статья  Анализ существующих подходов и проблем обработки изображений

Изучение естественных способностей к распознаванию у человека или других организмов и разработка математических моделей распознавания и технических устройств на их основе как основные направления обработки образов. Сущность и роль данных подходов.

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 15.07.2018
Размер файла 18,5 K

Подобные документы

  • 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

  • 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

  • Теоретический анализ современных методик создания программных средств по распознаванию образов, их преимущества и недостатки. Описание предметной области, обоснование выбора технологии и разработка проекта программного средства по распознаванию образов.

    дипломная работа [2,3 M], добавлен 20.05.2013

  • Литературный обзор методов распознавания кромок для схожих задач. Объекты в приложении и их отображение. Генерация выходных данных. Алгоритм распознавания линии (графика), отличный от градиентных подходов и использующий алгоритм предварительной обработки.

    дипломная работа [711,8 K], добавлен 27.04.2014

  • 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

  • Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019

  • Понятие визуальной системы ввода информации, ее сущность и особенности, место и роль в современном развитии интерфейсов между человеком и компьютером. Развитие технологии автоматического обнаружения и распознавания лица, контуров губ в видеопотоке.

    научная работа [94,3 K], добавлен 29.01.2009

  • Анализ существующих проблем и обзор библиотеки обработки изображений и алгоритмов общего назначения OpenCV. Особенности разработки и детальный анализ требований к программе. Основная логика ее работы и реализация. Трекинг лица и объекта по цвету.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 26.06.2017

  • Анализ существующих алгоритмов обработки информации человеком и современных моделей памяти. Разработка алгоритмов и математической модели ассоциативного мышления. Имитационная модель обработки информации. Компьютерный эксперимент по тестированию модели.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 19.11.2014

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Описание математических методов представления и обработки графических изображений. Описание разработанного программного дополнения. Описание функций и их атрибутов. Представление и обработка графических изображений. Результаты тестирования программы.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 27.01.2015

  • История появления и основные понятия графического дизайна. Выявление главных преимуществ и недостатков недеструктивной обработки изображений. Сравнение деструктивной и недеструктивной обработки изображений. Сущность и особенности двухмерной графики.

    реферат [5,2 M], добавлен 05.05.2023

  • 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

  • Изучение и программная реализация в среде Matlab методов обработки, анализа, фильтрации, сегментации и улучшения качества рентгеновских медицинских изображений. Цифровые рентгенографические системы. Разработка статически обоснованных алгоритмов.

    курсовая работа [4,7 M], добавлен 20.01.2016

  • Обзор существующего программного обеспечения для автоматизации выделения границ на изображении. Разработка математической модели обработки изображений и выделения контуров в оттенках серого и программного обеспечения для алгоритмов обработки изображений.

    дипломная работа [1,7 M], добавлен 27.03.2013

  • Изучение существующих методов и программного обеспечения для извлечения числовых данных из графической информации. Программное обеспечение "graphtrace", его структура и методы обработки данных. Использование этой системы для данных различного типа.

    дипломная работа [3,9 M], добавлен 06.03.2013

  • Определение компьютерной графики, задачи, виды, области применения. Способы распознавания образов, системы технического зрения. Инструменты для синтеза изображений и обработки визуальной информации. Представление цветов, форматы графических файлов.

    шпаргалка [49,9 K], добавлен 13.09.2011

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.