статья  Методы машинного обучения в задаче распознавания символов

Анализ принципов применения признаковых классификаторов для распознавания символов. Определение требований, которым должны удовлетворять используемые признаковые классификаторы. Разработка и обоснование их модификаций, удовлетворяющих этим требованиям.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

                                   
  ###     ##   #####    ##     #   
 #   #   #         #   #      # #  
     #  #         #   #      #   # 
   ##   # ##      #   # ##   #   # 
  #     ##  #    #    ##  #  #   # 
 #      #   #   #     #   #   # #  
 #####   ###    #      ###     #   
                                   
                                   

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 18.01.2018
Размер файла 211,6 K

Подобные документы

  • Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном.

    курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.09.2014

  • Процессы распознавания символов. Шаблонные и структурные алгоритмы распознавания. Процесс обработки поступающего документа. Обзор существующих приложений по оптическому распознаванию символов. Определение фиксированного шага и сегментация слов.

    дипломная работа [3,3 M], добавлен 11.02.2017

  • Методы распознавания образов (классификаторы): байесовский, линейный, метод потенциальных функций. Разработка программы распознавания человека по его фотографиям. Примеры работы классификаторов, экспериментальные результаты о точности работы методов.

    курсовая работа [2,7 M], добавлен 15.08.2011

  • Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов.

    презентация [469,2 K], добавлен 15.03.2015

  • Оптическое распознавание символов как механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов. Компьютерные программы для оптического распознавания символов и их характеристика.

    презентация [855,2 K], добавлен 20.12.2011

  • Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017

  • Обзор математических методов распознавания. Общая архитектура программы преобразования автомобильного номерного знака. Детальное описание алгоритмов: бинаризация изображения, удаление обрамления, сегментация символов и распознавание шаблонным методом.

    курсовая работа [4,8 M], добавлен 22.06.2011

  • Понятие системы распознавания образов. Классификация систем распознавания. Разработка системы распознавания формы микрообъектов. Алгоритм для создания системы распознавания микрообъектов на кристаллограмме, особенности его реализации в программной среде.

    курсовая работа [16,2 M], добавлен 21.06.2014

  • Основные понятия теории распознавания образов и ее значение. Сущность математической теории распознавания образов. Основные задачи, возникающие при разработке систем распознавания образов. Классификация систем распознавания образов реального времени.

    курсовая работа [462,2 K], добавлен 15.01.2014

  • Обзор задач, возникающих при разработке систем распознавания образов. Обучаемые классификаторы образов. Алгоритм персептрона и его модификации. Создание программы, предназначенной для классификации образов методом наименьшей среднеквадратической ошибки.

    курсовая работа [645,2 K], добавлен 05.04.2015

  • Ознакомление с приемами управления работой печатающих устройств в MS-DOS. Формирование новых символов для матричного принтера, разработка команд загрузки символов в оперативную память принтера и программы, реализующей процесс печати заданных символов.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 22.06.2011

  • Выбор типа и структуры нейронной сети. Подбор метода распознавания, структурная схема сети Хопфилда. Обучение системы распознавания образов. Особенности работы с программой, ее достоинства и недостатки. Описание интерфейса пользователя и экранных форм.

    курсовая работа [3,0 M], добавлен 14.11.2013

  • Анализ систем распознавания поведения лабораторных мышей. Классификация движений на основе построенных дескрипторов. Существующие методы обнаружения движения, разработка соответствующего программного обеспечения и оценка его эффективности, функции.

    дипломная работа [1,1 M], добавлен 16.09.2017

  • Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.

    дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013

  • Исследование возможностей ускорения процессов заполнения базы персональных данных за счет сокращения ручного ввода данных путем применения технологий оптического распознавания символов. Проектирование, реализация и тестирование автоматизированной системы.

    дипломная работа [2,6 M], добавлен 10.07.2017

  • Подсистема управления процессами и потоками вычислительной системы. Формирование новых символов для матричного принтера, разработка команд для загрузки символов в оперативную память принтера и программы, реализующей процесс печати заданных символов.

    курсовая работа [201,1 K], добавлен 23.06.2011

  • Строение артикуляционного аппарата человека с точки зрения возможности распознавания речи по артикуляции. Комплекс параметров артикуляции на основе контура внутренней области губ. Реализация модуля распознавания фонем русской речи по изображениям губ.

    дипломная работа [3,1 M], добавлен 19.08.2012

  • Разработка программной базы для исследований в области распознавания речи и поиска ключевых слов в ней. Расчет mel-фильтров. Скрытые марковские модели. Применение в алгоритме сверточного декодирования Витерби. Методы визуализации и обработки аудиоданных.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 01.06.2015

  • Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов.

    дипломная работа [1019,9 K], добавлен 13.10.2017

  • Классификация сканеров по способу формирования изображения. Ручные, настольные, комбинированные сканеры. Принцип действия планшетного сканера. Сенсорные технологии в сканерах: CCD, CIS. Программа Abbyy FineReader как пример системы распознавания символов.

    контрольная работа [10,1 K], добавлен 08.11.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.