OU Portal
Log In
Welcome
Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
Error:
Javascript is disabled in this browser. This page requires Javascript. Modify your browser's settings to allow Javascript to execute. See your browser's documentation for specific instructions.
{}
Zavřít
Publikační činnost
Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu
*
:
stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště
*
:
Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název
*
:
Fuzzy preprocessing for semi-supervised image classification in modern industry
Citace :
Hurtík, P. a Molek, V. Fuzzy preprocessing for semi-supervised image classification in modern industry.
In:
15th International Work-Conference on Artificial Neural Networks 2019-06-12 Gran Canaria.
Cham: Springer, 2019. s. 3-13. ISBN 978-3-030-20517-1.
Podnázev :
Rok
*
:
2019
Obor
*
:
Obecná matematika
Počet stran
*
:
11
Strana od
*
:
3
Strana do
*
:
13
Forma vydání
*
:
Tištená verze
Kód ISBN
*
:
978-3-030-20517-1
Kód ISSN :
0302-9743
Název sborníku
*
:
15th International Work-Conference on Artificial Neural Networks
Sborník :
Mezinárodní
Název nakladatele
*
:
Springer
Místo vydání
*
:
Cham
Stát vydání :
Sborník vydaný v zahraničí
Název konference :
Místo konání konference
*
:
Gran Canaria
Datum zahájení konference
*
:
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce
*
:
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID :
Klíčová slova anglicky
*
:
Unsupervised learning, Image classification, Image Represented by a Fuzzy Function, IRFF, Autoencoder
Popis v původním jazyce
*
:
We are focusing on image classification in industrial processing taking into account the most problematic issue of the processing: the lack of labeled data. Here, we are considering three datasets: the first one is an unsorted collection of all types of manufactured products and includes 100 images per class. The second one consists of products sorted into particular classes by a specialized employee and includes only ten images per class. The last one includes a massive volume of labeled images, but it is used only for the proposal validation. As the configuration is challenging for neural networks, we propose to use Image Represented by a Fuzzy Function in order to enrich original image information. We solve the task using various autoencoder architectures and prove that such the proposal increases the autoencoders success rate.
Popis v anglickém jazyce
*
:
Typ zdroje financování výsledku
*
:
Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu
Název projektu
Seznam ohlasů :
Ohlas
R01:
RIV/61988987:17610/19:A2001ZSQ
Complementary Content
${title}
${badge}
${loading}