Електронний архів наукових та освітніх матеріалів Черкаського державного фахового бізнес-коледжу
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Now showing 1 - 3 of 3
Recent Submissions
Алгоритм обчислення подібності між гістограмами для сегментації текстури
(Інститут інформаційних технологій та систем НАН України, Видавничий дім "Академперіодика" НАН України, 2025) Гольцев, Олексій О.; Гольцев, Олександр Дмитрович; Суровцев, Ігор Вікторович
Introduction. An algorithm for calculating the similarity degree between multidimensional histograms is presented. The proposed algorithm was intended for texture segmentation of images using histograms as texture features. The need to develop such a special algorithm is justified by the fact that the methods for estimating the similarity/difference measure between multidimensional vectors described in the literature provide such measures that are not very suitable for solving the texture segmentation task. The main peculiarity of the proposed algorithm is that when calculating the similarity value, it considers not only the corresponding histogram components, but also takes into account their nearest neighboring components. Due to this, the algorithm more adequately evaluates the similarity of histograms. The proposed algorithm was implemented as a computer program as an integral part of the image segmentation model. The effectiveness of the histogram comparison algorithm was indirectly confirmed by the results of texture segmentation of the image segmentation model in experiments on processing various images, including natural landscapes.
Methods. The task of calculating the similarity between histograms is considered. A special algorithm is proposed because the analogical methods described in the literature are not very suitable for solving the texture segmentation task. The main peculiarity of the algorithm is that it takes into account as the corresponding histogram components as their nearest neighboring components. Due to this, the algorithm more adequately evaluates the similarity of histograms. The algorithm was implemented as a computer program. The effectiveness of the algorithm is indirectly confirmed by the results of texture segmentation of the image segmentation model in experiments on processing various images, including natural landscapes.
Purpose. The goal of this work is to develop an efficient algorithm for assessing the similarity of histograms, such as brightness histograms and orientation histograms of the texture windows. The algorithm is based on the idea of taking into account not only the corresponding components of both histograms, but also the components of their immediate environment.
Results. The main advantage of the proposed algorithm, compared to popular methods of calculating similarity/difference between objects (vectors), is that the range of similarity between the compared histograms (from complete similarity to complete difference) is 100%, while popular methods can offer several times smaller ranges of similarity percentage.
Conclusion. The proposed algorithm provides a wide range of similarity between the compared histograms which is 100% (from complete similarity to complete difference), while popular methods can offer several times smaller ranges of similarity percentage. The algorithm was implemented as a computer program as a component of a model that solves the problem of segmenting a visual image into homogeneous texture areas. It is worth noting that the proposed histogram comparison algorithm calculates the similarity measure between histograms very quickly, since it uses only simple operations.
The effectiveness of the algorithm for texture segmentation of images into homogeneous texture areas is confirmed by the results in the experiments on natural image processing. The results obtained in the experiments demonstrate the effectiveness of the algorithm and show that the algorithm performs correct (from a human point of view) texture segmentation of a wide range of images. Thus, the effectiveness of the key operation of the segmentation algorithm, the histogram comparison algorithm, is indirectly confirmed.
Автоматична класифікація текстів українською мовою за функційними стилями
(Інститут інформаційних технологій та систем НАН України, Видавничий дім "Академперіодика" НАН України, 2025) Музичук, М. А.; Заболотня, Тетяна Миколаївна
The proposed multilevel method for classifying Ukrainian texts by functional style combines statistical analysis, keyword analysis, and contextual analysis based on the BERT model, which accounts for semantic and contextual dependencies in the text. The results support the hypothesis that combining contextual features (generated by BERT) with statistical style parameters yields the highest classifi cation accuracy. This highlights the advantage of the proposed model for tasks requiring high precision and stability in identifying functional text styles.
