Název: Generalized Hebbian learning for ellipse fitting
Autoři: Wijewickrema, Sudanthi N. R.
Papliński, Andrew P.
Citace zdrojového dokumentu: WSCG '2005: Posters: The 13-th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision 2005 in co-operation with EUROGRAPHICS, University of West Bohemia, Plzen, Czech Republic, p. 71-72.
Datum vydání: 2005
Nakladatel: Václav Skala - UNION Agency
Typ dokumentu: conferenceObject
konferenční příspěvek
URI: http://wscg.zcu.cz/WSCG2005/Papers_2005/Poster/!WSCG2005_Poster_Proceedings_Final.pdf
http://hdl.handle.net/11025/919
ISBN: 80-903100-8-7
Klíčová slova: analýza hlavních komponent;lícování elipsy;generalizované Hebbův zákon učení
Klíčová slova v dalším jazyce: principal component analysis;ellipse fitting;generalised Hebbian learning
Abstrakt: In this paper, we investigate the use of a neural network employing Genralised Hebbian Learning for the approximation of an image of a hypothetically ellipsoidal object as an ellipse. Further, we discuss how the same algorithm is used with higher dimensional data to model hyperellipsoids, with the basic aim at a specific application, namely the modelling of an object as an ellipsoid given a set of 3-dimensional points.
Práva: © Václav Skala - UNION Agency
Vyskytuje se v kolekcích:WSCG '2005: Posters

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Wijewickrema.pdfPlný text146,29 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/919

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.