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.
Подобные документы
Применение интеллектуальных средств защиты информации в системах обнаружения атак. Задачи классификации в экспертных системах. Вероятностные методы решения задачи классификации. Применение нейронных сетей в задачах классификации и кластеризации.
статья, добавлен 23.03.2018Исследуются процессы синхронизации, протекающие в осцилляторных сетях различной топологии. Оценка локальной и глобальной синхронизации осцилляторов в сети. Способы использования осцилляторных сетей при решении задач кластеризации N-мерных данных.
статья, добавлен 15.01.2019Эффективность последовательной процедуры распознавания гипотез. Определение геометрических признаков лица, являющихся наиболее подходящими для распознавания. Особенности использования нейросетевого распознавания для определения человека по изображению.
статья, добавлен 29.04.2017Сравнение методов сегментации изображений применительно к снимкам фиброгастродуоденоскопического исследования. Исследование методов предварительной фильтрации изображений для использования алгоритмов сегментации. Анализ точности распознавания патологии.
статья, добавлен 01.07.2018Разработка нового, теоретико-информационного критерия оптимальности решения задачи автоматического распознавания изображений на основе теоретико-вероятностной модели изображений. Реализация критерия в виде комплекса программ для проведения исследований.
автореферат, добавлен 01.05.2018Исследование решения задачи автоматического распознавания коридоров набивных стеллажей вилочными погрузчиками с использованием нейронной сети. Описания принципа работы и структуры нейронной сети. Проверка работоспособности построенной нейронной сети.
статья, добавлен 25.02.2019Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Тестирование метрик оценки качества результатов кластеризации. Иерархические методы кластеризации. Метод выделения связных компонент. Индекс Калински-Харабаза, Болла-Холла. Дисперсия ближайшего соседа. Текст программы: спецификация, руководство оператора.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019- 109. Аспекты применения сверточных нейронных сетей при обнаружении скрытой информации в изображениях
Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022 Разработка нового метода удаления выбросов из обучающих выборок систем распознавания, основанного на построении сокращенных взвешенных выборках w-объектов. Алгоритмы удаления выбросов при автоматическом и определяемом пользователем порогах фильтрации.
статья, добавлен 22.03.2016Анализ значения компьютерного доступа к информации, в условиях современного мира. Изучение основных алгоритмов поиска подстроки в строковых последовательностях. Исторический обзор развития программирования в данной сфере. Виды архитектуры алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 22.07.2013Исследование 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 30.05.2017Понятие "распознавание образов". Особенности разработки математической модели распознавания образов в кибернетике. Общая характеристика задач распознавания образов и их основные типы. Методы и принципы, применяемые в этой сфере вычислительной техники.
контрольная работа, добавлен 30.07.2018Характеристика понятия образа, проблемы обучения распознаванию образов. Описание истории исследований в области нейронных сетей. Изучение сигнального метода обучения Хебба. Описание структурных схем и алгоритмов нейронных сетей Хопфилда и Хэмминга.
реферат, добавлен 12.06.2015Анализ 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 06.11.2018Этапы разработки гибридного алгоритма, объединяющего результаты решения алгоритмов с логическим и прецедентным способами представления информации. Оценка его качества обоснование эффективности программной технологии для решения комбинированных задач.
автореферат, добавлен 19.08.2018Специфические 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 24.02.2019- 118. Компьютерное зрение
Применение 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 27.05.2024 Применение методов машинного обучения с целью моделирования состояния рынка недвижимости Москвы. Изучение теории распознавания образов и теории вычислительного обучения в искусственном интеллекте. Проектирование и программирование явных алгоритмов.
диссертация, добавлен 02.09.2018Фрактальное 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 27.05.2018Сущность 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 20.12.2012Разработка концептуальной модели информационной системы, использующей аналитические и процедурные модели расчета траектории полета группы воздушных судов. Создание поисковой подсистемы для поиска сведений о критических и аварийных режимах полета.
автореферат, добавлен 01.09.2018Голосовая биометрия как единственная биометрическая модальность, которая позволяет идентифицировать человека по телефону. Характеристика основных алгоритмов распознавания отпечатков пальцев. Особенности аутентификации личности по глазной сетчатке.
статья, добавлен 18.09.2016Использование алгоритмов в среде графического редактора Microsoft Paint. Приемы рисования повторяющихся объектов, технология работы с ними. Использование буфером обмена. Работа с инструментами "Выделение", "Повороты", "Отражения рисунка", "Трансформация".
лекция, добавлен 29.10.2013Анализ тригонометрических алгоритмов CORDIC как цифрового решения для задач навигации в реальном времени. Применение алгоритма CORDIC в различных навигационных приложениях. Характеристика и схема итеративной архитектуры и развернутого CORDIC процессора.
статья, добавлен 26.06.2018