izvorni znanstveni rad
Analiza glavnih komponenti (PCA - Principal component analysis) jedna je od statističkih tehnika koje se koriste u obradi signala kako bi se reducirale dimenzije podataka ili njihova dekorelacija. Prikazani rad se bavi redukcijom boje slike, dok su višestruke komponente boje, dobivene multispektralnom analizom, reducirane na one koje sadrže veći dio informacija. Za prethodnu detekciju objekata mogu se koristiti različite metode. Kvaliteta segmentacije slike podrazumijeva rezultate procesa ocjenjivanja objektne orijentacije na temelju PCA. Prezentirani rad u početku ukratko uvodi PCA teoriju i prikazuje rezultate dešifriranja potpisa na slici nepoznatog majstora.
PCA; multispektralna analiza; očuvanje kulturne baštine
Razvojem virtualizacijskih tehnologija raste kompleksnost IT sustava, dok korisnici istovremeno zahtijevaju brži pristup resursima, napredne integracije i jednostavnost korištenja. Jedno od ključnih rješenja za ove izazove primjena je…
Ovaj rad istražuje i uspoređuje mogućnosti prosljeđivanja grafičkih kartica na Hyper-V i KVM hipervizorima prema virtualnim strojevima, detaljno opisujući metode, postupke i razlike u arhitekturi koje utječu na…
The ever-growing usage and adaptation of HTTP/3 in web traffic leverages Quick UDP Internet Connections (QUIC) as a transport protocol. QUIC is widely recognized for reduced latency, enhanced…
