Применение преобразования Фурье для формирования описания объектов при нейросетевом анализе образов
Основные цели анализа и классификации изображений, содержащих объекты, которые необходимо изучать и рассматривать более детально. Сегментация визуального изображения как одна из важнейших задач систем компьютерного зрения. Выделение границы объекта.
Подобные документы
Проблема потери качества изображения. Основные методы восстановления расфокусированных изображений. Функции смаза и способы дефокусировки изображения. Алгоритм деконволюции смазанных изображений при помощи фильтра Винера и методом регуляризации Тихонова.
статья, добавлен 11.01.2018Практическая реализация основных алгоритмов обработки. Особенности работы с графическими ускорителями, реализация алгоритмов агрегирующей статистики данных. Разработка архитектуры проекта, реализация алгоритмов Фурье. Специфика алгоритма Bitonic.
дипломная работа, добавлен 07.09.2018Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений в нейросетевом базисе. Схема соединения нейронов, реализующая решение системы обыкновенных дифференциальных уравнений в нейросетевом базисе методом Рунге-Кутты 1-го порядка. Графики решения задачи.
контрольная работа, добавлен 10.12.2012Описание приложений, связанных с анализом цифровых изображений. Уровень контраста объектов на снимке по отношению к фону, на котором они расположены. Разработка методов идентификации и фильтрации пикселей тени для повышения резкости изображений.
статья, добавлен 14.01.2017Сегментация систем виртуальной памяти. Сегментация с использованием страниц Multics и преобразование адреса. Структура сегмента с таблицей дескрипторов. Селектор в системе Pentium. Особенности преобразования пары (селектора, смещения) в физический адрес.
реферат, добавлен 08.10.2015Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016Разработка интеллектуальной системы охраны объектов различной важности. Обнаружение движущегося объекта на охраняемой территории, выделение его изображения рамкой с целью фокусирования внимания оператора и вычисление относительного размера объекта.
статья, добавлен 26.04.2019Общая характеристика представления изображений. Изменение контраста, сглаживание шумов, подчеркивание границ, фильтрация. Основы сегментации изображений. Реализация программы для одного из методов сегментации с помощью пакета прикладных программ MatLAB.
курсовая работа, добавлен 12.05.2015Структура и построение искусственных интеллектуальных систем. Распознавание образов и изображений, экспертные системы, адаптивное управление различными объектами и процессами, аппроксимация, интерполяция, экстраполяция, идентификация объектов управления.
реферат, добавлен 17.07.2013Использование компьютерных технологий, построенных на методологии бустинга для классификации сложноструктурируемых изображений. Классификация изображений рентгенограмм грудной клетки с пневмонией на основе кластерной структуры плоскости Кохонена.
статья, добавлен 23.10.2017Влияние языка разметки XML на информационные технологии. Выделение основных классов задач, для которых целесообразно применение XML. Изучение систем поддержки принятия решений, которые применяются для обработки и анализа большого количества данных.
статья, добавлен 15.08.2020Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Изучение верификации проекта на стадии моделирования как одной из важнейших проблем при моделировании электронных систем, состоящих из цифровых и аналоговых модулей. Описание визуализации растрового изображения видеокадров протокола Fibre Channel.
статья, добавлен 27.05.2018Определение распознавания объектов как метода компьютерного зрения для идентификации объектов на изображениях или видео. Рассмотрение алгоритма обнаружения объекта методом машинного обучения и методом глубокого обучения с помощью средств Matlab.
статья, добавлен 24.10.2020Топологическая модель быстрой нейронной сети. Применение гибридных быстрого дискретного вейвлет-преобразования для построения систем классификации сигналов. Структурный синтез быстрых нейронных сетей. Модели и концепции эволюционной кибернетики.
статья, добавлен 29.05.2017Задача 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 12.08.2020Основные этапы абстрагирования и формализации. Прямая и обратная задачи компьютерного моделирования. Различные проблемы, связанные с распознаванием образов. Функциональные возможности компьютера. Выработка решений на основе имеющихся сведений и правил.
статья, добавлен 02.07.2018Роль компьютерного моделирования на отдельных этапах проектирования оптико-электронных систем. Требования, предъявляемые к программным средствам компьютерной модели оптико-электронных систем. Методика составления компьютерного описания системы.
статья, добавлен 17.11.2018Применение различных видов моделирования и типов моделей для преобразования природы. Выявление преимуществ компьютерного моделирования по сравнению с реальным экспериментом. Значение компьютерного моделирования для решения экологической проблемы.
статья, добавлен 27.01.2019Применение RFM-анализа в сфере e-commerce и сегментация потребителей интернет-магазина по критериям давности и частоты. Сводная таблица клиентской базы. Определение давности последних покупок клиентов. Улучшение работы торговых компаний с помощью анализа.
статья, добавлен 22.05.2016Содержание и сравнительное описание различных методов сегментации изображения: обнаружение разрывов яркости, связывание контуров и нахождение границ, бинаризация, управляемый водораздел. Особенности практического применения сегментации изображения.
контрольная работа, добавлен 28.04.2019Характеристика методов распознания растровых изображений. Сравнение бинаризации и определение градиента яркости. Сравнение результатов использования формулы цветового отличия и яркостной характеристики изображения. Разработка алгоритма выделения объектов.
статья, добавлен 12.05.2017Общая схема цифровой обработки изображений. Модель на основе строения глаза RGB. Субтрактивная система смешения цветов CMY. Выделение тона – основного цвета. Форматирование и индексирование, фильтрация изображения. Метод арифметического кодирования.
реферат, добавлен 25.06.2009Особенности интеллектуальной обработки информации в системах компьютерного зрения. Описание метода формирования сжатого структурного описания на основе грануляции значений признаков. Снижение вычислительных затрат и сокращение числа ложных соответствий.
статья, добавлен 30.08.2016Построение фреймовой модели в области обработки изображения. Применение цифровой обработки и цифрового анализа изображений. Анализ возможностей решения проблемы инвариантности особых точек при масштабировании изображения при разработке детектора MSER.
статья, добавлен 19.02.2019