Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/12783Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Шаманіна, Тетяна Володимирівна | - |
| dc.contributor.author | Shamanina, Tetiana | - |
| dc.contributor.author | Леонтюк, Валентина Валеріївна | - |
| dc.contributor.author | Leontyuk, Valentina | - |
| dc.contributor.author | Павленко, Віталій Данилович | - |
| dc.contributor.author | Pavlenko, Vitaliy | - |
| dc.date.accessioned | 2022-06-23T09:18:29Z | - |
| dc.date.available | 2022-06-23T09:18:29Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Шаманіна, Т. В. Побудова байєсівського класифікатора станів людини в просторі ознак, що визначаються на основі даних айтрекінга / Т. В. Шаманіна, В. В. Леонтюк, В. Д. Павленко // Modern Information Technology 2022 = Сучасні інформ. технології 2022 : матеріали дванадцятої Міжнарод. наук. конф. студентів та молодих учених, м. Одеса, 19–20 трав. 2022 р. / Держ. ун-т «Одес. політехніка». – Одеса, 2022. – С. 39–40. | uk |
| dc.identifier.uri | http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/12783 | - |
| dc.description.abstract | Ефективність застосування методів розпізнавання образів для рішення задач діагностики стану об'єктів в основному залежить від інформативності використовуваної сукупності діагностичних ознак. Визначаються ознаки на основі багатовимірних перехідних функцій око-рухової системи (ОРС), які отримано в результаті нелінійної динамічної ідентифікації «вхід-вихід» за даними айтрекінга. | en |
| dc.description.abstract | The effectiveness of the application an image recognition methods to solve problems of diagnostics of the objects’ state mainly depends on the informativeness of the used set of diagnostic features. Signs are determined on the basis of multidimensional transient functions of the eye-motor system (OMS), which are obtained as a result of nonlinear dynamic identification of "input-output" according to the data tracking. | en |
| dc.language.iso | uk | en |
| dc.publisher | Одеса: ОП | en |
| dc.subject | байєсівский класифікатор | en |
| dc.subject | машинне навчання | en |
| dc.subject | простір ознак | en |
| dc.subject | модель Вольтерри | en |
| dc.subject | технологія айтрекінга | en |
| dc.subject | Bayes classifier | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | features space | en |
| dc.subject | Volterra model | en |
| dc.subject | eye-tracking technology | en |
| dc.title | Побудова байєсівського класифікатора станів людини в просторі ознак, що визначаються на основі даних айтрекінга | en |
| dc.title.alternative | Building the bayes classifier of human states in the space of features determined on the basis of eye-tracking data | en |
| dc.type | Conference proceedings | en |
| opu.kafedra | Кафедра комп’ютеризовані системи та програмні технології | uk |
| opu.citation.firstpage | 39 | en |
| opu.citation.lastpage | 40 | en |
| opu.citation.conference | Modern Information Technology 2022/Сучасні Інформаційні Технології 2022. | en |
| opu.staff.id | pavlenko.v.d@op.edu.ua | en |
| Располагается в коллекциях: | Матеріали конференцій, семінарів каф. КСПТ Modern Information Technology – Сучасні Інформаційні Технології 2022 | |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 39-40.doc | 83.5 kB | Microsoft Word | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.