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
Специфические особенности графического интерфейса программного приложения "Сурдофон". Характеристика принципа работы системы распознавания жестового языка с помощью нескольких видеокамер. Анализ упрощенной архитектуры рекуррентной нейронной сети.
статья, добавлен 24.02.2019Определение процентной погрешности в пикселях выходного изображения. Количество кадров данных, которые должны быть модулированы и демодулированы для символов того или иного фрейма как фактор, от которого зависит продолжительность работы программы.
статья, добавлен 16.02.2020Управление клавиатурой с помощью скан-кодов. Очистка буфера клавиатуры. Проверка символов в буфере. Ожидание ввода символа и не выведение его на экран. Ожидание нажатия клавиши и эхо на экран. Прием символа без ожидания. Получение строки символов.
реферат, добавлен 07.08.2011Теория распознавания образов. Цифровая обработка изображений и распознавания образов. Система визуального наблюдения. Применение алгоритма Виолы-Джонса. Методы определения и оценка оптического потока. Применение трекинга при помощи оптического потока.
курсовая работа, добавлен 11.11.2017Особенности разработанных модулей системы распознавания образов, которые ответственны за формирование признаков и принятие решений при классификации. Признаки, полученные после ортогонального преобразования пространственного спектра видеоизображения.
статья, добавлен 29.06.2016Рассмотрение 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- 107. 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 Данная научная работа подтверждает, что с помощью усовершенствованных методов обработки текста и машинного обучения можно значительно повысить эффективность систем по борьбе с дезинформацией. Использование алгоритмов RandomForest и SGDClassifier.
статья, добавлен 02.01.2025Особенности 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 24.06.2020Оценка использования компьютерного зрения для распознавания и предотвращения подозрительной или аномальной активности, связанной с потенциальными инсайдерскими угрозами. Обучение нейронной сети для распознавания фотоаппаратуры на базе датасета.
статья, добавлен 01.03.2025Характеристика 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 23.02.2012Поиск эффективных путей решения задач классификации изображений и распознавания образов. Алгоритмы, принципы работы и преимущества многоагентных систем. Обеспечение автономности и взаимодействия интеллектуальных агентов, адаптация к изменяющимся условиям.
статья, добавлен 16.12.2024Изучение 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 20.12.2020- 121. 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 Характеристика 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- 124. 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 - 125. 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