Дипломная работа

от 20 дней
от 9999 рублей

Заказать

Курсовая работа

от 10 дней
от 1999 рублей

Заказать

Реферат

от 3 дней
от 699 рублей

Заказать

Контрольная работа

от 3 дней
от 99 рублей
за задачу

Заказать

Диссертация

Сроки и стоимость индивидуальные

Заказать

Главная - Компьютерное моделирование - Распознавание изображений в условиях зашумленности

Распознавание изображений в условиях зашумленности Компьютерное моделирование. Дипломная

  • Тема: Распознавание изображений в условиях зашумленности
  • Автор: Юлия
  • Тип работы: Дипломная
  • Предмет: Компьютерное моделирование
  • Страниц: 62
  • Год сдачи: 2010
  • ВУЗ, город: Москва
  • Цена(руб.): 4000 рублей

Заказать персональную работу

Выдержка

Введение

Актуальной на сегодняшний день задачей является распознавание машинописных и рукописных текстов в силу ее повседневной необходимости. Кроме того, большое значение имеет оперативный ввод графической информации, подлежащей дальнейшей обработке, в информационные и управляющие системы информации с машиночитаемых бланков.
Задача распознавания, сама по себе, предполагает интеллектуальную обработку полученной информации, что представляет определенные сложности. Несомненно, в задаче распознавания символов (распознавание текста, автомобильных номеров) достигнуты огромные успехи. Но, тем не менее, каких-либо универсальных методов обработки изображения, сравнимых по производительности и качеству распознавания с человеческими способностями, нет. Например, в задачах, которые ставятся перед экспертными системами, требуется более глубокий интеллектуальный анализ и высокое быстродействие, этими же свойствами должны обладать роботизированные системы обслуживания. Поэтому обработка изображения в задаче распознавания является одной из центральных проблем.
В данном дипломном проекте будет реализовано распознавание изображений в условиях зашумленности.

Содержание

Введение 2 1. Системы распознавания образов 3 1.1. Понятие образа 3 1.2. Понятие системы распознавания 5 1.3. Принципы классификации и типы систем распознавания 7 2. Распознавание изображений 14 2.1. Методы распознавания изображений 14 2.1.1. Метод корреляции 18 2.1.2. Признаковый метод 20 2.1.3. Структурный метод 24 2.2. Зашумленность и влияние шумов на изображение 25 2.2.1. Причины возникновения цифрового шума 25 2.2.2. Что влияет на величину цифрового шума 27 2.2.3. Подавление цифрового шума 28 3. Реализация алгоритма 32 3.1. Выбор среды программирования 32 3.2. Блок-схема работы программы 34 3.3. Разработка формы программы 35 3.4. Тестирование 36 Заключение 41 Список литературы 42 Приложения 44

Литература


1. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 2004. - 384 с.
2. Васильев В.И. Проблема обучения распознавания образов, 1989, 64с.
3. Горбань А., Россиев Д. Нейронные сети на персональном компьютере. //Новосибирск, Наука, 1996. – C 114 – 119.
4. Денисов Д.А., Дудкин А.К., Пяткин В.П. Цифровой анализ изображений (Методы описания геометрических структур)
5. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 2005. - Вып. 33. С. 5-68
6. Журавлев Ю.И. Избранные научные труды. – Изд. Магистр, 2002. - 420 с.
7. Мазуров В.Д. Комитеты систем неравенств и задача распознавания // Кибернетика, 2004, № 2. С. 140-146.
8. Минский М., Пейперт С. Персептроны. - М.: Мир, 2007. - 261 с.
9. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. - С-Пб.: Политехника, 2007. - 548 с
10. Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка изображений в робототехнике. М: Машиностроение, 1990. 320 с.
11. Растригин Л. А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. 79 с. ил. 20 см., М. Энергоиздат, 2006. – 80 с.
12. Рудаков К.В. Об алгебраической теории универсальных и локальных ограничений для задач классификации // Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. Вып. 1. - М.: Наука, 2007. - С. 176-200.
13. Русын Б.П. Структурно-лингвистические методы распознавания изображений в реальном времени
14. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. - М.: Мир, 2005. - 144 с.
15. Handbook of pattern recognition and computer vision / Chen C.H., Rau L.F. and Wang P.S.P.(eds.). – Singapore-New Jersey-London-Hong Kong: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 1995. - 984 p.
16. Shalkoff R.J. Digital image processing and computer vision. – New York-Chichester-Brisbane-Toronto-Singapore: John Wiley & Sons, Inc., 1989. - 489 p.
17. Roberts J.M. Attentive Visual Tracking and Trajectory Estimation for Dynamic Scene Segmentation. //PhD thesis., University of Southampton dec. 94

Форма заказа

Заполните, пожалуйста, форму заказа, чтобы менеджер смог оценить вашу работу и сообщил вам цену и сроки. Все ваши контактные данные будут использованы только для связи с вами, и не будут переданы третьим лицам.

Тип работы *
Предмет *
Название *
Дата Сдачи *
Количество Листов*
уточните задание
Ваши Пожелания
Загрузить Файлы

загрузить еще одно дополнение
Страна
Город
Ваше имя *
Эл. Почта *
Телефон *
  

Название Тип Год сдачи Страниц Цена
Управление пропускной способности локальной сети Дипломная 2010 51 4000
курсовые, дипломные, контрольные на заказ скидки на курсовые, дипломные, контрольные на заказ

© 2010-2016, Все права защищены. Принимаем заказы по всей России.