Принципы построения алгоритмов распознавания нарушителей в системах охраны

Словесный, графический, табличный, программный способы представления алгоритма. Основные конструкции в любом алгоритмическом языке. Теория обнаружения, различения и оценивания сигналов. Радиолокационные системы обнаружения. Система распознавания образов.

Подобные документы

  • Понятие и особенности построения алгоритмов распознавания образов. Различные подходы к типологии методов распознавания. Изучение основных способов представления знаний. Характеристика интенсиональных и экстенсиональных методов, оценка их качества.

    презентация, добавлен 06.01.2014

  • Понятие и свойства алгоритма, виды, характеристики. Роль алгоритма в построении программы, представление и запись. Словесный, графический, табличный способ. Псевдокод. Примеры известных алгоритмов. Операции над массивами. Уточнение корней уравнения.

    курсовая работа, добавлен 10.11.2016

  • Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.

    дипломная работа, добавлен 26.11.2013

  • Анализ физических предпосылок селекции движущихся малоразмерных наземных целей по спектральным параметрам. Разработка алгоритмов обнаружения МНЦ и повышения эффективности их распознавания в интересах радиолокационных станций разведки и целеуказания.

    дипломная работа, добавлен 28.04.2009

  • Основные цели и задачи построения систем распознавания. Построение математической модели системы распознавания образов на примере алгоритма идентификации объектов военной техники в автоматизированных телекоммуникационных комплексах систем управления.

    дипломная работа, добавлен 30.11.2012

  • Понятие системы распознавания образов. Классификация систем распознавания. Разработка системы распознавания формы микрообъектов. Алгоритм для создания системы распознавания микрообъектов на кристаллограмме, особенности его реализации в программной среде.

    курсовая работа, добавлен 21.06.2014

  • Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов.

    презентация, добавлен 15.03.2015

  • Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов.

    дипломная работа, добавлен 13.10.2017

  • Выбор типа и структуры нейронной сети. Подбор метода распознавания, структурная схема сети Хопфилда. Обучение системы распознавания образов. Особенности работы с программой, ее достоинства и недостатки. Описание интерфейса пользователя и экранных форм.

    курсовая работа, добавлен 14.11.2013

  • Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей. Описание элементарного перцептрона. Программная реализация модели распознавания графических образов на основе перцептрона. Интерфейс программы, основные окна. Составление алгоритма приложения.

    реферат, добавлен 18.01.2014

  • Анализ систем распознавания поведения лабораторных мышей. Классификация движений на основе построенных дескрипторов. Существующие методы обнаружения движения, разработка соответствующего программного обеспечения и оценка его эффективности, функции.

    дипломная работа, добавлен 16.09.2017

  • Появление технических систем автоматического распознавания. Человек как элемент или звено сложных автоматических систем. Возможности автоматических распознающих устройств. Этапы создания системы распознавания образов. Процессы измерения и кодирования.

    презентация, добавлен 14.08.2013

  • Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном.

    курсовая работа, добавлен 20.09.2014

  • Методы распознавания образов (классификаторы): байесовский, линейный, метод потенциальных функций. Разработка программы распознавания человека по его фотографиям. Примеры работы классификаторов, экспериментальные результаты о точности работы методов.

    курсовая работа, добавлен 15.08.2011

  • Принцип работы нейросетей и модели синтеза. Ключевые моменты проблемы распознавания речи. Система распознавания речи как самообучающаяся система. Описание системы: ввод звука, наложение первичных признаков на вход нейросети, модель и обучение нейросети.

    курсовая работа, добавлен 19.10.2010

  • Обзор задач, возникающих при разработке систем распознавания образов. Обучаемые классификаторы образов. Алгоритм персептрона и его модификации. Создание программы, предназначенной для классификации образов методом наименьшей среднеквадратической ошибки.

    курсовая работа, добавлен 05.04.2015

  • Обзор существующих алгоритмов для обнаружения лиц. Выравнивание лица с помощью разнообразных фильтров. Использование каскадного классификатора Хаара для поиска лиц на изображении. Распознавание лиц людей с использованием локальных бинарных шаблонов.

    дипломная работа, добавлен 30.09.2016

  • Распознавание образов - задача идентификации объекта или определения его свойств по его изображению или аудиозаписи. История теоретических и технических изменений в данной области. Методы и принципы, применяемые в вычислительной технике для распознавания.

    реферат, добавлен 10.04.2010

  • Способы применения технологий нейронных сетей в системах обнаружения вторжений. Экспертные системы обнаружения сетевых атак. Искусственные сети, генетические алгоритмы. Преимущества и недостатки систем обнаружения вторжений на основе нейронных сетей.

    контрольная работа, добавлен 30.11.2015

  • Создание программного средства, осуществляющего распознавание зрительных образов на базе искусственных нейронных сетей. Методы, использующиеся для распознавания образов. Пандемониум Селфриджа. Персептрон Розенблатта. Правило формирования цепного кода.

    дипломная работа, добавлен 06.04.2014

  • Обобщенная модель процесса обнаружения атак. Обоснование и выбор контролируемых параметров и программного обеспечения для разработки системы обнаружения атак. Основные угрозы и уязвимые места. Использование системы обнаружения атак в коммутируемых сетях.

    дипломная работа, добавлен 21.06.2011

  • Принципы и система распознавание образов. Программное средство и пользовательский интерфейс. Теория нейронных сетей. Тривиальный алгоритм распознавания. Нейронные сети высокого порядка. Подготовка и нормализация данных. Самоорганизующиеся сети Кохонена.

    курсовая работа, добавлен 29.04.2009

  • Обзор математических методов распознавания. Общая архитектура программы преобразования автомобильного номерного знака. Детальное описание алгоритмов: бинаризация изображения, удаление обрамления, сегментация символов и распознавание шаблонным методом.

    курсовая работа, добавлен 22.06.2011

  • Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.

    презентация, добавлен 11.12.2015

  • Отображение на плоскости точек из многомерного пространства, интерактивное распознавание отдельных классов образов в качестве объекта разработки программного продукта. Концептуальная модель предметной области. Классы и объекты интерфейса пользователя.

    дипломная работа, добавлен 10.06.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.