1. SCSIT
  2. All Volumes and Issues
  3. Volume 710, 2011
  4. Методи моделювання і аналізу просторово-часових деформацій сенсорних мереж

Методи моделювання і аналізу просторово-часових деформацій сенсорних мереж

SCSIT.
2011;
Volume 710
: pp. 197 - 203
Authors: 

Т. Тернова

Херсонський національний технічний університет

Розглянуто методи моделювання і аналізу просторово-часових деформацій сенсорних мереж. Розглянуто властивості міри близькості отриманих від сенсорної мережі зображень при використанні методу компенсації інформаційних потоків дозволяють зменшити функціональне навантаження на підсистему класифікації.

In the article considered methods of modeling and analysis of spatial and temporary deforming the touch networks. Considered characteristics of measure of vicinity of expressing, when using a method to information flow compensations, allow to reduce a functional load to the categorization system.

touch network
deformation
method to information flow compensations
  1. Кузнецов С. Д. Сенсорные сети в борьбе с терроризмом/ С. Д. Кузнецов // Открытые системы. – 2004 – № 9
  2. M. Ilyas, I. Mahgoub. «Handbook of Sensor Networks: „, CRC Press, 2004.
  3. Сергиевский М.В. Беспроводные сенсорные сети / М.В. Сергиевский, С.Н. Сыроежки. – М.: КомпьютерПресс, 2008. – №.8 – С.127–129.
  4. Mainwaring A., Culler D., Polastre J., et al. // Proc. of the 1st ACM international workshop on Wireless sensor networks and applications. Atlanta. ACM, 2002.P. 88.
  5. K.Martinez, J.K. Hart, R.Ong. Environmental Sensor Networks, Computer, 37 (8): 50–56, 2004.
  6. Ibarra-Pico, F.; Garcia-Crespi, F.; Cuenca-Asensi, S.A.; Morales-Benavente, J.J. A DSP Implementation of an AOM and its Application to Defects Detection in Textile Material. Signal/Image Processing and Pattern Recognition. Proceedings, Kyjiv, 2000 UkrOBRAZ’2000, pp.129-132.
  7. Ташлинский А.Г. Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей изображений / А.Г. Ташлинский. – Ульяновск: УлГТУ, 2000. – 131с.
  8. Morita T., Kanade T.A. Sequential Factorization Method for Recovering Shape and Motion From Image Streams// IEEE Trans. On Image Processing, vol.19, no 8, 1997. – Pp.858-867.
  9. Хорн Б.К.П. Зрение роботов: пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 487 с.
  10. Терновая Т.И. Использование элементов искусственного интеллекта в автоматических системах распознавания / Т.И. Терновая, А.М. Бражник // Вестник Херсонского национального технического университета. –2006. –№3(26). –С. 166–172. 
  11. Тернова Т.І. Оброблення та розпізнавання сигналів сканування поверхні для визначення якісного стану об’єктів / Т.І. Тернова // Праці дев’ятої всеукраїнської міжнародної конференції „Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів“ (УкрОБРАЗ’2008). – К., 2008. – С. 115–117.