Нейромережеві методи та засоби стискання зображень
Огляд існуючих штучних нейронних мереж, що застосовуються для вирішення задачі стискання зображень. Аналіз процесів взаємодії та формування популяцій генетичних алгоритмів. Розробка методу навчання штучних нейронних мереж в задачі стискання зображень.
Подобные документы
Дослідження характеристики штучних нейронних мереж на прикладі задачі розпізнавання і класифікації. Характеристика особливостей функціонування різних архітектур в межах методу зворотного поширення похибки. Метод організації штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 14.09.2016Аналіз особливостей і традиційних підходів до ущільнення зображень. Розробка методу ущільнення зображень на основі векторного квантування з використанням нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена. Дослідження розробленого методу ущільнення зображень.
автореферат, добавлен 30.10.2015На основі проведених експериментів дослідження доцільності використання даних методів для різних типів даних та архітектури нейронних мереж. Характеристика існуючих методів оптимізації та типів розподілених обчислень для тренування нейронних мереж.
статья, добавлен 28.10.2020Архітектура системи на основі нейронних мереж для покращення алгоритмів стиску зображення. Створення інструменту, який не змінюючи існуючі алгоритми кодування, декодування зможе представити інструмент, який суттєво покращить якість зображень та їх розмір.
статья, добавлен 22.04.2021Аналіз задач і методів ущільнення зображень. Розробка методів, програмних модулів для виконання досліджень, оптоелектронних елементів і вузлів для систем ущільнення зображень з використанням нейронних мереж типу двовимірної карти Кохонена, їх дослідження.
автореферат, добавлен 26.08.2014Аналіз стану досліджень у галузі прискореної обробки двовимірних зображень з використанням нейронних мереж та методів паралельних обчислень. Огляд глобальних алгоритмів бінарізації. Характеристика методу прискореної скелетонізації на основі бітових масок.
автореферат, добавлен 29.07.2015Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. сфери застосування розробок у галузі штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 17.12.2022Аналіз існуючих методів і алгоритмів, спрямованих на прискорення і підвищення якості структурного та параметричного синтезу прогнозуючих штучних нейронних мереж зі зворотним поширенням помилки. Розробка механізмів, що дозволяють істотно прискорити процес.
автореферат, добавлен 05.08.2014- 9. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об’єктів на основі штучних нейронних мереж
Розробка архітектури та методик використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж із конкуренційним навчанням. Моделі для модифікованих варіантів карт із самоорганізацією Кохонена та мереж зустрічного поширення.
автореферат, добавлен 27.07.2014 У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
статья, добавлен 26.04.2023Дослідження та аналіз методів розпізнавання символів за допомогою нейронних мереж. Розробка інтелектуального модулю штучних нейронних мереж, що функціонує за принципом перцептрона, та має можливість розпізнавати рукописні символи із зашумленістю до 40%.
статья, добавлен 29.01.2019Аналіз методів та алгоритмів для вирішення задач класифікації об'єктів. Розробка автоматичних систем класифікації та кластеризації із застосуванням алгоритмів та апарату нейронних мереж. Побудова вектора ознак для вирішення задачі класифікації об'єктів.
автореферат, добавлен 14.08.2015Розробка та дослідження варіанту автоматизованої класифікації пристроїв орієнтування як складових СООВ з використанням штучних нейронних мереж, що в подальшому забезпечить їх автоматизований вибір за попередньо розробленою відповідною методикою.
статья, добавлен 22.03.2013- 14. Аналіз використання технології штучних нейронних мереж в якості нового підходу до обробки сигналів
Застосування штучних нейронних мереж для аналізу й обробки даних, отриманих в ході дослідження, калібрування і подальшого процесу обробки відомостей біосенсорів, схильних до зміни з часом. Особливість визначення процесу зберігання інформації як образів.
статья, добавлен 27.07.2016 Аналіз апаратних реалізацій штучних нейронних мереж. Аналогова та гібридна архітектури. Принцип дії систолічних, сигнальних та нейросигнальних процесорів. Програмовані логічні інтегральні схеми. Оцінки ризиків надійності апаратних реалізацій ШНМ.
статья, добавлен 14.06.2013Дослідження інформаційних технологій високопродуктивних системних середовищ та нейронних мереж для налаштування і розв'язування складних задач в реальному масштабі часу. Розробка алгоритму фільтрації зображень на базі мультиконвеєрних системних середовищ.
автореферат, добавлен 22.06.2014Класи моделей представлення зображень, векторних моделей, адитивних абелевих груп функціоналів, які визначені на регулярних покриттях зображень. Поняття факторизації тополоґічного простору. Удосконалення існуючих методів суміщення зображень у наборах.
автореферат, добавлен 20.07.2015Основи програмування в математичному пакеті MatLab у додатку Fuzzy Logic Toolbox. Моделювання нейронних мереж за допомогою Simulink. Реалізація генетичних алгоритмів в додатку Genetic Algorithm. Нечітка експертна система з алгоритмом виведення Mamdani.
лабораторная работа, добавлен 23.05.2016Експлуатація моделі зображень на фоні довільних афінних перетворень. Методика здійснення обчислювальних реалізацій на основі штучних нейронних мереж. Реалізація інформаційно-аналітичних систем на рецепторному полі уваги високої роздільної здатності.
автореферат, добавлен 27.07.2014Розгляд методу для прогнозування виникнення дорожньо-транспортної пригоди в конкретному транспортному вузлі на основі нейронних мереж. Виявлення істотних факторів, що сприяють аварії. Навчання та тестування двох нейронних мереж з різними архітектурами.
статья, добавлен 11.07.2023Викладення методів, швидких апаратно-орієнтованих алгоритмів, апаратних структур відеопроцесорів поліноміальних перетворень телевізійних зображень реального часу. Огляд алгоритмів трансформації телевізійних зображень; аналіз їх недоліків та обмежень.
автореферат, добавлен 29.08.2014Проблема стискання та кодування інформації. Характеристика фіксованої та адаптивної моделі кодування. Доведення декодуючої нерівності. Робочий код для адаптивного арифметичного стискання. Поняття графічної схеми алгоритму та правила її складання.
курсовая работа, добавлен 26.02.2011Методи і засоби фільтрації та підвищення роздільної здатності і виділення об’єктів уваги в наборах однотипних зображень в системах реального часу. Розробка та обґрунтування удосконаленого кореляційного і векторно-кореляційного методів суміщення зображень.
автореферат, добавлен 29.08.2015Розробка методів та апаратних засобів нанесення текстур з усуненням ефекту аліасинга для синтезу зображень методом зворотного трасування в системах візуалізації реального часу. Огляд методу анізотропної фільтрації в площині текстури для синтезу зображень.
автореферат, добавлен 30.07.2015Методика аналізу адекватності відображення динамічних нечітких процесів, оптимізації ресурсів штучних нейронних мереж та вибору альтернатив взаємодії систем обчислювального інтелекту. Закони та механізми машинного навчання радіально–базисних структур.
автореферат, добавлен 12.07.2014