bibtype |
C -
Conference Paper (international conference)
|
ARLID |
0106345 |
utime |
20240103173137.1 |
mtime |
20050324235959.9 |
title
(primary) (eng) |
Image classification difficulties |
specification |
|
serial |
title
|
Sborník prací z mezinárodní vědecké konference Agrární perspektivy 13 |
part_num |
2 |
page_num |
493-496 |
ISBN |
80-213-1190-8 |
publisher |
place |
Praha |
name |
ČZU PEF |
year |
2004 |
|
|
title
(cze) |
Poznámky ke klasifikaci obrazu |
keyword |
spatial data classification |
keyword |
distribution function |
keyword |
error distribution |
author
(primary) |
ARLID |
cav_un_auth*0101129 |
name1 |
Klimešová |
name2 |
Dana |
institution |
UTIA-B |
fullinstit |
Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. |
|
author
|
name1 |
Ocelíková |
name2 |
E. |
country |
SK |
ARLID |
cav_un_auth*0015539 |
|
COSATI |
09J |
cas_special |
research |
CEZ:AV0Z1075907 |
abstract
(eng) |
For many practical problems, it is impossible to hypothesize distribution function firstly and some distribution models, such as Gaussian distribution, may not suit to complicated distribution in practical. This paper shows the possibility of the approach based on the maximum entropy theory that can optimally describe the spatial data distribution and gives actual error estimation. |
abstract
(cze) |
Při mnoha praktických úlohách je obtížné, ne-li přímo nemožné, odhadnout distribuční funkci a použitá metoda je pak použita v rozporu s předpoklady. Příspěvek se zabývá zmíněným případem |
action |
ARLID |
cav_un_auth*0129901 |
name |
Agrarian Prospects /13./ |
place |
Praha |
dates |
22.09.2004-23.09.2004 |
country |
CZ |
|
reportyear |
2005 |
RIV |
BD |
permalink |
http://hdl.handle.net/11104/0013527 |
ID_orig |
UTIA-B 20040157 |
arlyear |
2004 |
mrcbU63 |
Sborník prací z mezinárodní vědecké konference Agrární perspektivy 13 2 80-213-1190-8 493 496 Collection of Papers of International Scientific Conference Agrarian Prospects 13 Praha ČZU PEF 2004 |
mrcbU67 |
Svatoš M. 340 |
|