Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
Подобные документы
Алгоритм формирования изображения подкожного слоя, с использованием многоспектрального метода. Методы, уменьшающие искажающее влияние изменения характеристик кожи на формирование изображения без соблюдения жестких требований к точности выбора длин волн.
статья, добавлен 30.05.2017Изучение роли программного обеспечения промежуточного уровня в распределенных системах. Технологии масштабирования. Характеристика моделей промежуточного уровня. Различные виды прозрачности. Построение гибких распределенных систем решающим фактором.
контрольная работа, добавлен 09.04.2018Способы организации масштабирования системы хранения хронологических данных. Сбор и сортировка данных. Проблема обеспечения способности к масштабированию всей информационной системы в целом на достаточном уровне. Возможность добавления новых данных.
статья, добавлен 29.04.2017Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017- 80. Система обработки изображений при диагностике наследственных заболеваний по методу дерматоглифики
Алгоритмы компьютерной обработки изображений, позволяющие существенно повысить скорость проведения диагностики сахарного диабета на основе дерматоглифического исследования. Элементы программного обеспечения системы. Результат обучения нейронной сети.
автореферат, добавлен 02.07.2018 Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019- 82. 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 - 83. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 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 27.04.2017Искусственная 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 14.12.2019Процесс формирования параметров изменяемого пользовательского интерфейса. Возможность применения методов нейронных сетей для обработки характеристик и классификации категорий пользовательских интерфейсов; структура искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 08.03.2019Ознакомление 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 07.08.2018Эталонная модель Всемирного форума по интернету вещей. Анализ центров обработки данных и облачных вычислений. Исследование подходов к разработке распределенных алгоритмов обучения. Методы машинного обучения. Изучение наивного байесовского классификатора.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022- 90. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 - 91. Разработка автоматизированной процедуры улучшения цифрового изображения при помощи маски Лапласа
Использование метода фильтрации, называемого маской Лапласа, для улучшения цифровых изображений. Программное обеспечение для этих экспериментов и основные требования к нему. Выбор и настройка параметров маски Лапласа для цифровой обработки изображений.
творческая работа, добавлен 07.03.2019 Анализ существующих систем в области идентификации изображений, их применение. Характеристика функциональной структуры подсистемы. Анализ выбора нейронной сети, моделирование подсистемы идентификации. Разработка базы сигналов и создание нейронной сети.
курсовая работа, добавлен 02.08.2015Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Обзор совокупности аппаратных и программных средств, предназначенных для ввода, преобразования и вывода графических изображений с помощью компьютера. Исследование основных особенностей хранения изображения в векторных и растровых графических редакторах.
презентация, добавлен 23.05.2012Исследование особенностей обработки растровых и векторных изображений. Разрешающая способность и масштабирование изображений. Цветовые модели, системы соответствия цветов и режимы. Расчет объема требуемой видеопамяти. Форматы графических изображений.
лекция, добавлен 10.09.2015Определение 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 26.09.2017Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Возможность объединения подходов к представлению данных – фрактального и вейвлет-анализа с использованием принципа цветовой оппонентности для построения нового способа обработки и сжатия изображений. Кратномасштабная иерархия элементов; цветовые каналы.
статья, добавлен 28.01.2020