Метою випускної кваліфікаційної роботи спеціаліста є дослідження методів фрагментної сегментації візуальної інформації в умовах невизначеності. Розглянуто методи кластеризації для вирішення завдань як статичних зображень, так і потоків відео в умовах невизначеності. Введено модифікацію методу кластеризації зображень -середніх . Створений програмний додаток здійснює процес кластеризації зображення розглянутим та модифікованими методом -середніх. Розробка проводилася в середовищі MS Visual Studio 2013 з використанням бібліотеки Accord.net. СЕГМЕНТАЦІЯ, КЛАСТЕРИЗАЦІЯ, -СЕРЕДНІХ, -СЕРЕДНІХ, BIRCH, CURE, ACCORD.NET Целью выпускной квалификационной работы специалиста является исследование методов фрагментной сегментации визуальной информации в условиях неопределенности. Рассмотрены методы кластеризации для решения задач как статических изображений, так и потоков видео в условиях неопределенности. Введено модификацию метода кластеризации изображений -средних. Созданное программное приложение осуществляет процесс кластеризации изображения рассмотренным и модифицированными методом -средних. Разработка проводилась в среде MS Visual Studio 2013 с использованием библиотеки Accord.net. СЕГМЕНТАЦИЯ, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, -СРЕДНИХ, -СРЕДНИХ, BIRCH, CURE, ACCORD.NET The purpose of final qualifying specialist is to study methods of segmentation slice visual information under uncertainty. Clustering Methods for solving both still images and video streams under uncertainty. Introduced modification method of image clustering of -means. The software provides application clustering process image review and modified method of -means. Development was carried out among MS Visual Studio 2013 using the library Accord.net. SEGMENTATION, CLUSTERING, -MEANS, -MEANS, BIRCH, CURE, ACCORD.NET
