Распознавание изображений на Python при помощи нейросети

Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.

Подобные документы

  • Обзор 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 07.09.2018

  • Разработка алгоритма распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Распознавание образов знаков десятичной системы, построенной с помощью горизонтальных и вертикальных штрихов.

    статья, добавлен 29.01.2020

  • Изучение современных алгоритмов обнаружения и распознавания лиц на изображении для разработки приложения микро-сервиса для распознавания личности на основе фотографии лица с использованием алгоритмов машинного обучения. Описание процесса разработки.

    дипломная работа, добавлен 04.12.2019

  • Характеристика основных дистанционных методов взаимодействия на примере мессенджера Telegram. Разработка чат-бота для мессенджера с использованием языка программирования Python. Создание базы данных для хранения информации о направлениях подготовки.

    дипломная работа, добавлен 07.08.2018

  • Разработан и описан алгоритм процесса конвертирования поступающих в программный комплекс исполняемых файлов в черно-белые изображения, позволяющий сформировать собственный набор данных для обучения нейронной сети на основе полученных изображений.

    статья, добавлен 16.05.2022

  • Создание игры "Змейка в лабиринте" с помощью программы Python. Программное заполнение игрового поля элементами: ограждениями, фруктами. Разработка модуля взаимодействия программных продуктов в игре. Программный код управления змейкой в лабиринте.

    контрольная работа, добавлен 10.12.2015

  • Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.

    дипломная работа, добавлен 06.06.2015

  • Разработка программного комплекса для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха на основе алгоритмов машинного обучения. Распознавание лиц на основе применения метода Виолы-Джонса, Вейвлет-преобразования и метода главных компонент.

    статья, добавлен 14.03.2019

  • Теоритические 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 06.03.2022

  • Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.

    статья, добавлен 25.09.2012

  • Математические модели распознавания медицинских изображений, построенные на основе методов Cобеля, Канни и Лапласа. Автоматизированная компьютерная диагностика по данным сцинтиграфии, основанная на принципах распознавания образов и экспертного анализа.

    статья, добавлен 28.09.2016

  • Цифровая обработка и распознавание изображений – важнейшее направление для изучения в области современной компьютерной графики. Теоретическое изучение аспектов генерирования оцифровки картинки. Особенности векторного квантования графических изображений.

    статья, добавлен 18.03.2019

  • Разработка программы "Парсер текста", выполняющей основные текстовые операции в среде программирования Python. Обзор и анализ существующих программных решений, определение функциональных требований. Описание и тестирование разработанных алгоритмов.

    курсовая работа, добавлен 31.01.2020

  • Обзор систем оптического распознавания изображений: ABBYY Finereader, SimpleOCR, FreeOCR, Microsoft Office Document Imaging. Алгоритм распознавания образов: захват кадра; предварительная обработка (предобработка); локализация и распознавание объекта.

    реферат, добавлен 08.06.2019

  • Описание современного процесса геймификации в образовании. Анализ базовых средств геймификации. Разработка игрового чат-бота для мессенджера Telegram с использованием языка программирования Python. Описание инструментов для разработки игрового чат-бота.

    дипломная работа, добавлен 07.08.2018

  • Распознавание образов при помощи нейросетевых технологий. Алгоритм обучения сети Хопфилда. Вычисление квадратной матрицы размера для ключевых образов по правилу Хебба. Отсутствие проблем с обучением при наличии априорной информации о классах объектов.

    статья, добавлен 08.06.2018

  • Специфические особенности алгоритма расчета порога бинаризации для полутонового изображения, реализованного на основе метода Оцу. Использование технологии искусственной нейронной сети для распознавания цифровых микроскопических изображений мокроты.

    статья, добавлен 31.10.2017

  • 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 30.06.2017

  • 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

  • Рассмотрение принципов работы нейронной сети. Разработка алгоритма машинного обучения. История возникновения нейронных сетей. Последовательность интеллектуальной обработки информации в интернете. Примеры применения нейросетей в различных сферах.

    статья, добавлен 01.03.2019

  • Исследование решения задачи автоматического распознавания коридоров набивных стеллажей вилочными погрузчиками с использованием нейронной сети. Описания принципа работы и структуры нейронной сети. Проверка работоспособности построенной нейронной сети.

    статья, добавлен 25.02.2019

  • Типология методов распознавания образов и анализа изображений. Автоматизация процесса пополнения онтологии с применением процедуры верификации. Гибридная схема синтеза рисунков. Система статистического определения. Сущность способов машинного обучения.

    статья, добавлен 09.01.2016

  • 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

  • Python как высокоуровневый язык программирования. Что можно написать на Python. База данных. BitTorrent клиент. Сущность Парсера как программы, его ключевые характеристики, интеграция с MicrosoftOffice. Недостатки Delphi. Язык программирования С++.

    доклад, добавлен 18.02.2022

  • Автоматизация 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 25.02.2019

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.