Разработка системы обеспечения безопасности распознавания образов от вредоносного воздействия на основе нейронной сети
Применение искусственного интеллекта в деятельности человека. Разработка алгоритма защиты систем компьютерного зрения. Виды вредоносных атак. Использование гауссовского зашумления в нейронных сетях для обеспечения безопасности распознавания образов.
Подобные документы
Изучение логических моделей представления образов. Комплексное исследование и характеристика тенденций и перспектив развития систем искусственного интеллекта, предназначенных для решения задач распознавания образов. Н. Винер и искусственный интеллект.
контрольная работа, добавлен 09.05.2012Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016Методики и подходы построения систем искусственного интеллекта. Применение в задачах распознавания образов нейронных сетей. Имитационный подход для построения систем искусственного интеллекта, перспективы воплощения в информационные массивы и программы.
курсовая работа, добавлен 29.03.2016Обзор решений в области разработки идентификационных систем. Способы хранения данных. Методы искусственного интеллекта и алгоритмы распознавания лиц. Архитектура веб-приложения. Процесс обработки фотографии. Особенности реализации программной системы.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Разработка алгоритма распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Распознавание образов знаков десятичной системы, построенной с помощью горизонтальных и вертикальных штрихов.
статья, добавлен 29.01.2020Понятие "распознавание образов". Особенности разработки математической модели распознавания образов в кибернетике. Общая характеристика задач распознавания образов и их основные типы. Методы и принципы, применяемые в этой сфере вычислительной техники.
контрольная работа, добавлен 30.07.2018Устройство и компоненты системы машинного (компьютерного) зрения. Изучение основных возможностей библиотеки OpenCV в задачах распознавания образов. Описание алгоритмов поиска, обработки и анализа изображений объектов методом сравнения их контуров.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017Понятия, определения и проблемы, связанные с системами распознавания образов. Классификация методов, их применение для идентификации и прогнозирования. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами, кластерный анализ.
курсовая работа, добавлен 26.08.2010Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.
контрольная работа, добавлен 20.12.2012Понятие распознавания: история развития, классификация основных методов распознавания образов (РО). Общая характеристика задач РО и их основные типы. Главные проблемы и перспективы развития распознавания образов: особенности применения РО на практике.
реферат, добавлен 26.04.2016Рассмотрение и характеристика главных особенностей метода использования искусственных нейронных сетей. Ознакомление со схемой Персептрона. Исследование и анализ основных принципов распознавания образов, которые применяются в вычислительной технике.
контрольная работа, добавлен 26.05.2016Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Технологии распознавания образов, определение важности распознавания речи в современных условиях. Сущность процесса распознавания образов, скрытые марковские модели как основа системы распознавания речи. Аудиальная составляющая языкового тренажера.
статья, добавлен 24.05.2018Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Изучение принципа работы нейронной сети для распознавания образов на примере шумерского алфавита. Рассмотрение нейронной сети, которая должна точно распознавать идеальные векторы входа и с максимальной точностью воспроизводить зашумленные векторы.
статья, добавлен 24.02.2019Исследование решения задачи автоматического распознавания коридоров набивных стеллажей вилочными погрузчиками с использованием нейронной сети. Описания принципа работы и структуры нейронной сети. Проверка работоспособности построенной нейронной сети.
статья, добавлен 25.02.2019Виды проблем, связанных с безопасностью передачи данных при работе в компьютерных сетях. Внедрение в информационные системы вредоносного программного обеспечения как способ проведения сетевых атак. Методика использования криптографических методов.
дипломная работа, добавлен 22.10.2014Разработан и описан алгоритм процесса конвертирования поступающих в программный комплекс исполняемых файлов в черно-белые изображения, позволяющий сформировать собственный набор данных для обучения нейронной сети на основе полученных изображений.
статья, добавлен 16.05.2022Теория распознавания образов. Цифровая обработка изображений и распознавания образов. Система визуального наблюдения. Применение алгоритма Виолы-Джонса. Методы определения и оценка оптического потока. Применение трекинга при помощи оптического потока.
курсовая работа, добавлен 11.11.2017Фишинг как одна из главных причин взлома учетной записи в социальной сети. Развитие технологий машинного обучения - причина их активного применения в различных областях. Разработка алгоритма для получения набора данных для обучения нейронной сети.
статья, добавлен 09.05.2022Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.
статья, добавлен 15.01.2019Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
статья, добавлен 25.02.2019Особенности применения нейронной сети с использованием библиотеки OpenCV для распознавания эмоций. Обучение нейронной сети, распознавание лиц из базы данных Yale Facesс помощью обучающего набора данных в рамках авторского проекта "Сурдотелефон".
статья, добавлен 25.02.2019