Сравнительный анализ методов распознавания образов
Основополагающие определения исследуемой области. Современное состояние теории распознавания образов и методы, используемые в данном процессе. Выбор метода распознавания для получения значений показателей со снимка кристаллографии ротовой жидкости.
Подобные документы
Алгоритмы 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 02.04.2016Рассмотрение разделения подмножества сильносвязанных признаков при построении экстремальных алгоритмов распознавания. Построение распознающих операторов в условиях большой размерности признакового пространства. Расчет суммарной потенциальной энергии.
статья, добавлен 12.02.2019История и применения фракталов в жизни. Системы итерируемых функций (IFS) и их применение, примеры систем итерируемых функций. Генерация фракталов, фрактальное сжатие изображений. Фрактальные методы обработки изображений и распознавания образов.
реферат, добавлен 06.03.2019Презентация нового алгоритма параллельной предварительной обработки таблиц, основанного на теории приближенных множеств. Решение обобщенной задачи разбиения значений качественных и количественных атрибутов в условиях отсутствия некоторых значений.
статья, добавлен 17.01.2018Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
статья, добавлен 25.02.2019Проведение исследования подхода, позволяющего объединить задачи таксономии и распознавания. Характеристика алгоритма FRiS-TDR, решающего задачу универсальной классификации при любом соотношении классифицированных и не классифицированных объектов.
статья, добавлен 28.10.2018Описание основ построения нейронных сетей, включая сверточные нейросети. Рассматривается способ реализации механизма распознавания английских рукописных символов и цифр на основе полносвязной и свёрточной нейросетей с использованием фреймворка PyTorch.
статья, добавлен 06.09.2021Технические средства обработки информации. Системы и устройства автоматизации ввода данных, проектирования, изображений. Программное обеспечение распознавания документов, речи; работа с PDF. Архитектура систем управления процессами распознавания ABBYY.
курсовая работа, добавлен 02.02.2017Описание 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 30.07.2016Основные задачи потокового ввода документов стандартных форм. Этапы загрузки и обработки форматированных документов. Технологии распознавания значимых полей. Групповая верификация для проверки цифровых данных. Анализ подсистемы экспорта результатов.
курсовая работа, добавлен 08.02.2014Исследование систем распознавания текста и ввода данных. Характеристики OCR-системы программы ABBYY FineReader. История возникновения и развития идеи автоматического перевода текста. Создание мультимедийной презентации с помощью программы PowerPoint.
контрольная работа, добавлен 11.05.2017Задача анализа данных и распознавания образов. Функция конкурентного сходства (FRiS). Модификация с использованием локального спуска. Коммерческое использование алгоритмов. Идентификации классов объектов по характерным для них свойствам или признакам.
курсовая работа, добавлен 27.11.2013- 114. Повышение производительности фрактального кодирования изображений с помощью перцептивных хеш-функций
Анализ вопроса фрактального кодирования изображения для задач распознавания образов. Требования к вычислительным ресурсам классической реализации алгоритма фрактального кодирования. Размер памяти, занимаемой под доменный пул, для изображения 512x512.
статья, добавлен 27.05.2018 Алгоритм детерминированного распознавания изображений, в который с целью обеспечения инвариантности объектов к сдвигу, повороту и масштабу. Введение процедуры градиентного совмещения эталонного и распознаваемого объектов. Матрица координат реперных точек.
статья, добавлен 02.04.2019Рассматривается процесс парафовеальной обработки букв кириллического алфавита с учетом типа шрифта: моноширинного и пропорционального. Влияние шрифта на восприятие текста: история изучения. Описание механизмов распознавания буквы. Дизайн эксперимента.
статья, добавлен 11.09.2020Определение 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 26.09.2017Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Необходимость систем распознавания речи в телефонных служб поддержки клиентов (call-центров) крупных компаний. Подтверждение значения необходимого размера словаря русского языка конкретной предметной области. Голосовой интерфейс на языке пользователя.
статья, добавлен 28.07.2017Метод распознавания образов на изображении, основанный на определении центра масс исходного образа в совокупности с анализом отдельных признаков, свойственных геометрическим фигурам. Способ анализа для распознания фигур, имеющих несколько осей симметрии.
статья, добавлен 31.07.2018Математические 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.
статья, добавлен 27.05.2018Рассмотрение развития, структуры, видов и применения нейросетей. Процесс обучения и передачи информации в нейросетях. Основные принципы работы итоговых нейросетей. Применение нейросетей для распознавания образов, обработки естественного языка, медицине.
статья, добавлен 26.02.2025Проблема ориентации мобильного робота в окружающей среде. Оценка существующих методов определения расстояния до препятствий. Алгоритм распознавания параметров препятствий. Вычисление углового размера объекта. Графическое отображение системы уравнений.
статья, добавлен 14.12.2016Исследование назначения и классификации устройств ввода текстовой и графической информации. Изучение основных видов и характеристик сканеров. Описания тестовых редакторов и программ распознавания образов: Microsoft Word, WordPerfect, FineReader, Tiger.
курсовая работа, добавлен 12.10.2012Представление рельефа на топографических картах. Системы распознавания образов. Описание алгоритмов и блок-схем работы компьютерной программы и функций, используемых в ней. Обработка изображения в MatLab. Распознавание цифр на топографической карте.
дипломная работа, добавлен 29.09.2017