Автоматизоване визначення авторства програмного коду на основі системи метрик
(Інститут інформаційних технологій та систем НАН України, Видавничий дім "Академперіодика" НАН України, 2025) Адамчук, А. Г.; Сущук-Слюсаренко, Вікторія Ігорівна; Дичка, Андрій Іванович
The paper reviews existing methods for automated program code authorship attribution and then proposes an original method based on a system of metrics. The proposed method uses a metric system grounded in the “fi ngerprinting” technique. The metrics refl ect the individual stylistic features of a programmer, regardless of the programming language.
Аналіз поширених типів мережевих атак та чинники, що уможливлюють їх успішне здійснення
(Інститут інформаційних технологій та систем НАН України, Видавничий дім "Академперіодика" НАН України, 2025) Годлевський, Олександр Богуславович; Мороховець, Марина Костянтинівна; Щоголева, Н. М.
Подано огляд поширених типів мережевих атак. Для кожного типу атак описано джерела та об’єкти атаки, мету та результати атаки, дії, що виконуються для досягнення мети атаки. Для кожного типу атак зазначено, що уможливлює здійснення атак. На базі знайдених відомостей зібрано та класифіковано чинники, що уможливлюють успішне здійснення атак. Окреслено напрями посилення стійкості до мережевих атак.
Новий метод генерування тестових кодів для виявлення множинних пошкоджень Stuck-at-Faults у комбінаційних схемах. Частина 1
(Інститут інформаційних технологій та систем НАН України, Видавничий дім "Академперіодика" НАН України, 2025) Рицар, Богдан Євгенович
Вступ. Важливим розділом логікового проєктування цифрових пристроїв є технічна діагностика, в межах якої розробляються методи перевірки технічного стану пристроїв для забезпечення надійності їх роботи. Виявити несправність у схемі пристрою можна послідовністю контрольних тестів (генеруванням векторів тестових кодів) на її входах та спостереження результатів на її виходах. На практиці проєктування мікросхем часто трапляються ситуації, коли пошкодження типу stuck-at-faults (0/1) можуть виникати як в одній точці схеми, так і в кількох різних взаємопов’язаних точках схеми одночасно, які складно виявляти. Відомі методи діагностики множинних пошкоджень такого типу, які ґрунтуються на моделюванні одиночних помилок та символьних методах, не забезпечують переконливі докази достовірності результату, що знижує надійність процесу проєктування.
Мета статті. Запропонувати метод генерування векторів тестових кодів для виявлення як одиночних, так і множинних пошкоджень типу stuck-at-faults (0/1) у комбінаційних пристроях, який порівняно з відомими методами може забезпечувати достовірні результати з допомогою реалізації простих операцій і процедур.
Методи. Запропонований метод генерування тестових кодів ґрунтується на числовому теоретико-множинному підході до реалізації всіх операцій і процедур, а саме: штучного впровадження у булвий простір повної функції f x x x ( , ,..., ) 1 2 ï , що описує роботу схеми досліджуваного комбінаційного пристрою, одної або більше (до n - 1 ) неістотних змінних та застосуванні процедури q-розбиття мінтермів досконалої ТМФ Y1 функції f.
Результати. За допомогою згенерованих запропонованим методом векторів тестових кодів можна визначити в схемі пристрою як місце пошкодження, так і тип одиночного та множинного stuck-at-faults (0/1) пошкодження. Показано застосування процедури q-розбиття двійкових мінтермів, на основі якої реалізується впровадження одної неістотної змінної та формування псевдодосконалої ТМФ 1 Yxi /~ функції f для визначення одиночних пошкоджень, а також більше (від двох до n-1) неістотних змінних та формування відповідних псевдодосконалих ТМФ функції f для визначення множинних пошкоджень.
Висновки. Завдяки застосуванню числового теоретико-множинного підходу для виконання операцій і процедур пропонований метод, порівняно з відомими, відрізняється відносно простішою практичною реалізацією виявлення згаданих несправностей як в будь якій одній точці, так і в одночасно кількох точках досліджуваної схеми. Зазначені переваги методу ілюструють наведені в статті приклади визначення можливих пошкоджень у реальних схемах комбінаційних пристроїв.