STUDIA UNIVERSITATIS

AMBIENTUM BIOETHICA BIOLOGIA CHEMIA DIGITALIA DRAMATICA EDUCATIO ARTIS GYMNAST. ENGINEERING EPHEMERIDES EUROPAEA GEOGRAPHIA GEOLOGIA HISTORIA HISTORIA ARTIUM INFORMATICA IURISPRUDENTIA MATHEMATICA MUSICA NEGOTIA OECONOMICA PHILOLOGIA PHILOSOPHIA PHYSICA POLITICA PSYCHOLOGIA-PAEDAGOGIA SOCIOLOGIA THEOLOGIA CATHOLICA THEOLOGIA CATHOLICA LATIN THEOLOGIA GR.-CATH. VARAD THEOLOGIA ORTHODOXA THEOLOGIA REF. TRANSYLVAN ROMÂNA ENGLISH INFO PARTENERI ADRESE DE CONTACT ACCES PARTENERI FORMULAR ABONAMENT NEWSLETTER & DOWNLOAD CELE MAI NOI APARITII APARITII ÎN ANUL CURENT TOATA ARHIVA STUDIA CAUTARE ÎN ARHIVA ISTORIE PREZENT SCOP SI OBIECTIVE ECHIPA


	Rezumat articol ediţie STUDIA UNIVERSITATIS BABEŞ-BOLYAI În partea de jos este prezentat rezumatul articolului selectat. Pentru revenire la cuprinsul ediţiei din care face parte acest articol, se accesează linkul din titlu. Pentru vizualizarea tuturor articolelor din arhivă la care este autor/coautor unul din autorii de mai jos, se accesează linkul din numele autorului.


	STUDIA INFORMATICA - Ediţia nr.Sp.Issue 1 din 2009

	Articol:	APPLICATIONS OF SELF-ORGANIZING MAPS IN BIO-INSPIRED ARTIFICIAL VISION MODELS. Autori: PAUL V. BORZA, OANA GUI, DAN DUMITRESCU.


	Rezumat: This paper describes the need for bio-inspired vision models when detecting dissimilarities and rejecting similarities in consecutively taken photos in various environments over a certain period of time. Such an approach to this problem are self-organizing maps that are briey discussed, focusing more on the algorithmic process that was used to train these. This machine learning technique was applied in this research regarding finding regions of interest with the goal of accomodating the varios properties like weather change, luminance change,camera shake etc. that invariably occur, and a naive approach would fail. Key words and phrases. self-organizing maps, bio-inspired, artificial, vision models.




			Revenire la pagina precedentă