ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Исследование основных методов классификации коллекций цифровых изображений

    Авторы: Д. Г. Мурадина, Н. С. Костюкова

    Описание: Описаны базовые методы классификации изображений. Выполнен анализ этих методов, описаны варианты предварительной обработки изображений для достижения оптимального результата применения рассмотренных методов.

    Источник: Інформаційні управляючі системи та комп’ютерний моніторинг (ІУС-2014) / Матерiали V мiжнародної науково-технiчної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених. – Донецьк, ДонНТУ – 2014, Том 6, с. 262-265.

  2. Тематические статьи

  3. Ограничение классических подходов к распознаванию образов

    Авторы: В. В. Сторож

    Описание: В статье идет речь об ограничениях классических подходов к распознаванию образов.

    Источник: Ограничение классических подходов к распознаванию образов

  4. Алгоритм текстурной классификации изображений с использованием технологии вейвлет-преобразования

    Авторы: М. М. Лукашевич, Р. Х. Садыхов

    Описание: В статье предложена новая схема вычисления текстурных признаков. Проведены исследования инвариантности полученных текстурных признаков к изменению масштаба.

    Источник: Алгоритм текстурной классификации изображений с использованием технологии вейвлет-преобразования

  5. Facial Recognition using Robust PCA and Radial Basis Function Network

    Авторы: Kesava Rao Seerapu, R. Srinivas

    Описание: В статье рассказывается о рапознавании лица методом главных компонент и функцией радиального базиса.

    Источник: Facial Recognition using Robust PCA and Radial Basis Function Network

  6. Алгоритмы решения задачи распознавания образов на основе метода резолюций

    Авторы: О. В. Шут

    Описание: Описаны прецедентная и ло-гическая модели представления информации об объектах и показана их эквива-лентность. Для бесконечного множества значений признаков предложена коди-ровка объектов, позволяющая свести этот случай к случаю, когда признаки принимают конечное множество значений. Разработана модификация метода резолюций для прецедентной модели. Построен комбинированный алгоритм, объединяющий метод резолюций с семейством алгоритмов распознавания и ра-ботающий не хуже любого из алгоритмов, образующих комбинацию.

    Источник: Алгоритмы решения задачи распознавания образов на основе метода резолюций

  7. Алгоритмы контурной сегментации и распознавания обрзов объектов систем технического зрения

    Авторы: К. М. Нгуен, В. Я. Колючкин

    Описание: Целью исследования в этой статье является разработка алгоритма распознавания образа деталей, которые могут быть использованы в СТЗ роботизированных производственных комплексов.

    Источник: Алгоритмы контурной сегментации и распознавания обрзов объектов систем технического зрения

  8. Image Recognition With the Help of Auto-Associative Neural Network

    Авторы: Moumi Pandit, Mousumi Gupta

    Описание: В этой статье описывается метод распознава изображений с помощью автоассоциативной сети, которая является многослойной нейронной сетью и выдаёт входные данные на выходе слоя.

    Источник: Image Recognition With the Help of Auto-Associative Neural Network

  9. Реализация принципов распознавания при решении задачи поиска образца на изображении

    Авторы: Е. В. Посмитный, К. П. Сабодашев

    Описание: Создан алгоритм распознавания образца на изображении формата JPEG.

    Источник:Реализация принципов распознавания при решении задачи поиска образца на изображении

  10. Face Recognition Using PCA & Neural Network

    Авторы: Hemant Singh Mittal, Harpreet Kaur

    Описание: В статье рассказывается о рапознавании лица с помощью нейросети с обратным распространением ошибки с предварительной обработкой изображения методом главных компонент.

    Источник: Face Recognition Using PCA & Neural Network

  11. Перевод статьи

  12. Распознавание лиц с использованием метода главных компонент и нейросети

    Авторы: Хемант Синг Миттал, Гарприт Каур

    Автор перевода: Д. Г. Мурадина

    Описание: В статье рассказывается о рапознавании лица с помощью нейросети с обратным распространением ошибки с предварительной обработкой изображения методом главных компонент

    Источник (англ.): Face Recognition Using PCA & Neural Network