статья  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.

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 27.05.2018
Размер файла 673,4 K

Подобные документы

  • 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 и особенности построения алгоритмов распознавания образов. Различные подходы к типологии методов распознавания. Изучение основных способов представления знаний. Характеристика интенсиональных и экстенсиональных методов, оценка их качества.

    презентация [31,6 K], добавлен 06.01.2014

  • 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

  • Появление технических систем автоматического распознавания. Человек как элемент или звено сложных автоматических систем. Возможности автоматических распознающих устройств. Этапы создания системы распознавания образов. Процессы измерения и кодирования.

    презентация [523,7 K], добавлен 14.08.2013

  • Определение понятий кода, кодирования и декодирования, виды, правила и задачи кодирования. Применение теорем Шеннона в теории связи. Классификация, параметры и построение помехоустойчивых кодов. Методы передачи кодов. Пример построения кода Шеннона.

    курсовая работа [212,6 K], добавлен 25.02.2009

  • История применения кодов. Технология применения кодов в современных условиях. Анализ "экстремальных кодов" - кодов, границы параметров которых достигают равенства. Способность кода корректировать ошибки, ее зависимость от величины кодового расстояния.

    контрольная работа [164,9 K], добавлен 14.07.2012

  • Циклические коды как подкласс (подмножество) линейных кодов, пошаговый алгоритм и варианты их кодирования и декодирования. Методика построения интерфейса отладочного модуля. Элементарный план и элементы отладки декодирующего модуля циклических кодов.

    лабораторная работа [133,8 K], добавлен 06.07.2009

  • Изучение сущности циклических кодов - семейства помехоустойчивых кодов, включающих в себя одну из разновидностей кодов Хэмминга. Основные понятия и определения. Методы построения порождающей матрицы циклического кода. Понятие открытой системы. Модель OSI.

    контрольная работа [99,5 K], добавлен 25.01.2011

  • Порядок и основные этапы построения двоичных неравномерных эффективных кодов с помощью методики Хаффмена. Сравнительная характеристика полученных кодов. Кодирование текста построенными кодами. Разработка марковских процедур для кодирования слов.

    лабораторная работа [520,7 K], добавлен 29.09.2011

  • Создание программного средства, осуществляющего распознавание зрительных образов на базе искусственных нейронных сетей. Методы, использующиеся для распознавания образов. Пандемониум Селфриджа. Персептрон Розенблатта. Правило формирования цепного кода.

    дипломная работа [554,8 K], добавлен 06.04.2014

  • 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

  • Разработка алгоритма и программы кодирования и декодирования данных кодом Рида-Малера. Понятие избыточных кодов, их применение. Корелляционный код. Особенности построения простых помехоустойчивых кодов Рида-Маллера. Рассмотрение частных случаев.

    курсовая работа [31,9 K], добавлен 09.03.2009

  • 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

  • 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

  • Коды Боуза-Чоудхури-Хоквингема (БЧХ) – класс циклических кодов, исправляющих многократные ошибки. Отличие методики построения кодов БЧХ от обычных циклических. Конкретные примеры процедуры кодирования, декодирования, обнаружения и исправления ошибок.

    реферат [158,2 K], добавлен 16.07.2009

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

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.