Распознавание изображений на основе фрактального кодирования
Математические 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.
Подобные документы
Краткий обзор наиболее распространённых технологий кодирования с помощью штрих-кодов товаров, платежных счетов, рекламных объявлений и услуг. Разработка подходов для представления лица человека в форме линейных штрих-кодов по типу EAN-8, EAN-13.
статья, добавлен 18.11.2014Устранение 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 30.06.2017Определение основной задачи распознавания образов в преобразовании уже имеющегося изображения на формально понятный язык символов. Растровые представления изображений. Моделирование изображений растра. Параметрический алгоритм рисования линии.
лекция, добавлен 26.09.2017Распознавание 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 12.01.2018Практические 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 28.08.2013Общая характеристика методов аналоговой модуляции. Применение потенциальных и импульсных кодов для цифрового кодирования данных в информационных сетях, их достоинства и недостатки. Анализ особенностей методов улучшения свойств потенциальных кодов.
курсовая работа, добавлен 14.01.2012- 57. О текстурных признаках в задаче сегментации аэрофотоснимков на основе матриц яркостной зависимости
Компьютерный анализ изображения как автоматическая обработка изображения, в процессе которой происходит определение и классификация расположенных на изображении объектов. Особенности метода текстурной сегментации изображения на основе построения.
статья, добавлен 08.03.2019 Возможность объединения подходов к представлению данных – фрактального и вейвлет-анализа с использованием принципа цветовой оппонентности для построения нового способа обработки и сжатия изображений. Кратномасштабная иерархия элементов; цветовые каналы.
статья, добавлен 28.01.2020Анализ области применения системы и описания процесса кодирования. Расчет параметров кода. Оценка принципа построения помехоустойчивых кодов. Разработка и обоснование структурной электрической схемы кодера и декодера. Моделирование общего кодека.
реферат, добавлен 03.06.2016Разработан и описан алгоритм процесса конвертирования поступающих в программный комплекс исполняемых файлов в черно-белые изображения, позволяющий сформировать собственный набор данных для обучения нейронной сети на основе полученных изображений.
статья, добавлен 16.05.2022Классический пример фрактального множества - триадная кривая Кох. Основные способы построения фракталов, их сущностная характеристика. Пример построения дерева с помощью L-системы. Системы итерирующих функций (IFS). Программа фрактального морфинга.
реферат, добавлен 28.08.2013Описание основ построения нейронных сетей, включая сверточные нейросети. Рассматривается способ реализации механизма распознавания английских рукописных символов и цифр на основе полносвязной и свёрточной нейросетей с использованием фреймворка PyTorch.
статья, добавлен 06.09.2021Анализ на базе турбо-кодов основных параметров непрерывных, наиболее полно отражающих свойства сверточных кодов. Исследование и анализ их дистанционных признаков. Общее описание всех путей, которые начинаются и заканчиваются в нулевом состоянии кода.
статья, добавлен 06.05.2018Предложение Ричардом Хэммингом кодов, способных корректировать ошибки при обработке сигналов. Значение регулярных методов построения кодов корректирующих ошибок, предложенных Хэммингом. Описание декодирования и исправления ошибок по Р. Хэммингу.
реферат, добавлен 17.03.2015Разработка 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 01.05.2018Применение сверточных кодов при параллельном объединении нескольких кодеров в структуре составного турбокода. Построение адекватных по сложности и эффективности систем кодирования для телекоммуникационных задач. Анализ вариантов кодовой скорости.
статья, добавлен 15.07.2020Описание 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 09.10.2013Изучение логических моделей представления образов. Комплексное исследование и характеристика тенденций и перспектив развития систем искусственного интеллекта, предназначенных для решения задач распознавания образов. Н. Винер и искусственный интеллект.
контрольная работа, добавлен 09.05.2012Общее понятие о комбинаторных кодах и их структуре. Алгоритм формирования комбинаторных кодов на основе биномиальной системы счисления с многозначным алфавитом. Преобразование десятичного номера в число многозначной биномиальной системы счисления.
статья, добавлен 23.10.2010Возникновение искажений при передаче и хранении информации, обусловленные присутствием помех в канале связи или сбоями в приемопередающей аппаратуре. Оценка помехоустойчивости кодов с помощью аналитических выражений; модель системы с биномиальным кодом.
статья, добавлен 26.10.2010Анализ методов и моделей интеллектуального анализа данных. Модификация методов и алгоритмов распознавания текста и лица. Значение программного обеспечения для решения задачи распознавания текстов и лиц. Режим работы программного обеспечение "DPro".
диссертация, добавлен 24.05.2018Обзор моделей систем распознавания речи, анализ структуры их модулей, основные недостатки. Выбор метода формирования первичных признаков речевых сигналов. Принцип построения и работы со словарями эталонов. Модель системы распознавания речевых команд.
автореферат, добавлен 31.07.2018Применение мультимодальной информационной технологии, которая объединила две биометрические характеристики: голос и лицо, для распознавания объектов. Алгоритм фильтрации для снижения шума в спектрограмме голоса и отображения деталей изображения лица.
статья, добавлен 28.11.2016Разработка 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 29.01.2020Оптическое 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 30.08.2016