Распознавание неоднородностей на цифровых изображениях с использованием нейронной сети
Задачи идентификации неоднородностей на цифровых изображениях. Предварительная обработка снимков с использованием полосовых частотных фильтров. Преобразование изображений в псевдоцвета. Принципы нейросетевой технологии для распознавания текстуры снимков.
Подобные документы
Изображение как наиболее важный источник информации для человека. Рассмотрение особенностей компьютерной обработки изображений. Знакомство со способами и методами построения технологии воспроизведения полос заданного профиля на цифровых изображениях.
статья, добавлен 25.08.2020Обнаружение как предварительный этап при дешифрировании и распознавании объектов на цифровых статических изображениях. Методы обработки изображений. Набор классификационных дешифровочных признаков объектов для обнаружения объектов на изображениях.
статья, добавлен 14.07.2016Специфические особенности алгоритма расчета порога бинаризации для полутонового изображения, реализованного на основе метода Оцу. Использование технологии искусственной нейронной сети для распознавания цифровых микроскопических изображений мокроты.
статья, добавлен 31.10.2017Обзор систем оптического распознавания изображений: ABBYY Finereader, SimpleOCR, FreeOCR, Microsoft Office Document Imaging. Алгоритм распознавания образов: захват кадра; предварительная обработка (предобработка); локализация и распознавание объекта.
реферат, добавлен 08.06.2019Исследование 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 25.02.2019Особенности 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 25.02.2019Искусственная 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 14.12.2019- 8. Аспекты практического применения цветового различия для распознавания и выделения границ изображений
Выделение границ на изображениях при помощи цветового различия. Обоснованное применение современных подходов, касающихся распознавания графической информации. Улучшение методов анализа изображений и выделение весовых для распознавания признаков.
статья, добавлен 29.04.2017 Структура адаптивного нейросетевого фильтра. Исследование адаптивных фильтров подавления "белого" гауссовского шума, присутствующего на растровых изображениях. Сравнительный анализ статического и динамического нейросетевых фильтров и классических.
статья, добавлен 18.01.2018Анализ существующих методов решения задачи распознавания человеческих лиц. Обнаружение местоположения лица на изображении методом цветового сегментирования. Моделирование процесса обучения искусственной нейронной сети на языке программирования C++.
дипломная работа, добавлен 24.05.2018Применение модуля программы, спроектированного на основе сверточной нейронной сети. Исследование способности нейронной сети к обучению на небольшом наборе данных в задаче классификации оружия на изображениях. Анализ результатов тестирования программы.
статья, добавлен 17.02.2019Характеристика существующих категорий методов распознавания и идентификации объектов на цифровых изображениях. Исследование возможности их применения в сфере обеспечения общественной безопасности. Развитие аппаратных и программных технологий фотометрии.
статья, добавлен 26.05.2017Разработка методики для автоматической сегментации спутниковых снимков по нескольким классам (здания, реки, дороги) на базе сверточных нейронных сетей. Особенности подготовки изображения для тренировки нейронной сети. Оценка эффективности нейронных сетей.
статья, добавлен 11.01.2018Метод распознаваний диагностических изображений, результаты имитационного моделирования. Компьютерная обработка и интерпретация тканевой текстуры методами построения полей направлений. Применение поля для определения локальных признаков текстур.
статья, добавлен 30.04.2018- 15. Двухэтапные методы и алгоритмы сжатия цифровых изображений на основе дискретных преобразований Уолша
Роль и значение сжатия изображений для повышения эффективности использования коммуникационных и информационно-вычислительных ресурсов. Повышение эффективности поблочного кодирования цифровых изображений с использованием дискретных преобразований Уолша.
автореферат, добавлен 28.03.2018 Разработка алгоритма анализа потокового видео и распознавания жестов. Создание методов на основе 2D и 3D модели объекта. Характеристика способа Виолы-Джонса с использованием признаков Хаара. Обнаружение объектов на изображениях в реальном времени.
статья, добавлен 14.05.2017Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
статья, добавлен 25.09.2012- 19. Основные вопросы разработки модуля определения специальной символики на изображениях социальной сети
Разработка программного модуля для распознавания образов на изображениях из социальной сети "ВКонтакте" с целью выявления причастности пользовательских профилей к квестовой игре суицидального характера "Синий кит". Показатели точности работы модуля.
статья, добавлен 29.07.2018 Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Анализ сущности обработки изображения, характеристика основных методов и конфигураций, процесса квантования и выборки при обработки цифровых изображений. Изучение способов улучшения изображение, анализ особенностей аналогово цифрового преобразовании.
статья, добавлен 15.01.2021Исследование точности выделения фоновой области неподвижного цифрового изображения гистограммным методом в задаче стеганоанализа методами Weighted Stego Image и WSPAM. Зависимость стеганоанализа неподвижных цифровых изображений от характера модели.
статья, добавлен 08.03.2019Задача предварительной обработки изображений сцены для выделения конкретных объектов – номеров маршрутов транспортных средств на цветовых изображениях, полученных посредством съемки на мобильных устройствах. Сущность метода размытия серого изображения.
статья, добавлен 12.08.2020Разработан 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 16.05.2022