Распознавание изображений логотипов компаний
Представлено 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.
Подобные документы
Метод распознаваний диагностических изображений, результаты имитационного моделирования. Компьютерная обработка и интерпретация тканевой текстуры методами построения полей направлений. Применение поля для определения локальных признаков текстур.
статья, добавлен 30.04.2018Разработка 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 29.01.2020Анализ стеганографических систем для выявления их особенностей. Определение целей программного средства встраивания данных в контейнеры-изображения. Рассмотрение результатов экспериментальных исследований встраивания данных в контейнеры-изображения.
курсовая работа, добавлен 23.02.2018Основной анализ редакторов изображений. Разработка алгоритма медианной фильтрации рисунков. Особенность проектирования программы и разработки диаграммы классов. Выбор языка программирования. Характеристика конструирования пользовательского интерфейса.
курсовая работа, добавлен 18.02.2015Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Анализ эффективности SCSPS алгоритма. Особенности синхронных, а также асинхронных шифров. Описание криптографических примитивов, участвующих в формировании потока двоичных псевдослучайных последовательностей, которые образуют шифрующие гаммы длины N.
статья, добавлен 25.03.2016Характеристика методов распознания растровых изображений. Сравнение бинаризации и определение градиента яркости. Сравнение результатов использования формулы цветового отличия и яркостной характеристики изображения. Разработка алгоритма выделения объектов.
статья, добавлен 12.05.2017Трудности, возникающие при решении информационно-сложных задач. Информационные технологии, которые ориентированы на их решение, перспективы и результаты ее практического применения. Методология проектирования и поддерживающая ее инструментальная база.
статья, добавлен 17.01.2018Характеристика особенностей ассиметричных криптографических систем. Рассмотрение системы распределения ключей Диффи-Хеллмана. Ознакомление с примером шифрования. Исследование алгоритма Диффи-Хеллмана. Анализ программной реализации изучаемого алгоритма.
курсовая работа, добавлен 20.01.2019Алгоритм сравнения изображений и его виды, а также применение при синтезе изображений по геометрической модели, а также при контроле качества сжатия. Проблемы реализации программного обеспечения с использованием средств языка программирование Delphi.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Аналитическая обработка задачи преобразования многочленов. Блок-схемы основных алгоритмов: алгоритма основной программы, алгоритма заполнения исходных коэффициентов, вычисления алгоритма. Текст программы. Описание интерфейса. Тестирование программы.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Выбор алгоритма, решающий задачу Штейнера большой размерности с низкой погрешностью за приемлемое время. Сущность треугольной и трапецеидальной функция принадлежности. Корректировка параметров функции принадлежности. Разработка автомата адаптации.
статья, добавлен 29.05.2017Классификация параллельных вычислительных систем. Описание схемы параллельного выполнения алгоритма. Рассмотрение особенностей генетического алгоритма. Особенности решения задач метаногенеза. Исследование основных методов наложения текстуры на объекты.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017Алгоритм комплекса программ исследования цифровых изображений. Типы растровых изображений: бинарные, полутоновые, палитровые и полноцветные. Построение полноцветных изображений в формате RGB. Сущность бинаризации изображения, работа с пикселями.
курсовая работа, добавлен 18.01.2016Статистические методы извлечения сущностей, их классификация и отличительные особенности. Именованные сущности как объект лингвистического исследования. Описание работы алгоритма для векторизации слов с учетом морфологических и синтаксических признаков.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Преимущества применения нейронных сетей для распознавания объектов. Разработка алгоритма обработки образа с помощью нечеткой логики в системе технического зрения. Бинаризация и кодирование изображения при его преобразовании из цветного в оттенки серого.
курсовая работа, добавлен 29.03.2021Исследование и анализ частотных методов представления и цифровой обработки изображений. Моделирование алгоритма, реализующего методы обработки изображений в частотной области, их реализация в среде Matlab. Быстрое преобразование Фурье для сигналов.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Анализ специфических особенностей формирования изображения трехмерной сцены через модель фотообъектива. Метод двунаправленной стохастической трассировки лучей - технология, которая позволяет существенно повысить эффективность построения изображения.
статья, добавлен 07.12.2018Предложение методики определения характера движения объектов, которая применима в задачах видеоаналитики. Рассмотрение алгоритма действий, который включает в себя калибровку камеры, шумоподавление, распознавание движения, классификацию, трекинг и др.
статья, добавлен 30.04.2018- 95. Нечеткая кластеризация потоков данных с помощью ЕМ-алгоритма на основе самообучения по Т. Кохонену
Описание мягкого вероятностного нечеткого алгоритма кластеризации многомерных данных, последовательно поступающих на обработку в режиме реального времени. Использование алгоритма для решения задач Dynamic Stream Mining в условиях перекрывающихся классов.
статья, добавлен 19.06.2018 Понятие кластеризации и принципы работы ее алгоритмов. Этапы применения кластерного анализа для получения оптимального результата. Классификация алгоритмов кластеризации. Принцип работы алгоритма LargeItem. Понятие транзакций и проблема их кластеризации.
дипломная работа, добавлен 21.03.2016Освоение методов анализа трудоемкости вычислительных алгоритмов. Оценка сложности алгоритма в битах, байтах, количестве символов определенного языка. Количество вычислительной работы, требуемой для его реализации. Операции, выполняемые при одном прогоне.
лабораторная работа, добавлен 28.10.2015Постановка задачи навигация движения, описание алгоритма поиска кратчайшего пути между двумя вершинами графа и анализ программной реализации алгоритма Дейкстры. Графическая реализация полученных результатов с помощью объектно-ориентированного языка С++.
курсовая работа, добавлен 11.05.2012Выбор инструментов разработки алгоритма шифровании DES. Описание структуры программы, процедур и функций. Разработка алгоритма симметрического шифрования в java. Описание назначения и условий применения программы. Составление руководства пользователя.
курсовая работа, добавлен 18.11.2017Пример графа для иллюстрации понятия "кратчайший путь". Граф с официальным циклом. Иллюстрация логики алгоритма Форда-Беллмана. Работа алгоритма Е. Дейкстры. Формализованная запись логики. Пути в бесконтурном графе. Использование алгоритма Флойда.
презентация, добавлен 24.09.2017