статья  Математическая модель представления изображения в системах распознавания образов

Разработка модели для представления, фильтрации и сегментации изображения в современных системах распознавания образов. Сокращение вычислений, связанных с манипуляциями с каждым пикселем. Изображение как вещественная функция двух переменных х и y.

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"

                                                                    
        ,d8    8888888888    ad888888b,   ad888888b,  888888888888  
      ,d888    88           d8"     "88  d8"     "88          ,8P'  
    ,d8" 88    88  ____             a8P          a8P         d8"    
  ,d8"   88    88a8PPPP8b,       ,d8P"        ,d8P"        ,8P'     
,d8"     88    PP"     `8b     a8P"         a8P"          d8"       
8888888888888           d8   a8P'         a8P'          ,8P'        
         88    Y8a     a8P  d8"          d8"           d8"          
         88     "Y88888P"   88888888888  88888888888  8P'           
                                                                    
                                                                    

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 01.02.2019
Размер файла 1,0 M

Подобные документы

  • 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

  • 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

  • Словесный, графический, табличный, программный способы представления алгоритма. Основные конструкции в любом алгоритмическом языке. Теория обнаружения, различения и оценивания сигналов. Радиолокационные системы обнаружения. Система распознавания образов.

    презентация [4,8 M], добавлен 09.06.2015

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Алгоритм реализации векторного пространства, метод фильтрации шумов на изображении. Формально-логическая модель разработки программного обеспечения, выбор инструментальных средств его реализации. Анализ точности совпадения распознанного изображения.

    дипломная работа [2,7 M], добавлен 13.02.2013

  • 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

  • Задачи цифровой обработки изображений. Методы пороговой сегментации. Создание программы представления рисунка в виде матрицы и применения к нему пороговой обработки. Разработка интерфейса программы загрузки и фильтрации изображения с выбранным порогом.

    курсовая работа [2,0 M], добавлен 12.11.2012

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Фильтрация шумов изображения. Алгоритмы его бинаризации и поворота. Формирование информативных признаков для распознавания нот. Схема программного обеспечения. Описание классов, функций, методов, реализованных в программе. Тестирование приложения.

    курсовая работа [2,0 M], добавлен 17.12.2013

  • Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей. Описание элементарного перцептрона. Программная реализация модели распознавания графических образов на основе перцептрона. Интерфейс программы, основные окна. Составление алгоритма приложения.

    реферат [100,5 K], добавлен 18.01.2014

  • Отображение на плоскости точек из многомерного пространства, интерактивное распознавание отдельных классов образов в качестве объекта разработки программного продукта. Концептуальная модель предметной области. Классы и объекты интерфейса пользователя.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 10.06.2013

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.