Общая характеристика задач распознавания образов и их типы. Структура системы распознавания
Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.
Подобные документы
Распознавание лица на основании анализа изображения как одна из проблем в реализациях компьютерного зрения. Алгоритмы распознавания лиц, представленные научными школами и коммерческими разработками. Оценка качества и скорости использования наборов данных.
статья, добавлен 12.01.2018Изучение работы перцептрона для решения задачи распознавания символов. Выбор и обоснование структуры нейронной сети. Возможность улучшения свойств обобщения путем наращивания ее структуры. Анализ работы перцептрона при распознавании двух, четырех букв.
статья, добавлен 14.07.2016Выбор и обоснование элементной базы. Комплексное изучение устройства, матрицы и принципа действия USB web-камеры. Структура и блок-схема алгоритма программы. Обратный случай распознавания статического фона – задача распознавания движения по видеопотоку.
контрольная работа, добавлен 28.10.2017Разработка программного комплекса для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха на основе алгоритмов машинного обучения. Распознавание лиц на основе применения метода Виолы-Джонса, Вейвлет-преобразования и метода главных компонент.
статья, добавлен 14.03.2019Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020Понимание изображения документа, порядок анализа проекционных профилей и преобразование Хафа. Процесс оптического распознавания символов и применение нейронных сетей. Классификация перцептронов, обучение и ограничение. Процесс работы сети Хопфилда.
дипломная работа, добавлен 14.05.2013Изучение необходимости в системах распознавания символов. Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов: Abbyy FineReader, CuneiForm от Cognitive. Особенности интерфейса, достоинств и недостатков. Автоматический перевод текста.
реферат, добавлен 31.03.2012Описание 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 13.01.2017Базовая архитектура диалоговой системы. Технологии шумоочистки речевых сигналов. Идентификация пользователя по голосу. Задачи распознавания слитной речи и методы их решения. Разработка системы распознавания, учитывающей особенности языка и произношения.
отчет по практике, добавлен 20.05.2020Решение 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 16.05.2022Описание анализа систем распознавания эмоций с применением методов машинного обучения, находящихся в открытом доступе, в рамках курсового проекта по дисциплине Обучающие Технические Системы "Machine Learning". Neurobotics EmoDetect. Cognitive Emotion.
статья, добавлен 14.03.2019Разработка 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 29.01.2020Автоматизация 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 25.02.2019Дано сравнение известных методов распознавания трехмерных объектов по контурам и предложен новый метод, успешно применяющийся в задаче распознавания автомобилей. Преимущество данного подхода - это возможность использования внутренних и частичных контуров.
статья, добавлен 15.01.2019Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Рассмотрение 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 23.02.2016Зависимость быстродействия алгоритма распознавания от состава обрабатываемой информации, которая путем подбора злоумышленником содержимого сетевых пакетов может быть доведена до разницы в несколько порядков. Способы замедления модуля распознавания.
статья, добавлен 14.09.2016Теоретическое обоснование использования нейронных сетей при распознавании образов. Обоснование необходимости и основные этапы, перспективы разработки устойчивых алгоритмов, которые распознавали бы образы с различным уровнем зашумленных входных образов.
статья, добавлен 26.11.2017Анализ принципов применения признаковых классификаторов для распознавания символов. Определение требований, которым должны удовлетворять используемые признаковые классификаторы. Разработка и обоснование их модификаций, удовлетворяющих этим требованиям.
статья, добавлен 18.01.2018Математические 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 27.05.2018Изучение естественных способностей к распознаванию у человека или других организмов и разработка математических моделей распознавания и технических устройств на их основе как основные направления обработки образов. Сущность и роль данных подходов.
статья, добавлен 15.07.2018Особенности реализации механизма распознавания номера банкноты в терминалах. Исследование особенностей алгоритма предобработки. Анализ области купюры, подготовленной для распознавания. Характеристика алгоритма по распознаванию номера банкноты в MatLab.
статья, добавлен 06.04.2016Преимущества 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 29.03.2021Технические средства обработки информации. Системы и устройства автоматизации ввода данных, проектирования, изображений. Программное обеспечение распознавания документов, речи; работа с PDF. Архитектура систем управления процессами распознавания ABBYY.
курсовая работа, добавлен 02.02.2017- 100. Комбинирование классификаторов при распознавании символов. Сравнительный анализ нескольких подходов
Описание способов комбинирования классификаторов в задаче распознавания символов. Различные методы реализации этапов комбинирования, их сочетания. Эксперимент, заключающийся в распознавании множества изображений отдельных заглавных букв английского языка.
статья, добавлен 18.01.2018