shildt, D. Kholms, M., Izd. dom "Viliams", 2005, 336 p.
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі
dc.citation.issue887
dc.citation.spage43
dc.citation.epage50
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.subject.udc004.67
Appears in Collections:Інформаційні системи та мережі. – 2018. – №887

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2018n887_Veres_O-Selection_ofmethods_for_searching_43-50.pdf845.53 kBAdobe PDFView/Open
2018n887_Veres_O-Selection_ofmethods_for_searching_43-50__COVER.png482.19 kBimage/pngView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.