статья  Распознавание неоднородностей на цифровых изображениях с использованием нейронной сети

Задачи идентификации неоднородностей на цифровых изображениях. Предварительная обработка снимков с использованием полосовых частотных фильтров. Преобразование изображений в псевдоцвета. Принципы нейросетевой технологии для распознавания текстуры снимков.

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 02.03.2018
Размер файла 93,8 K

Подобные документы

  • Выполнение геометрической коррекции сканированного листа карты Украины масштаба 1:1000000 в среде Erdas. Возможности выявления объектов с использованием радиолокационных снимков. Создание цифровых моделей рельефа и перспективных изображений местности.

    курсовая работа [2,0 M], добавлен 17.12.2013

  • Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.01.2013

  • Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.

    презентация [387,5 K], добавлен 11.12.2015

  • 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

  • Обзор существующих алгоритмов для обнаружения лиц. Выравнивание лица с помощью разнообразных фильтров. Использование каскадного классификатора Хаара для поиска лиц на изображении. Распознавание лиц людей с использованием локальных бинарных шаблонов.

    дипломная работа [332,4 K], добавлен 30.09.2016

  • Исследование планеты Марс с использованием многоцелевых космических автоматических станций. Фотограмметрическая обработка исходных изображений, построение и анализ полученной цифровой модели рельефа поверхности Марса; радиометрическая коррекция снимков.

    дипломная работа [5,2 M], добавлен 17.10.2013

  • 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

  • Общие принципы работы систем биометрической идентификации личности. Программные инструменты для разработки приложения, осуществляющего идентификацию пользователя на основе его клавиатурного почерка. Проектирование базы данных и структуры нейронной сети.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 20.12.2013

  • Анализ существующих алгоритмов распознавания режимов работы газотурбинного двигателя. Метод группового учета аргументов, метод Байеса. Применение технологий системного моделирования на этапе проектирования интеллектуальной системы распознавания режимов.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 11.04.2012

  • Особенности создания цифровых топографических карт и планов. Используемые технические средства, программное обеспечение. Создание цифровых карт по материалам полевых измерений. Цифрование картографических изображений. Прикладные задачи картографии.

    курсовая работа [5,3 M], добавлен 31.05.2014

  • Распознавание образов - задача идентификации объекта или определения его свойств по его изображению или аудиозаписи. История теоретических и технических изменений в данной области. Методы и принципы, применяемые в вычислительной технике для распознавания.

    реферат [413,6 K], добавлен 10.04.2010

  • Основные понятия о представлении изображения. Определение величины порога с помощью гистограммы яркостей. Глобальная, локальная, адаптивная пороговая обработка. Метод дискриминантного критерия. Исследования на искусственных и предметных изображениях.

    дипломная работа [5,1 M], добавлен 23.12.2012

  • Выбор методов обработки и сегментации изображений. Математические основы примененных фильтров. Гистограмма яркости изображения. Программная реализация комплексного метода обработки изображений. Тестирование разработанного программного обеспечения.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 18.01.2017

  • Распознавание текста на изображениях как очень важная задача, имеющая множество практических приложений. Особенности архитектуры интегрированной системы получения текстовой информации из изображений. Общая характеристика методов выделения текста.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 12.06.2016

  • Задача неразрушающего контроля. Математическая модель нейронной сети, ее виды. Программное обеспечение для определения параметров неоднородности в материале. Основные алгоритмы и оптимизации. Эксперименты с персептроном и выбор оптимальных коэффициентов.

    дипломная работа [5,2 M], добавлен 06.03.2013

  • 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

  • Принципы и система распознавание образов. Программное средство и пользовательский интерфейс. Теория нейронных сетей. Тривиальный алгоритм распознавания. Нейронные сети высокого порядка. Подготовка и нормализация данных. Самоорганизующиеся сети Кохонена.

    курсовая работа [2,6 M], добавлен 29.04.2009

  • Основные цели и задачи построения систем распознавания. Построение математической модели системы распознавания образов на примере алгоритма идентификации объектов военной техники в автоматизированных телекоммуникационных комплексах систем управления.

    дипломная работа [332,2 K], добавлен 30.11.2012

  • 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

  • Понятие компьютерной графики. Основные характеристики цифровых фильтров, поддерживаемых программой Adobe Photoshop и принципы художественной обработки изображений на их основе. Принципы работы с многослойными изображениями в программе Photoshop.

    курсовая работа [3,3 M], добавлен 10.06.2014

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.