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
Знакомство со средствами, методами MATLAB. Характеристика типичной сети с прямой передачей сигнала. Моделирование нейронных сетей с помощью пакета Simulink. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме.
методичка, добавлен 26.11.2015Алгоритм сравнения изображений и его виды, а также применение при синтезе изображений по геометрической модели, а также при контроле качества сжатия. Проблемы реализации программного обеспечения с использованием средств языка программирование Delphi.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Виды компьютерной графики, переход между типами изображений. Особенности использования углов поворота растра. Соответствие цветов и управление цветом. Форматы хранения векторных и растровых изображений. Характеристика редактора изображений CorelDraw.
шпаргалка, добавлен 29.01.2016- 104. Математическое моделирование и анализ растровых изображений на основе комбинированного критерия
Математическое моделировании изображения и его количественные характеристики. Рассмотрение растрового изображения как бинарного дерева, его анализ на основе комбинированного критерия. Учет аргументов, который реализует алгоритм массовой селекции.
статья, добавлен 25.08.2020 Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.
статья, добавлен 12.07.2021Рассмотрение градиентной модели элемента изображения в области границы. Разработка подхода к поиску точной позиции контура. Разработка нейросетевой модели поиска точной позиции точки контура, анализ результатов работы модели, схемы нейросетевого анализа.
статья, добавлен 19.01.2018Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.
реферат, добавлен 20.03.2009- 109. Морфинг изображений
Понятие и общая характеристика морфинга, его виды и применение. Особенности алгоритма преобразования графических изображений, в частности, алгоритма интерполяции и кривых Безье. Разработка программы в среде Mathlab, демонстрирующей морфинг изображения.
курсовая работа, добавлен 24.02.2011 Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Специфические особенности графического интерфейса программного приложения "Сурдофон". Характеристика принципа работы системы распознавания жестового языка с помощью нескольких видеокамер. Анализ упрощенной архитектуры рекуррентной нейронной сети.
статья, добавлен 24.02.2019Исследование специфики математического описания оттенка как базовой характеристики цвета. Описание оригинальных алгоритмов и программ для оттеночного контрастирования изображений. Оценка эффективности применения разработанного метода в целях экспертизы.
статья, добавлен 29.07.2017Эволюция поколений символообрабатывающих ЭВМ. Этапы развитие искусственных нейронных сетей. Сравнение машины фон Неймана с биологической нейронной системой. Нейроинформатика как способ решения различных задач с помощью искусственных нейронных сетей.
лекция, добавлен 06.09.2017Задача предварительной обработки изображений сцены для выделения конкретных объектов – номеров маршрутов транспортных средств на цветовых изображениях, полученных посредством съемки на мобильных устройствах. Сущность метода размытия серого изображения.
статья, добавлен 12.08.2020Изучение принципа работы сверточных нейронных сетей. Исследование современных методов определения направления взгляда. Выбор технологий и библиотек необходимых для разработки приложения. Разработка веб-приложения. Основные типы слоев и методы оптимизации.
дипломная работа, добавлен 27.08.2020Обзор существующих средств улучшения качества изображений. Анализ теоретических сведений о методах и алгоритмах улучшения качества изображений. Разработка программного обеспечение, средствами которого будет возможно улучшить качество изображения.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017- 119. Прогнозирование котировок финансовых инструментов с помощью нейронных сетей и машинного обучения
Анализ существующих решений в прогнозировании котировок. Программные комплексы для автоматической торговли на основе нейронных сетей. Составление плана проектирования программного комплекса. Разработка резюме проектирования остальных обработчиков.
контрольная работа, добавлен 30.08.2016 Устранение шумовых помех методом Гауссова сглаживания как один из основных этапов предварительной обработки изображения. Требования, предъявляемые к пользовательскому интерфейсу программного приложения. Математическая модель задачи распознавания.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017Характеристика понятия образа, проблемы обучения распознаванию образов. Описание истории исследований в области нейронных сетей. Изучение сигнального метода обучения Хебба. Описание структурных схем и алгоритмов нейронных сетей Хопфилда и Хэмминга.
реферат, добавлен 12.06.2015Рассмотрение средств и методов MatLab и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме. Применение GUI-интерфейса пакета нейронных сетей.
методичка, добавлен 03.07.2017Модификация метода разделения областей, позволяющего производить обработку реалистичных изображений с разделением всей плоскости изображения на информативные и неинформативные. Сегментация в плоскости вейвлет-коэффициентов первого уровня разложения.
статья, добавлен 14.07.2016Обзор технологии Text Mining. Алгоритмы для многоклассовой классификации текстов для выделения тега. Моделирование нейронной сети с использованием среды программирования Python для анализа данных и построения предсказательных моделей и библиотек.
дипломная работа, добавлен 07.09.2018Создание шаблона, который позволит студенту приобрести необходимые знания для создания, обучения и стимуляции нейронной сети. Проектирование приложения по визуализации образов букв русского алфавита. Шаблоны букв, созданные в графическом редакторе.
статья, добавлен 19.12.2017