Распознавание символов по скелетному изображению на основе нейронной сети
Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
Подобные документы
Специфические особенности алгоритма расчета порога бинаризации для полутонового изображения, реализованного на основе метода Оцу. Использование технологии искусственной нейронной сети для распознавания цифровых микроскопических изображений мокроты.
статья, добавлен 31.10.2017Проектирование 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 24.04.2014- 103. Нейроуправляемая сеть для параметрической оптимизации в задаче управления транспортными потоками
Решение задачи адаптивного управления транспортными потоками за счет изменения активных фаз светофоров. Использование нейронной сети для настройки параметров модели сети дорог. Минимизация разницы между суммарным входным и выходным потоками подсетей.
статья, добавлен 30.07.2017 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 01.03.2019Применение искусственного интеллекта в деятельности человека. Разработка алгоритма защиты систем компьютерного зрения. Виды вредоносных атак. Использование гауссовского зашумления в нейронных сетях для обеспечения безопасности распознавания образов.
статья, добавлен 09.05.2022Особенности использования нейросетевых технологий для подавления шума в информационных сигналах. Настройка структуры нейронной сети. Оптимизация весовых коэффициентов, пороговых значений функции активации. Эффективность автоматически сгенерированной сети.
статья, добавлен 19.01.2018Сверточная нейронная сеть как тип искусственной нейронной сети с прямой связью. Знакомство с историей и концепцией развития сверточных нейронных сетей. Характеристика результатов программного эксперимента в виде графиков и сгенерированных изображений.
статья, добавлен 30.06.2020Разработка локальной сети на основе технологии 100 Base TX. Сетевое программное обеспечение. Пример одноранговой сети. Типы серверов в локально-вычислительных сетях. Топологии типа "шина", "звеза" и "кольцо". Отделение кадра Ethernet от символов Idle.
реферат, добавлен 12.02.2014Распознавание по отпечаткам пальцев. Идентификация по геометрии руки. Оптическое распознавание символов и электронного перевода текста. Уникальность характеристик человеческого тела. Коэффициент ложного отказа в доступе. Моделирование речевого сигнала.
реферат, добавлен 22.05.2014Разработка алгоритма и программирование вычислительного процесса двухслойной нейросети на языке С#. Исследование параметров обучения нейросети методом обратного распространения ошибки. Анализ количества шагов, скорости обучения и коэффициента сигмоида.
курсовая работа, добавлен 21.02.2016Основные преимущества использования нейронных сетей при обучении автоматизированному переводу. Описание общей схемы и принципа работы нейронной сети, применение данной технологии в системе NMTS. Характеристика технологий автоматического перевода.
статья, добавлен 28.01.2019Биологический прототип и искусственный нейрон. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. Алгоритм функционирования сети. Классификация входного образа. Развитие искусственных нейронных сетей. Исследование возможностей нейронных сетей и их развития.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014Аналитический обзор существующих нейронных сетей: логистическая (сигмоидальная) функция, гиперболический тангенс, выпрямленная линейная функция. Анализ методов обучения: обратного распространения ошибки, упругого распространения, генетический алгоритм.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Разработка матричных аналогов существующих нейросетевых подходов. Учет пространственных связей мультимедийной информации и сокращение времени, необходимого на обработку информации за счет введения новой матричной процедуры обучения нейронной сети.
статья, добавлен 01.03.2017- 116. Интелектуальная мультиагентная система сбора и анализа данных для моделей знаний предметных областей
Методы построения мультиагентной системы посредством логической оценки получаемых данных. Построение нейронной сети с нейронами, обладающими памятью и интегральной логикой. Реализация логики на основе генетического алгоритма совершенствования "генов".
статья, добавлен 13.01.2017 Ознакомление со способами формирования изображения печатаемых символов матричными принтерами. Различия форм представления информации. Рассмотрение сущности топологии локальной сети. Анализ преимуществ и недостатков различных типов локальных сетей.
реферат, добавлен 21.06.2016Процесс квалиметрико-компетентностной типизации инженерно-технических работников промышленных предприятий. Специфика применения нейронных сетей к решению задач идентификации многопараметрических социальных объектов. Пример формирования нейронной сети.
статья, добавлен 27.05.2018- 119. Метод буферизации запросов на передачу потоков реального времени по каналу телекоммуникационной сети
Разработка метода буферизации. Прогнозирование параметров сетевого трафика. Выбор рационального значения емкости памяти для буферизации запросов на передачу потоков реального времени по каналу телекоммуникационной сети. Построение нечеткой нейронной сети.
статья, добавлен 14.07.2016 Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Проблема преобразования данных без использования конкретной формулы. Нейронные сети - системы искусственного интеллекта. Способность системы самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.
статья, добавлен 15.02.2019- 122. Система обработки изображений при диагностике наследственных заболеваний по методу дерматоглифики
Алгоритмы компьютерной обработки изображений, позволяющие существенно повысить скорость проведения диагностики сахарного диабета на основе дерматоглифического исследования. Элементы программного обеспечения системы. Результат обучения нейронной сети.
автореферат, добавлен 02.07.2018 Нейронные сети как распределенные и параллельные системы, способные к адаптивному обучению путем анализа положительных и отрицательных воздействий. Общая характеристика нейронной сети прогнозирования курса рубля, знакомство с основными особенностями.
контрольная работа, добавлен 31.05.2013- 124. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 Рассмотрение нейросетевых модификаций решения задач анализа изображений. Ознакомление со способами обучения нейронной сети для определения параметров прямой. Формирование виртуальной модели стенда. Характеристика процесса модификации детектора прямой.
статья, добавлен 19.01.2018