Методы машинного обучения в задаче распознавания символов
Анализ принципов применения признаковых классификаторов для распознавания символов. Определение требований, которым должны удовлетворять используемые признаковые классификаторы. Разработка и обоснование их модификаций, удовлетворяющих этим требованиям.
Подобные документы
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- 102. Популярность текста
Оценка читабельности текста и факторы, оказывающие влияние. Сущность и методы машинного обучения. Метрики оценки качества классификаторов. Загрузка, извлечение атрибутов из текста. Индекс туманности Ганнинга. Статистический анализ языковых факторов.
дипломная работа, добавлен 15.09.2018 Особенности применения нейронной сети с использованием библиотеки OpenCV для распознавания эмоций. Обучение нейронной сети, распознавание лиц из базы данных Yale Facesс помощью обучающего набора данных в рамках авторского проекта "Сурдотелефон".
статья, добавлен 25.02.2019Технология создания и тестирования лингвистических ресурсов автоматического распознавания в текстовых документах. Методы, алгоритмы и программные средства автоматической обработки запросов пользователя при автоматизации инженерии знаний и доступа к ним.
автореферат, добавлен 19.08.2018Типология 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 09.01.2016Знакомство с результатами сравнения точности и эффективности распознавания электрокардиограмм различными методами. Рассмотрение основных особенностей влияния объема выборки на точность распознавания. Общая характеристика смешанной гауссовской модели.
курсовая работа, добавлен 24.06.2020Характеристика системы распознавания форм, включающей графовую модель документа для описания структуры печатных форм. Метод построения обобщенной модели на основе обучающих примеров. Поиск отображения вершин и графа шаблона с наилучшим качеством.
статья, добавлен 19.01.2018Зависимость быстродействия алгоритма распознавания от состава обрабатываемой информации, которая путем подбора злоумышленником содержимого сетевых пакетов может быть доведена до разницы в несколько порядков. Способы замедления модуля распознавания.
статья, добавлен 14.09.2016Схема кодирования чисел (система счисления) как совокупность символов и правил их комбинации для обозначения числа, ее типы и формы реализации. Код Грея как непозиционный код с одним набором символов (0 и 1) для каждого разряда, принципы формирования.
реферат, добавлен 23.02.2012Изучение алгоритма распознавания единичного интервального графа с помощью трех проходов алгоритма лексикографического поиска. Обзор алгоритма 4-махов для распознавания интервальных графов. Особенности реализации алгоритмов в виде компьютерной программы.
дипломная работа, добавлен 04.08.2016Речеобразование и работа с записью голоса. Рекуррентная нейронная сеть. Точность работы алгоритма для распознавания эмоций человека по аудиозаписи его голоса. Классификация человеческих эмоций в потоке мультимедийных данных. Обработка записи речи.
дипломная работа, добавлен 15.09.2018Рассчитана вероятность появления последовательностей из 5,25 и 100 символов при условии, что алфавит состоит из символов A,B и C. Определен шаг дискретизации, согласуемый с условиями задания. Смоделировано сложный сигнал с помощью программы MatLab.
курсовая работа, добавлен 20.12.2020Характеристика 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 02.12.2014Метод распознавания событий сна, отличительной чертой которых является характерное выраженное амплитудное изменение. Регистрация при помощи электромиографических датчиков и датчиков двигательной активности. Этапы построения и анализа гистограмм.
статья, добавлен 30.05.2017- 115. Списки и стили
Параметры форматирования символов и абзацев Word. Изменение вида создаваемых документов посредством стилей. Наборы команд форматирования символов, шрифтов и интервалов. Создание многоуровневого списка. Работа с графическими объектами, печать файлов.
лабораторная работа, добавлен 27.10.2016 - 116. Регулярные выражения
Что такое регулярные выражения. Основы синтаксиса. Набор символов. Описание предопределённых классов символов, диапазонов, квантификаторов. Сущность квантификации. Скобочные группы. Работа с регулярными выражениями в С++. Общие советы по их использованию.
презентация, добавлен 02.06.2021 Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.
статья, добавлен 17.02.2019- 118. 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 Анализ значения построения каскадированных распределённых систем. Изучение независимой настройки классификаторов в каждом домене в соответствии с требованием минимизации ошибки. Определение необходимости создания классифицирующих информационных моделей.
статья, добавлен 27.11.2018Рассмотрение разделения подмножества сильносвязанных признаков при построении экстремальных алгоритмов распознавания. Построение распознающих операторов в условиях большой размерности признакового пространства. Расчет суммарной потенциальной энергии.
статья, добавлен 12.02.2019Основные 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 11.05.2017История создания и общие сведения о текстовом редакторе Microsoft Word. Возможности и работа с формулами в MS Word. Примеры пошагового набора формул с использованием символов, а также использование вкладки "Вставка", "конструктор" и различных символов.
реферат, добавлен 13.05.2017Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Техническое задание проектирования системы распознавания образов в воинской части. Организационные, физические меры по защите информации. Система охранно-пожарной сигнализации. Выбор программно-аппаратного средства защиты от несанкционированного доступа.
курсовая работа, добавлен 07.05.2015