Распознавание изображений логотипов компаний
Представлено действие алгоритма, который показывает хорошие результаты на сложных многокомпонентных логотипах, которые могут иметь сложные градиенты. Преимуществом данного алгоритма является линейное по количеству точек изображения время работы.
Подобные документы
Обзор существующих методов для масштабирования изображений и выбор метода дающего наилучшее качество изображения. Разработка модификации алгоритма путем распараллеливания операций. Демонстрация работы с программой и оценка эффективности алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 25.06.2017Стандартные этапы работы алгоритма CBIR-системы. Методы сравнения различных подходов CBIR и используемые для этого аннотированные коллекции изображений. Разработка Web-приложения для поиска изображений по содержанию. Пример изображения для фильтра Габора.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Исследование модификации алгоритма муравья для решения задач комбинаторной оптимизации. Влияние начальных параметров алгоритма (количество феромона, видимость, коэффициент испарения) на результат работы алгоритма. Роль модификация алгоритма ACS.
статья, добавлен 28.01.2019Влияние размера подгружаемой компьютерной графики (изображений) на скорость работы веб-страницы. Математическое обоснование эффективности модификации RLE алгоритма сжатия. Расчет коэффициента уменьшения изображений с большими одноцветными областями.
статья, добавлен 28.07.2017Сущность алгоритма раскраски графа, сферы применения данного процесса. Создание и листинг программы, в которой пользователь мог бы иметь возможность сгенерировать случайный граф, который правильно раскрашивался бы минимальным количеством цветов.
курсовая работа, добавлен 22.02.2019Создание адаптивного алгоритма фрактального сжатия медицинских изображений. Этапы разделения изображения на домены и ранги, сравнение и подбор пары домен ранг. Адаптивный способ сжатия и кодирование фотореалистичных изображений базовым алгоритмом.
статья, добавлен 01.07.2018Исследование алгоритма топологической оптимизации SIMP. Воспроизведение, анализ и вычисление данного алгоритма в пакете Wolfram Mathematica. Обнаружение недостатка данного метода, который представлял собой определение оптимального коэффициента Лагранжа.
статья, добавлен 30.04.2018Приводятся результаты экспериментального исследования одного обратимого высокообъемного алгоритма сокрытия данных в зашифрованных изображениях с использованием MSB прогнозирования, который был разработан на основе алгоритма французских исследователей.
статья, добавлен 26.08.2021Описаны основные принципы работы и программная реализация алгоритма преобразования конусных проекций в проекции параллельных веерных слоев. В статье приведены результаты исследования производительности алгоритма при различных вариантах сканирования.
статья, добавлен 29.01.2019Ознакомление с процессом моделирования алгоритма и анализом результатов программными средствами. Определение цели операции бинаризации. Изучение процесса обработки изображения методом квантилей. Рассмотрение пирамидального метода сегментации изображений.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018- 11. Метод визуализации патологических структур на маммограммах с использованием послойного наложения
Анализ основных этапов обработки медицинских радиологических изображений. Сущность алгоритма Канни и результаты его работы на реальных данных. Особенности метода визуализации на основе послойного наложения изображений, перспективы его применения.
статья, добавлен 22.03.2016 Изучение муравьиного алгоритма для решения задачи коммивояжера, анализ влияния параметров алгоритма на время его выполнения. Постановка задачи коммивояжера. Муравьиный алгоритм. Псевдокод алгоритма. Средства реализации алгоритма. Листинг программы.
лабораторная работа, добавлен 12.06.2020Разработка алгоритма адаптивного многомасштабного представления изображений и критерии выбора величины коэффициентов изменения масштаба изображения. Решение задач обработки дефектоскопических изображений в промышленных системах контроля качества.
автореферат, добавлен 14.02.2018FELICS - быстрая и эффективная система сжатия изображения без потерь. Блок-схема алгоритма и описание шагов. Использование иерархического способа обработки пикселей в прогрессивном FELICS. Экспериментальные и сравнительные результаты работы алгоритмов.
контрольная работа, добавлен 17.12.2010Алгоритм детерминированного распознавания изображений, в который с целью обеспечения инвариантности объектов к сдвигу, повороту и масштабу. Введение процедуры градиентного совмещения эталонного и распознаваемого объектов. Матрица координат реперных точек.
статья, добавлен 02.04.2019Алгоритм кодирования и декодирования изображения по бинарному дереву. Исследование алгоритмов кодирования изображений и реализация определенного алгоритма на языке Pascal в рамках объектно-ориентированного программирования. Пример текста программы.
курсовая работа, добавлен 09.12.2015Оптическое распознавание символов: процесс, обзор существующих приложений (Abbyy FineReader, CuneiForm, OCRopus и пр.). Трудности распознавания символов. Определение фиксированного шага и сегментация слов. Разделение соединенных и повреждённых символов.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Проблема разработки универсальных методов, пригодных для обработки информации. Оценка возможности использования модифицированного алгоритма кластеризации в задаче опорно-двигательного аппарата. Анализ и описание основных этапов алгоритма Хамелеон.
лекция, добавлен 30.01.2016Оценка вычислительной сложности алгоритма. Основные его характеристики при анализе. Классы входных данных. Их влияние на последовательность действий программного кода. Проблематика выбора алгоритма в условиях ограниченной памяти. Эффективность его работы.
лекция, добавлен 18.06.2015- 20. Исследование влияния параметров локализаци, регруппировки на эффективность работы алгоритма DMS-PSO
Анализ основ алгоритма PSO и его модификации DMS-PSO. Исследование влияния периода регруппировки и локализации на качество найденного решения алгоритмом DMS-PSO, а так же на надежность работы алгоритма. Разработка рекомендаций к использованию настроек.
статья, добавлен 18.01.2018 Применение методов сокращения избыточности, опирающихся на специфические особенности зрительного восприятия изображений. Изучение градиентных способов, основанных на выделении краевых точек, которые, малочувствительны к шумам и контрастности изображения.
статья, добавлен 16.07.2020- 22. Компьютерное зрение: распознавание человека по изображению лица с помощью нейросетевых технологий
Основные классы задач в распознавании человека по изображению лица. Поиск изображения в больших базах данных, задача контроля доступа. Нейросетевые методы распознавания человека по изображению лица. Архитектура нейронных сетей, разработка алгоритма.
курсовая работа, добавлен 06.06.2013 - 23. Повышение производительности фрактального кодирования изображений с помощью перцептивных хеш-функций
Анализ вопроса фрактального кодирования изображения для задач распознавания образов. Требования к вычислительным ресурсам классической реализации алгоритма фрактального кодирования. Размер памяти, занимаемой под доменный пул, для изображения 512x512.
статья, добавлен 27.05.2018 - 24. Задача о ящиках
Разработка алгоритма, перебирающего все расстановки и проверяемого нетривиальные условия. Алгоритм работы программы. Разбор алгоритма функции permutations. Описание используемых структур данных. Оценка сложности алгоритма. Инструкция для пользователя.
контрольная работа, добавлен 11.01.2020 Специфические 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 31.10.2017