Модель машинного обучения для распознавания объектов по фотографиям
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.
Подобные документы
Рассмотрение алгоритма нахождения зависимостей между вторичными структурами ДНК и их эпигенетическими факторами. Проектирование структуры программного обеспечения. Разработка подсистемы дисперсионного анализа "ANOVA"; пользовательского интерфейса.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Примеры задач компьютерного зрения. Методы машинного обучения. Модели нейронных сетей для задачи мульти-классификации и детектирования. Порядок создания системы детектирования и сегментирования предметов одежды на фото. Нейронные сети, модель SSD300.
статья, добавлен 18.07.2020Типология 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 09.01.2016Распознавание 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 08.06.2018Система регулирования объектов энергетики. Исследование способа обучения нейронной сети для блока автонастройки. Снижение энергоэффективности объектов и систем. Сравнение систем регулирования с ПИД-регулятором, с ПИД-регулятором и блоком автонастройки.
статья, добавлен 06.09.2021Способ по предсказанию успешности реакции с помощью методов машинного обучения. Модели с использованием методов глубокого обучения, решающие задачи генерации потенциально неуспешных реакций и классификации реакций на успешно проходящие и некорректные.
дипломная работа, добавлен 24.10.2020Автоматизация 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 25.02.2019Создание 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 31.07.2018Разработка алгоритма анализа потокового видео и распознавания жестов. Создание методов на основе 2D и 3D модели объекта. Характеристика способа Виолы-Джонса с использованием признаков Хаара. Обнаружение объектов на изображениях в реальном времени.
статья, добавлен 14.05.2017- 85. Аспекты практического применения цветового различия для распознавания и выделения границ изображений
Выделение границ на изображениях при помощи цветового различия. Обоснованное применение современных подходов, касающихся распознавания графической информации. Улучшение методов анализа изображений и выделение весовых для распознавания признаков.
статья, добавлен 29.04.2017 Понятия, определения и проблемы, связанные с системами распознавания образов. Классификация методов, их применение для идентификации и прогнозирования. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами, кластерный анализ.
курсовая работа, добавлен 26.08.2010Изучение принципа работы нейронной сети для распознавания образов на примере шумерского алфавита. Рассмотрение нейронной сети, которая должна точно распознавать идеальные векторы входа и с максимальной точностью воспроизводить зашумленные векторы.
статья, добавлен 24.02.2019Особенности 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 29.06.2016Описание подхода, основанного на элементах статистической теории обучения и вероятностных трактовках взаимозависимости между входами и выходами нейронных сетей по их обучению и тестированию. Задачи распознавания урофлоурограмм заболеваний в урологии.
статья, добавлен 13.01.2017Разработка 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 29.01.2020Задачи идентификации неоднородностей на цифровых изображениях. Предварительная обработка снимков с использованием полосовых частотных фильтров. Преобразование изображений в псевдоцвета. Принципы нейросетевой технологии для распознавания текстуры снимков.
статья, добавлен 02.03.2018Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.
статья, добавлен 10.05.2022Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Обзор и классификация существующих систем машинного перевода. Состав логических блоков систем, история развития машинного перевода. Рассмотрение места системы машинного перевода "Кросслятор 2.0" среди современных систем автоматической обработки текстов.
статья, добавлен 28.10.2018- 95. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Основные проблемы, существующие в системах 3D-распознавания, преимущества и недостатки метода. Комбинированный метод распознавания лиц по цифровым 2D и 3D-моделям для повышения надежности операции. Результаты эксперимента на основе базы CASIA-3D FaceV1.
статья, добавлен 21.01.2018Проектирование и реализация системы, которая осуществляет процессы создания и взаимодействия группы объектов на примере искусственной нейронной сети Хэмминга. Принципы работы созданной программы и закрепление навыков программирования на языке Delphi.
курсовая работа, добавлен 24.04.2014Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018Алгоритмы для решения задачи бинарной классификации. Подготовка данных для создания модели. Разработка предиктивной модели для прогнозирования возможности продажи дополнительных услуг телекоммуникационного оператора с целью решения маркетинговых задач.
дипломная работа, добавлен 27.08.2018Разработан 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