Распознавание дорожного полотна
Применение семантических сегментов для распознавания дороги. Описание метода использования сегментирования изображения. Улучшение качества базовой модели FCN. Применение функции Dice для вычисления перекрытия между предсказанным и фактическим классом.
Подобные документы
Фрактальное кодирование изображений для распознавания. Анализ пространственного распределения доменных и ранговых блоков, полученных в процессе кодирования. Построение фрактального кода, снижающего влияние дефектов изображения на качество распознавания.
статья, добавлен 27.05.2018Обзор 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 08.06.2019Обобщение основных подходов к распознаванию текста. Принципы функционирования программного обеспечения OCR – оптического распознавания символов. Контекстное распознавание текста. Нейронные сети. Примеры программ для различных видов распознавания текста.
реферат, добавлен 06.06.2013Основополагающие 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.
статья, добавлен 01.09.2018Редактирование текста, осуществление поиска слов и фраз с помощью оптического распознавания текста. Разработка алгоритмов, которые позволяют распознавать символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам. Структурный подход и контекстное распознавание.
реферат, добавлен 22.01.2015Дано сравнение известных методов распознавания трехмерных объектов по контурам и предложен новый метод, успешно применяющийся в задаче распознавания автомобилей. Преимущество данного подхода - это возможность использования внутренних и частичных контуров.
статья, добавлен 15.01.2019Характеристика методов компьютерной реализации геометрических мер близости, их применение для принятия решений в детерминированных системах распознавания. Использование формулы для вычисления расстояний в программировании, формирование массива в системе.
лабораторная работа, добавлен 02.12.2014Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.
контрольная работа, добавлен 20.12.2012Анализ применения методов параметризации речевых сигналов простыми и сложными цепями Маркова в системах автоматического распознавания команд. Компромисс между эффективностью распознавания речевых команд, вычислительной сложностью алгоритма параметризации.
статья, добавлен 06.11.2018Нейронные сети как аппаратные или программные средства, моделирующие работу человеческого мозга. Анализ проблем создания компьютерных систем речевого общения. Рассмотрение особенностей применения нейронных сетей для решения задач распознавания речи.
доклад, добавлен 12.12.2012Применение скрытых марковских моделей для распознавания текстов, основные вопросы их проектирования. Переход к скрытым марковским моделям, пример шариков в вазах. Математическое описание скрытой марковской модели. Алгоритмы прямого и обратного хода.
курсовая работа, добавлен 07.04.2011Обзор моделей систем распознавания речи, анализ структуры их модулей, основные недостатки. Выбор метода формирования первичных признаков речевых сигналов. Принцип построения и работы со словарями эталонов. Модель системы распознавания речевых команд.
автореферат, добавлен 31.07.2018Искусственная 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 14.12.2019- 39. Применение алгоритмов кластеризации k-means и g-means в задачах распознавания воздушных объектов
Характеристика процесса распознавания воздушных объектов, который имеет ряд трудностей. Анализ использования кластеризации семействами алгоритмов k-means и g-means. Исследование работоспособности метода на примере информации о воздушных объектах.
статья, добавлен 30.04.2018 Понятие машинного зрения и распознавания образов, существующие разработки в области распознавания жестов глухонемых, основные требования и ограничения. Методы и этапы распознавания образов применительно к задаче распознавания языка жестов.
дипломная работа, добавлен 21.09.2018Создание методов для формально точного интеллектуального анализа данных на основе алгебраических критериев разрешимости и регулярности. Разработка формализма для задачи распознавания вторичной структуры белка в терминах современной теории распознавания.
автореферат, добавлен 31.07.2018Методы интерполяции изображений и их применение для улучшения работы метода локальных гистограмм для распознавания лиц на различных изображениях в случае их необходимого масштабирования. Интегральное представление изображения, выполнение алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Характеристики и применение базовой эталонной модели взаимодействия открытых систем. Виды сетевых протоколов. Обеспечение удалённого доступа к файлам и базам данных. Формирование запросов к уровню представления. Алгоритмы кодирования цифровых сигналов.
презентация, добавлен 18.09.2015Описание наиболее распространённых методов IP-стеганографии. Разработка нового метода сетевой стеганографии – "метода опций". Обоснование целесообразности использования особенностей протоколов сетевого уровня модели OSI/ISO в качестве стегоконтейнера.
статья, добавлен 14.01.2017Обзор систем сканирования и распознавания текстов. Особенности преобразования изображения с помощью OCR-программ. Основные функции программы Fine Reader. Возможные проблемы с распознаванием текста. Сканирование документации. Использование штрих-кодов.
курсовая работа, добавлен 20.01.2016Анализ 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 03.11.2016Применение компьютерного зрения в различных отраслях. Системы визуального наблюдения и распознавания объектов. Возможности и ограничения использования компьютерного зрения. Алгоритмы обработки изображений и видео. Предварительная обработка изображения.
презентация, добавлен 27.05.2024Представление исходных данных (табличное). Описание метода выбора аппроксимирующей функции, метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений, метода Зейделя. Ручной счёт и схемы алгоритмов. Программа и результаты расчётов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 07.05.2018Применение методов глубинного обучения для распознавания G-квадруплексов в геноме Saccharomyces cerevisiae. Ошибка в разметке "plus strand" и "minus strand". Проверка на наличие квадруплексов по паттернам, при настройке на поиск G-квадруплексов.
дипломная работа, добавлен 14.07.2020Анализ 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