Нейросетевые технологии как средства организации обработки изображений (на примере идентификации лица человека)

Анализ 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++.

Подобные документы

  • Моделирование процесса обработки деталей на станке, подсчет числа заполненных тележек и числа деталей, поштучно переправленных к другому станку. Анализ задачи и выбор решения. Выбор и обоснование программного обеспечения, особенности программирования.

    контрольная работа, добавлен 23.02.2013

  • Разделимость описаний объектов из разных классов - метод успешного решения задачи классификации. Применение эволюционного подхода для преобразования входного пространства признаков с целью повышения вероятности обучения искусственной нейронной сети.

    статья, добавлен 19.01.2018

  • Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.

    реферат, добавлен 08.10.2011

  • Рассмотрение возможностей системы идентификации и верификации личности по изображению лица с помощью технологии WPF. Трудности при реализации подсистемы позиционирования человека перед фотоснимком, работы с фотоаппаратом и библиотекой идентификации.

    презентация, добавлен 02.05.2014

  • История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.

    реферат, добавлен 05.04.2017

  • Анализ предметной области. Технологии классификации текстовых данных. Диаграмма прецедентов системы определения категорий тендеров. Проектирование архитектуры системы определения категорий тендеров. Формирование обучающих выборок для нейронной сети.

    дипломная работа, добавлен 28.11.2019

  • Проблема идентификации человека на основе изображения его лица. Подходы к решению задачи аудио-идентификации. Архитектура программы и методика объединения результатов идентификации. Компоновка биометрической информации. Тестирование полученной системы.

    курсовая работа, добавлен 21.06.2016

  • Разработка матричных аналогов существующих нейросетевых подходов. Учет пространственных связей мультимедийной информации и сокращение времени, необходимого на обработку информации за счет введения новой матричной процедуры обучения нейронной сети.

    статья, добавлен 01.03.2017

  • Применение нейронной сети для идентификации функции нагрузки тонкостенной оболочки по результатам наблюдений. Обоснование возможности аппроксимации зависимости между результатами наблюдений и неизвестными функциями обратных задач с помощью нейронной сети.

    статья, добавлен 27.09.2016

  • Определение основной задачи распознавания образов в преобразовании уже имеющегося изображения на формально понятный язык символов. Растровые представления изображений. Моделирование изображений растра. Параметрический алгоритм рисования линии.

    лекция, добавлен 26.09.2017

  • Разработка чат-бота для поиска текстов судебных решений. Рассмотрение механизма предварительной обработки текста запроса. Классификация запросов на естественном языке, перевод текста в векторное представление. Проектирование и тестирование нейронной сети.

    статья, добавлен 24.02.2019

  • Особенности 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 25.02.2019

  • Решение математической модели методом Гомори, экономический анализ полученного оптимального решения. Порядок решения транспортной задачи методом потенциалов. Определение оптимальности решения методом потенциалов. Задача нелинейного программирования.

    контрольная работа, добавлен 10.03.2012

  • Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.

    дипломная работа, добавлен 23.02.2015

  • MATLAB как пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. Создание нейронной сети в графическом интерфейсе. Экспортирование созданной нейронной сети в рабочую область.

    контрольная работа, добавлен 30.05.2016

  • Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.

    статья, добавлен 27.04.2017

  • Разработка системы распознавания автомобилей, которая способна обнаруживать транспортные средства на фото и видеопотоке. Настройка нейронной сети и ее обучение на собранных данных. Графический интерфейс для взаимодействия пользователя с системой.

    дипломная работа, добавлен 18.08.2018

  • Создание математической модели, изложение видов и методов решения общей задачи линейного программирования. Алгоритмы и этапы применения симплекс метода. Использование программы msimplex (язык программирования Delphi). Решение задачи в среде Excel.

    курсовая работа, добавлен 08.06.2013

  • Разработка программного модуля диагностики поведения роторной системы на основе нелинейных авторегрессионных моделей нейронных сетей и алгоритма обучения Левенберга-Марквардта. Применение искусственной нейронной сети в анализе динамических процессов.

    статья, добавлен 01.02.2019

  • Понятие цифровой обработки растровых изображений. Анализ основных методов и приемов цифровой обработки изображений. Примеры алгоритмов размытия, преобразования цветного изображения, поиска его границ, повышения диапазона с реализацией на языке C#.

    курсовая работа, добавлен 19.03.2017

  • Модель процесса функционирования информационно-телекоммуникационной сети в условиях трех основных этапов типового программно-аппаратного воздействия. Параметры, влияющие на качество процесса обнаружения воздействия, вероятность его идентификации.

    статья, добавлен 29.04.2017

  • Искусственная 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

  • Программные средства для обработки компьютерной графики, аудио- и видеофайлов, анимации. Особенности цветового охвата компьютерной графики. Методы реализации создания растровых изображений, специфика программной обработки цифрового видео и анимации.

    реферат, добавлен 14.04.2016

  • Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.

    дипломная работа, добавлен 30.07.2016

  • Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.

    дипломная работа, добавлен 12.01.2012

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.