Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/7678
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorІванов, В.Г.-
dc.contributor.authorГвозденко, М.В.-
dc.date.accessioned2015-05-01T19:10:47Z-
dc.date.available2015-05-01T19:10:47Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationІванов В. Г. Інформаційні аспекти захисту авторських прав / В. Г. Іванов, М. В. Гвозденко // Правотворча та правозастосовча діяльність: теорія, практика, професійний досвід : зб. матеріалів Міжнар. юрид. наук.-практ. Інтернет-конф., м. Київ, 3 берез. 2015 р. : тези наук. доп. – Київ, 2015. – С. 35–37.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.nlu.edu.ua/handle/123456789/7678-
dc.descriptionThis paper discusses methods of classification used in the compressed files with abitonal image of the text, obtained by scanning or digital photography. Particular attentions drawn to the measures used for this difference between the two character images extracted from the image text. The proposed measures differences are practically independent of the noise contour compared characters. For the currently known classification algorithms, including the well-known algorithm JB2, given the quantitative characteristics of classification-the number of classes obtained by the sealgorithms for the image of the standard page of text. The smaller the number, the higher the quality of the classifications considered, as it gives better compression image file text.en_US
dc.description.abstractВ роботі розглядаються методи класифікації, вживані при стисненні файлу з бітональним зображенням тексту, отриманим скануванням або цифровим фотографуванням. Особлива увага звертається на використовувані при цьому заходи відмінності двох зображень символів, виділених із зображення тексту. Запропоновані заходи відмінності практично не залежать від контурних шумів порівнюваних символів. Для відомих на сьогоднішній день алгоритмів класифікації, включаючи добре відомий алгоритм JB2, приведені кількісні характеристики класифікації – число класів, що отримуються цими алгоритмами для зображення стандартної сторінки тексту. Чим менше це число, тим якість класифікації вважається вище, оскільки дає краще стиснення файлу із зображенням тексту.en_US
dc.description.abstractВ работе рассматриваются методы классификации, применяемые при сжатии файла с битональным изображением текста, полученным сканированием или цифровым фотографированием. Особое внимание обращается на используемые при этом меры различия двух изображений символов, выделенных из изображения текста. Предложенные меры отличия практически не зависят от контурных шумов сравниваемых символов. Для известных на сегодняшний день алгоритмов классификации, включая хорошо известный алгоритм JB2, приведены количественные характеристики классификации – число классов, получаемых этими алгоритмами для изображения стандартной страницы текста. Чем меньше это число, тем качество классификации считается выше, так как дает лучшее сжатие файла с изображением текста.-
dc.language.isootheren_US
dc.subjectкласифікація символівen_US
dc.subjectстиснення зображень текстуen_US
dc.subjectміри відмінності символівen_US
dc.subjectклассификация символовen_US
dc.subjectсжатие изображений текстаen_US
dc.subjectмеры отличия символовen_US
dc.subjectclassification symbolsen_US
dc.subjecttext image compressionen_US
dc.subjectmeasures the difference of charactersen_US
dc.titleІнформаційні аспекти захисту авторських правen_US
dc.typeArticleen_US
Располагается в коллекциях:Тези, доповіді кафедри інформатики та обчислювальної техніки

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Ivanov_Gvozdenko_35_37.pdf1.95 MBAdobe PDFМиниатюра
Просмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.