Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/6507
Название: Cliffordean models of multichannel images in Visual cortex
Другие названия: Клиффордовские модели многоканальных изображений, возникающих в Visual cortex
Авторы: Labunets, V. G.
Chasovskikh, V. P.
Ostheimer, E.
Дата публикации: 2017
Издатель: УГЛТУ
Библиографическое описание: Labunets, V. G. Cliffordean models of multichannel images in Visual cortex = Клиффордовские модели многоканальных изображений, возникающих в Visual cortex / V. G. Labunets, V. P. Chasovskikh, E. Ostheimer // Эко-потенциал. – 2017. – № 1 (17). – С. 78–87. – Статья на англ. яз.
Аннотация: Одна из главных целей работы состоит в том, чтобы доказать, что аппарат гиперкомплексных алгебр и алгебр Клиффорда более адекватно описывает процессы обработки и распознавания цветных и многоспектральных 2D-, 3D- и nD- изображений, чем векторно-матричный математический аппарат. Можно утверждать, что визуальные системы животных с различной эволюционной историей используют различные коммутативные гиперкомплексные алгебры и алгебры Клиффорда для обработки и распознавания цветных и мультиканальных изображений. Поэтому отдел VC головного мозга вероятно имеет способность оперировать как устройство, работающее в алгебре Клиффорда.
The main goal of the paper is to show that commutative hypercomplex algebras and noncommutative Clifford algebras can be used to solve problems of color, multicolor and hypercomplex 2D-, 3D- and nD- images in a natural and effective manner. One can argue that nature has, through evolution, also learned to utilize properties of hypercomplex numbers. Thus, the visual cortex of abrain might have the ability to operate as a Clifford algebra computing device.
Ключевые слова: COLOR
MULTICOLOR
HYPERSPECTRAL IMAGES
ALGEBRAIC MODEL
HYPERCOMPLEX NUMBERS
CLIFFORD ALGEBRA
IMAGE PROCESSING
ЦВЕТНЫЕ И МУЛЬТИКАНАЛЬНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ГИПЕРКОМПЛЕКСНЫЕ ЧИСЛА
АЛГЕБРА КЛИФФОРДА
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
URI: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/6507
Источники: Эко-потенциал. – 2017. – № 1 (17)
Располагается в коллекциях:Эко-потенциал: журнал междисциплинарных научных публикаций

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
eko-17-06.pdf1,4 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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