Распознавание индивидуальных характеристик написания гласных букв, ъ, ь, ё
Программы для проведения компьютерного анализа рукописного материала, исполненного испытуемым, с целью обнаружения фрагментов письменной речи. Распознавание рукописного текста и преобразование его в цифровой. Определение характера человека по почерку.
Подобные документы
Рассмотрение задачи разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Применение морфологических операций для улучшения качества результата сегментации. Сегментация символов текстовых областей.
статья, добавлен 23.02.2016Создание шаблона, который позволит студенту приобрести необходимые знания для создания, обучения и стимуляции нейронной сети. Проектирование приложения по визуализации образов букв русского алфавита. Шаблоны букв, созданные в графическом редакторе.
статья, добавлен 19.12.2017- 28. Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Описание методики преподавания модуля "Распознавание образов интеллектуальными системами", который необходимо рассматривать в ходе освоения курса информатики. Опыт работы с базовыми информационными технологиями, техника поиска информации в сети Интернет.
статья, добавлен 12.06.2021 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.
статья, добавлен 25.09.2012Устранение шумовых помех методом Гауссова сглаживания как один из основных этапов предварительной обработки изображения. Требования, предъявляемые к пользовательскому интерфейсу программного приложения. Математическая модель задачи распознавания.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017Загальний аналіз роботи двох підходів розпізнавання рукописного тексту: offline і online. Створення алгоритмів для отримання вірного результату на основі offline-методу аналізу тексту. Результативність розпізнавання даного типу тексту на поточний момент.
статья, добавлен 14.01.2017Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Составление грамматики языка программирования MASM, разработка программы осуществляющей разбор языка программирования MASM с использованием bison и flex, замена правой рекурсии, проверка грамматики на равнозначные правила и диагностика программных ошибок.
курсовая работа, добавлен 22.07.2012Описание задачи и практические приложения задачи распознавания образов. Проблема разделения классов (проблема "исключающего ИЛИ"). Определение отношения XOR как известный пример нелинейной проблемы. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
лекция, добавлен 09.10.2013Сущность 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 20.12.2012Основные этапы абстрагирования и формализации. Прямая и обратная задачи компьютерного моделирования. Различные проблемы, связанные с распознаванием образов. Функциональные возможности компьютера. Выработка решений на основе имеющихся сведений и правил.
статья, добавлен 02.07.2018Задачи систем компьютерного зрения, особенности метрической (реальное время, структура в движении и др.) и семантической (небо, часы и др.) информации. Сложности компьютерного зрения и решаемые с его помощью задачи: распознавание лиц, объектов и др.
презентация, добавлен 07.03.2015Знакомство 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 24.06.2020Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
контрольная работа, добавлен 28.08.2013Представлено действие алгоритма, который показывает хорошие результаты на сложных многокомпонентных логотипах, которые могут иметь сложные градиенты. Преимуществом данного алгоритма является линейное по количеству точек изображения время работы.
статья, добавлен 19.01.2018Математические основы построения фрактальных кодов изображения в градациях серого, подходы к применению таких кодов в задаче распознавания образов. Возможность применения теоремы о сжимающих отображениях для измерения разности между изображениями.
статья, добавлен 27.05.2018Оптическое распознавание символов: процесс, обзор существующих приложений (Abbyy FineReader, CuneiForm, OCRopus и пр.). Трудности распознавания символов. Определение фиксированного шага и сегментация слов. Разделение соединенных и повреждённых символов.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Различные подходы к построению систем ИИ: логический, структурный, эволюционный, имитационный. Вспомогательные системы (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах ИИ.
лекция, добавлен 28.03.2020Задачи 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 02.03.2018Построение оптимальной системы принятия решений задач многомерной регрессии. Обоснование целесообразности решения задачи автоматизации процедур, обеспечивающих распознавание классов в реальном времени, в нейросетевом формате в среде нейроэмуляторов.
статья, добавлен 30.05.2017Совершенствование технологий распознавания объектов природного происхождения с большой визуальной вариабельностью в промышленных системах технического зрения. Отбор информативных признаков, участвующих в классификации. Выбор топологии нейронной сети.
автореферат, добавлен 02.05.2018Основы биометрической аутентификации, характеристика видов биометрических систем: распознавание по отпечаткам пальцев, по радужной оболочке и сетчатке глаза, по геометрии лица и руки, по рисунку вен на ладони. Сравнение разных биометрических технологий.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Изучение свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции мыслительной способности человека. Проведение сравнительного анализа работоспособности системы хранения знаний человека и переработки информации в любых интеллектуальных системах.
статья, добавлен 12.06.2022Понятие "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 30.07.2018