Теоретические основы создания искусственных нейронных сетей в распознавании образов
Актуальные проблемы выделения изображений движущихся объектов на зашумленном фоне, фильтрации помех, оценки скорости объекта, его идентификации и сопровождения. Особенности систем обработки видеоизображений, построенные с применением нейросетевых методов.
Подобные документы
Обнаружение как предварительный этап при дешифрировании и распознавании объектов на цифровых статических изображениях. Методы обработки изображений. Набор классификационных дешифровочных признаков объектов для обнаружения объектов на изображениях.
статья, добавлен 14.07.2016Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.
статья, добавлен 15.01.2019Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009- 79. Компьютерное зрение: распознавание человека по изображению лица с помощью нейросетевых технологий
Основные классы задач в распознавании человека по изображению лица. Поиск изображения в больших базах данных, задача контроля доступа. Нейросетевые методы распознавания человека по изображению лица. Архитектура нейронных сетей, разработка алгоритма.
курсовая работа, добавлен 06.06.2013 Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа, математической модели для оцифровки изображений из графических файлов и создания обобщенных образов жужелиц на базе изображений входящих в них видов. Система "Эйдос" для обработки изображений.
статья, добавлен 25.05.2017Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013- 83. Построение измерительной информационной системы идентификации объекта на основе цифровой видеокамеры
Функциональная схема системы технического зрения. Базовые методы обработки изображений. Первичная обработка и сегментация, выделение и описание контуров сегментов, анализ изображений, степенные преобразования. Программа захвата и обработки изображения.
курсовая работа, добавлен 28.08.2012 Методика прогнозирования селекционной ценности зерновых культур на стадии селекции. Алгоритм на основе искусственных нейронных сетей. Прогноз селекционной ценности пищевого сырья из 210 образцов тритикале коллекции урожая, оценка его эффективности.
статья, добавлен 17.11.2018Биометрические методы идентификации. Глобальные и локальные признаки отпечатка пальца. Алгоритм построения двумерного фильтра Габора. Расположение и ориентация ключевой точки окончания гребня. Применение фильтра Габора для двухмерных изображений.
дипломная работа, добавлен 01.10.2017Техническая диагностика электротехнических систем (ЭТС) на основе современных информационных технологий. Прогнозный и диагностический модули статистической обработки состояния ЭТС. Возможности искусственных нейронных сетей в диагностировании ЭТС.
статья, добавлен 06.05.2018Классификация вычислительных сетей по территориальной распространенности, скорости передачи. Топологии компьютерных сетей. Универсальные программы обработки данных. История создания MathCad, ее версти, системные требования, назначение, интерфейс.
курсовая работа, добавлен 20.12.2015Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012Развитие дистанционных методов обнаружения объектов, определения их пространственного положения, обработки изображений и распознавания образов на основе контурного анализа. Формула определения расстояния до объекта из оценок точности решения задачи.
автореферат, добавлен 10.08.2018Структура и построение искусственных интеллектуальных систем. Распознавание образов и изображений, экспертные системы, адаптивное управление различными объектами и процессами, аппроксимация, интерполяция, экстраполяция, идентификация объектов управления.
реферат, добавлен 17.07.2013Понятие и сущность искусственных нейронных сетей. Обучающий алгоритм Видрова-Хоффа. Образование основного стандарта нейроинформатики. Применение кодирования, декодирования и фильтрации. Активация эквивалента однослойной линейной сети, их мощность.
учебное пособие, добавлен 18.01.2014Система шифрования на основе искусственных нейронных сетей типа GRNN. Нейронная сеть как подходящий выбор для функциональных форм, используемых для операций шифрования и дешифрования. Построение системы с использованием постоянно изменяющегося ключа.
статья, добавлен 30.04.2018Разработка облика системы технического зрения для мобильных систем и программного обеспечения системы технического зрения. Исследование применения алгоритмов на основе глубоких нейронных сетей в задаче детектирования объектов дорожного движения.
дипломная работа, добавлен 08.06.2018Характеристика 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 12.05.2017Методики и подходы построения систем искусственного интеллекта. Применение в задачах распознавания образов нейронных сетей. Имитационный подход для построения систем искусственного интеллекта, перспективы воплощения в информационные массивы и программы.
курсовая работа, добавлен 29.03.2016Характеристика организации и функционирования искусственных нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Основные направления создания систем искусственного интеллекта при помощи компьютерных алгоритмов.
реферат, добавлен 13.10.2011Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.
статья, добавлен 21.05.2021Искусственная 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 14.12.2019Перцептрон - математическая модель обработки информации человеческим мозгом. Нейронная сеть - громадный распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки данных, накапливающих и анализирующих экспериментальные знания.
реферат, добавлен 02.11.2020Рассмотрение различных метрик оценки качества передаваемой видеоинформации. Описание алгоритмов вычисления объективных и субъективных оценок видеоизображений. Проблемы, возникающие в процессе оценки качества и связанные с рассинхронизацией изображений.
статья, добавлен 23.11.2020