Распознавание изображений на основе фрактального кодирования
Математические основы построения фрактальных кодов изображения в градациях серого, подходы к применению таких кодов в задаче распознавания образов. Возможность применения теоремы о сжимающих отображениях для измерения разности между изображениями.
Подобные документы
Фрактальное кодирование изображений для распознавания. Анализ пространственного распределения доменных и ранговых блоков, полученных в процессе кодирования. Построение фрактального кода, снижающего влияние дефектов изображения на качество распознавания.
статья, добавлен 27.05.2018Особенности построения современных систем безопасности с целью контроля территории. Создание иерархических сетей на основе систем видеонаблюдения. Использование методов и средств фрактального кодирования изображения, характеристика их возможностей.
статья, добавлен 08.12.2018Алгоритмы преобразования геометрических объектов на плоскости, обработки изображений. Разработка алгоритма, необходимого для преобразования QR-кодов к стандартному виду с помощью аффинных преобразований. Программа распознавания и декодирования QR-кодов.
курсовая работа, добавлен 02.04.2016Математические модели распознавания медицинских изображений, построенные на основе методов Cобеля, Канни и Лапласа. Автоматизированная компьютерная диагностика по данным сцинтиграфии, основанная на принципах распознавания образов и экспертного анализа.
статья, добавлен 28.09.2016Понятие машинного зрения и распознавания образов, существующие разработки в области распознавания жестов глухонемых, основные требования и ограничения. Методы и этапы распознавания образов применительно к задаче распознавания языка жестов.
дипломная работа, добавлен 21.09.2018Понятие 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 26.04.2016Понятие "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 30.07.2018Обзор 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 08.06.2019Рассмотрен вопрос предварительной обработки изображения для автоматического распознавания. Описан алгоритм для восстановления изображения, основанный на алгоритме полиномиального масштабирования. Рассмотрено изображение загрязненного черного текста.
статья, добавлен 26.04.2019Особенность сохранения свойств взаимной однозначности с помощью разделимых кодов. Анализ построения кодового дерева. Исследование неравенств Крафта и Мак-Миллана. Характеристика теоремы кодирования источников. Построение усеченной префиксной кодировки.
презентация, добавлен 20.09.2017Анализ структуры кадров передачи данных в беспроводной сенсорной сети. Метод многоуровневого кодирования данных беспроводной сенсорной сети на основе применения кодов в классе вычетов. Повышение пропускной способности протоколов передачи данных.
статья, добавлен 14.01.2017Разработка модели для представления, фильтрации и сегментации изображения в современных системах распознавания образов. Сокращение вычислений, связанных с манипуляциями с каждым пикселем. Изображение как вещественная функция двух переменных х и y.
статья, добавлен 01.02.2019Изучение сущности кодирования и основных видов кодов. Ознакомление с унифицированной системой медицинского языка. Характеристика особенностей клинических кодов Рида. Рассмотрение системы стандартизации передачи записей в электронную историю болезни.
реферат, добавлен 01.03.2015Характеристика основных типов физического кодирования при передаче дискретных данных по каналам связи. Ключевые особенности возможностей применяемых кодов, их сравнение. Сущность применения аналоговой модуляции, цифрового и логического кодирования.
курсовая работа, добавлен 25.12.2012Матрицы яркостной зависимости. Выбор размера матрицы яркостной зависимости (количество уровней серого). Исследование влияния количества эталонных уровней серого цвета, используемых для вычислений, на скорость и качество текстурной сегментации изображения.
статья, добавлен 08.03.2019Разработка алгоритмов построения кодов на основе биномиальных, обладающих высокой ошибкообнаруживающей способностью, и получения соотношений для оценки их помехоустойчивости. Основы изучения теории двоичного биномиального счета и определения чисел.
контрольная работа, добавлен 26.10.2010Дано сравнение известных методов распознавания трехмерных объектов по контурам и предложен новый метод, успешно применяющийся в задаче распознавания автомобилей. Преимущество данного подхода - это возможность использования внутренних и частичных контуров.
статья, добавлен 15.01.2019Построение помехоустойчивых кодов, использующих биты стаффинга для увеличения скорости кодирования. Организация памяти кольцевым буфером и двумя поочередно переключающимися линейными буферами. Реализация декодера на логических интегральных схемах.
статья, добавлен 02.04.2019Обзор систем сканирования и распознавания текстов. Особенности преобразования изображения с помощью OCR-программ. Основные функции программы Fine Reader. Возможные проблемы с распознаванием текста. Сканирование документации. Использование штрих-кодов.
курсовая работа, добавлен 20.01.2016Развитие дистанционных методов обнаружения объектов, определения их пространственного положения, обработки изображений и распознавания образов на основе контурного анализа. Формула определения расстояния до объекта из оценок точности решения задачи.
автореферат, добавлен 10.08.2018Сущность 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 20.12.2012Искусственная 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- 23. 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 Единицы измерения информации. Таблица ASCII кодов и Unicode. Базовая многоязыковая плоскость. Применение системы двоичного кодирования, основанной на представлении данных последовательностью двух знаков: 1 и 0. Описание стандарта ISO 646 (ECMA-6).
реферат, добавлен 04.04.2016Программы: Art Dabbler, Ultra Fractal, Fractal Explorer, ChaosPro, Apophysis, Mystica. Сферы применения фрактального изображения: создания обычных текстур, фоновых изображений, ландшафты для компьютерных игр, построение ирреальных изображений.
реферат, добавлен 20.02.2009