CCL

Összesen 5 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM029657
035-os BibID:(WoS)000295760700022 (Scopus)80052744002
Első szerző:Antal Bálint (informatikus)
Cím:Improving microaneurysm detection using an optimally selected subset of candidate extractors and preprocessing methods / Bálint Antal, András Hajdu
Dátum:2012
ISSN:0031-3203
Megjegyzések:In this paper, we present an approach to improve microaneurysm detection in digital color fundus images. Instead of following the standard process which considers preprocessing, candidate extraction and classification, we propose a novel approach that combines several preprocessing methods and candidate extractors before the classification step. We ensure high flexibility by using a modular model and a simulated annealing-based search algorithm to find the optimal combination. Our experimental results show that the proposed method outperforms the current state-of-the-art individual microaneurysm candidate extractors. ? 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Automatic screening systems
Biomedical imaging processing
Ensemble learning
Pattern recognition
Automatic screening
Biomedical imaging
Digital color
Fundus image
High flexibility
Microaneurysms
Optimal combination
Pre-processing method
Search Algorithms
Computer simulation
Medical imaging
Simulated annealing
Megjelenés:Pattern Recognition. - 45 : 1 (2012), p. 264-270. -
További szerzők:Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM009038
Első szerző:Fazekas Attila (matematikus, informatikus)
Cím:Metrical neighborhood sequences in Zn / Attila Fazekas, András Hajdu, Lajos Hajdu
Dátum:2005
Tárgyszavak:Természettudományok Matematika- és számítástudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
Megjelenés:Pattern recognition letters. - 26 : 13 (2005), p. 2022-2032. -
További szerzők:Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Hajdu Lajos (1968-) (matematikus)
Internet cím:elektronikus változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM009043
Első szerző:Hajdu András (matematikus, informatikus)
Cím:Geometry of neighbourhood sequences / András Hajdu
Dátum:2003
Tárgyszavak:Természettudományok Matematika- és számítástudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
Megjelenés:Pattern recognition letters. - 24 : 15 (2003), p. 2597-2606. -
Internet cím:elektronikus változat
elektronikus változat
DOI
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM008878
Első szerző:Hajdu András (matematikus, informatikus)
Cím:Approximating non-metrical Minkowski distances in 2D / Hajdu András, Tóth Tamás
Dátum:2008
Megjegyzések:In this paper, we discuss a possible discrete approximation of non-metrical Minkowski distances. The existing approaches for Minkowski metrics considering distance functions based on local neighborhoods are not suitable for this task in their present form. We can overcome this difficulty with considering the minimum of such distance functions. In this way, we can take full advantage of the former theoretical and applied results. We consider several possibilities to measure the error of approximation and propose corresponding distance functions for optimal approximation. A fast charnfering algorithm is also provided to generate the approximate distance values for applications in digital domains.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
Megjelenés:Pattern Recognition Letters. - 29 : 6 (2008), p. 813-821. -
További szerzők:Tóth Tamás (1980-) (matematikus)
Internet cím:elektronikus változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM087293
035-os BibID:(cikkazonosító)10751 (WoS)000552866000051 (Scopus)85086821484
Első szerző:Tóth János (programtervező matematikus)
Cím:Efficient sampling-based energy function evaluation for ensemble optimization using simulated annealing / János Tóth, Henrietta Tomán, András Hajdu
Dátum:2020
ISSN:0031-3203
Megjegyzések:In this study, we attempted to develop a method for accelerating parameter optimization of an object detector ensemble over large image datasets by using simulated annealing. We propose a novel sampling-based evaluation method that considers the minimum portion of the dataset required in each iteration to maintain solution quality. This approach can be considered a noisy evaluation of the energy. The sample sizes required during the search process are theoretically determined by adapting the convergence results for noisy evaluation. To determine applicability, we prepared and optimized two ensembles for diabetic retinopathy pre-screening based on microaneurysm detection with convolutional neural network-based and traditional object detectors. Our experimental results indicate that the proposed sampling-based evaluation method substantially reduced the computational time required for optimizing the parameters of the ensembles while preserving solution quality.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Pattern Recognition. - 107 (2020), p. 1-12. -
További szerzők:Tomán Henrietta (1976-) (matematikus, informatikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.2-16-2017-00015
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1 
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27 © 2023 Monguz kft. Minden jog fenntartva.