Search results for "luokittelu"

Kotiloiden luokittelu - neuroverkkojen ja multinomiaalisen logistisen regression sovellus

2014

Urheiluvideoiden sisällöntunnistus ja luokittelu

2008

Valleala, Riku Jouni Sakari Tietojärjestelmätieteen kandidaatintutkielma / Riku Valleala Jyväskylä: Jyväskylän yliopisto, 2008. 33 s. Urheiluvideoiden sisällöntunnistus ja luokittelu Urheiluvideot ovat yksi nopeimmin kasvavista ja kiinnostavimmista videosisältöjen alueista tänä päivänä. Videosisältöjen automaattisille ja tehokkaille luokittelumenetelmille on siten lisääntyvää kysyntää. Tämän kandidaatintutkielman tavoitteena on selvittää videoiden sisällöntunnistukseen ja luokitteluun kehitettyjä menetelmiä ja niiden soveltamista urheiluvideoiden sisällöntunnistuksessa. Aihealuetta käsitellään kirjallisuuskatsauksen tarjoamin menetelmin. Videoiden sisällöntunnistus ja luokittelu aloitetaan …

IRC-keskustelukanavasta lippukunnan nimeksi – Uudenmaan Partiopiirin lippukuntien nimeämisperusteet

2018

Tutkin tässä tutkielmassa Uudenmaan Partiopiirin lippukuntien nimeämisperusteita. Partiosta on lähtökohtaisesti tehty todella vähän kielitieteellistä tutkimusta, minkä takia on mielenkiintoista pureutua partionimistöön tarkemmin. Hyödynnän tutkimuksessani aiempaa yhdistys- ja yritysnimistöjen tutkimusta siinä määrin kuin niiden soveltaminen on mahdollista partioyhteisöön. Tutkimukseni pohjaa nimistöntutkimukseen, tarkemmin ottaen etymologiseen nimistöntutkimukseen, jonka tarkoituksena on selvittää nimien alkuperää ja perusteita. Aineistoni koostuu 62 Uudenmaan Partiopiirin lippukunnan nimestä, joiden nimeämisperusteita tutkin syntaktis-semanttisella nimenosien luokittelulla sekä kyselytutki…

Kuka rasittuu työssä? : suomalaisten työrasittuneisuus haastattelututkimuksen valossa

2001

Developing and comparing methods for mapping habitat types and conservation values using remote sensing data and GIS methods

2014

Improving statistical classification methods and ecological status assessment for river macroinvertebrates

2016

Aquatic ecosystems are facing a growing number of human-induced stressors and the need to implement more biomonitoring to assess the ecological status of water bodies is eminent. This dissertation aims at providing tools to reduce the costs and improve the accuracy of freshwater benthic macroinvertebrate biomonitoring. To improve the cost-e ciency, we consider automated classi cation and develop a novel classi er suitable for complex macroinvertebrate image data. To enhance the accuracy of macroinvertebrate biomonitoring, we study the statistical properties of the Percent Model A nity index crucial to current Finnish biomonitoring and the factors a ecting these statistics. Finally, we perfo…