Українська English Русский
ДонНТУ Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Фёдоров А.В. Исследование методов контурной сегментации для построения системы оптического распознавания символов

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2010 г.

    Руководитель: к.т.н., доцент кафедры ПМиИ Федяев О.И.

  2. Сосенков А.Ю. Определение номерных знаков транспорта с помощью методов обработки изображений

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2015 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Секирин Александр Иванович

  3. Шумский А.А. Разработка системы распознавания печатного текста с выделением графического материала

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.

    Руководитель: к.ф.-м.н., доцент Кравец Татьяна Николаевна

  4. Личканенко И. С. Исследование методов и поиск эффективного алгоритма для задачи распознавания номерных знаков транспортных средств

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.

    Руководитель: доцент, к.т.н. Пчелкин Владимир Николаевич

  5. Лащенко К.С. Разработка программного обеспечения для распознавания печатного текста дореволюционной русской орфографии

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2017 г.

    Руководитель: доц. Кравец Татьяна Николаевна

  6. Исаенко А.П. Использование нейронных сетей для решения задач распознавания образов

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006 г.

    Руководитель: Святный В. А.

  7. Широбоков В.А. Системы распознавания текста

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2005 г.

    Руководитель: Теплинский С.В.

  8. Макогон С.А. Разработка и оптимизация алгоритмов оптического распознавания символов и их программная кроссплатформенная реализация с использованием OpenCV

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.

    Руководитель: д.т.н., проф. Зори Сергей Анатольевич

  9. Сысоева Д.А. Исследование методов поиска изображений, содержащих текст

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Костюкова Наталья Стефановна

  10. Научные работы и статьи

  11. Искусственные нейронные сети

    Автор: Степанов П.П.

    Описание: В статье описана архитектура сверточных нейронных сетей и особенности её строения

  12. Компьютерная обработка и распознавание изображений

    Авторы: Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю.

    Описание: Учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Фотоника и оптоинформатика». В пособии приведены методы компьютерной обработки и распознавания изображений. Рассмотрены математические модели изображений, критерии качества изображений.

  13. Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей

    Автор: Созыкин А.В.

    Описание: Обзор истории развития и современного состояния методов обучению глубоких нейронных сетей. Рассматривается модель искусственной нейронной сети, алгоритмы обучения нейронных сетей, в том числе алгоритм обратного распространения ошибки, применяемый для обучения глубоких нейронных сетей

  14. Применение сверточных нейронных сетей в распознавании образов на изображениях

    Автор: Дикий Н.С.

    Описание: В докладе рассмотрено применение сверточной нейронной сети в задаче распознавания образов на изображениях, а также проблемы, связанные с этим и пути их решения

  15. Компьютерное зрение

    Авторы: Л. Шапиро, Дж. Стокман

    Описание: В данной книге теоретические аспекты обработки зрительных данных рассматриваются с привлечением большого количества примеров из практических задач

  16. An architecture for handwritten text recognition systems

    Авторы: Gyeonghwan Kim, Venu Govindaraju, Sargur N. Srihari

    Описание: В статье представлена end-to-end система для чтения рукописного текста на изображениях

  17. Детектирование объектов на изображениях с помощью алгоритма YOLO

    Автор: Ситкин И.В.

    Описание: В статье рассматривается вопрос обнаружения объектов на изображении. Описан принцип работы алгоритма YOLO. Произведена сравнительная характеристика алгоритмов YOLO и R-CNN

  18. Deep Neural Networks for Object Detection

    Авторы: Christian Szegedy Alexander Toshev Dumitru Erhan

    Описание: В статье описан процесс использования глубоких нейронных сетей для нахождения объектов

  19. Предварительная обработка изображений

    Описание: В статье рассмотрена последовательность предварительной обработки изображений

  20. Использование метода эволюционного согласования при нейросетевом распознавании рукописных цифр

    Авторы: Соколов Е.Г., Протасов В.И., Бурханов Р.А., Потапова З.Е.

    Описание: В публикации приводятся результаты совместной работы группы нейросетей, координируемых с помощью метода эволюционного согласования решений. С использованием данного метода сводятся к минимизации вероятности ошибочного распознавания рукописных цифр в сложных случаях

  21. Detect text in images

    Описание: В статье описан принцип работы OCR

  22. A comprehensive guide to OCR with Tesseract, OpenCV and Python

    Авторы: Filip Zelic, Anuj Sable

    Описание: В статье продеммонстрировано реализации технологии OCR средствами Tesseract, OpenCV и Python

  23. Building a custom OCR using pytorch

    Описание: В статье продеммонстрировано реализации технологии OCR средствами фреймворка Pytorch

  24. KISS: a program for optimal state assigment of finite state machines

    Авторы: Giovanni De Micheli, Robert Brayton

    Описание: В статье описана проблема распознавания символов на изображении

  25. Техническая и справочная литература

  26. Национальная библиотека Украины имени В.И. Вернадского

    Описание: Крупнейшая библиотека Украины, главный научно-информационный центр государства. Входит в число десяти крупнейших национальных библиотек мира

  27. Научно-техническая библиотека ДонНТУ

    Описание: Сайт научно-технической библиотеки Донецкого национального технического университета

  28. Google Академия

    Описание: Поисковая система от Google, которая обеспечивает полнотекстовый поиск научных публикаций

  29. Microsoft Research

    Описание: Библиотека научной литературы от Microsoft

  30. Научное общество GraphiCon

    Описание: Некоммерческое сообщество специалистов в области компьютерной графики, машинного зрения и обработки изображений

  31. OpenGL

    Описание: Ресурс о графической библиотеке OpenGL

  32. OpenCV

    Описание: Мультиплатформенная библиотека компьютерного зрения

  33. Tesseract

    Описание: Документация для работы с фреймворком

  34. Специализированные сайты и порталы

  35. CIT-форум

    Описание: Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук

  36. Wikipedia

    Описание: Свободная энциклопедия с открытым доступом к редактированию

  37. Habr

    Описание: Самый массовый IT-портал русскоязычного интернета

  38. Neurohive

    Описание: Ресурс, посвященный исследованиям в области нейронных сетей

  39. Datareview

    Описание: Портал, посвященный вопросам анализа и обработки данных

  40. CyberLenika

    Описание: Научная электронная библиотека «КиберЛенинка»

  41. ImageNet

    Описание: Хранилище изображений по заданной тематике

  42. Caltech

    Описание: База данных изображений по категориям для обучения и тестирования алгоритмов

  43. Stackoverflow

    Описание: Самый популярный сервис ответов на вопросы и обмена знаниями между энтузиастами и профессионалами в отрасли IT

  44. GitHub

    Описание: Веб-сервис для публикации проектов с открытым исходным кодом и совместной работой над ними. Также поддерживает закрытую разработку программного обеспечения

  45. CyberForum

    Описание: Форум для людей, причастных к IT

  46. Researchgate

    Описание: Международный сборник статей и публикаций на различные тематики

  47. Изучение Python

  48. Pythontutor

    Описание: Интерактивный учебник языка Python

  49. Программирование на Python

    Описание: Курс посвящен базовым понятиям и элементам языка программирования Python

  50. PythonWeekly

    Описание: Ресурс со всеми обновлениями по Python

  51. Язык программирования Python

    Описание: Курс по изучению Python

  52. Python: основы и применение

    Описание: Курс по изучению Python

  53. Специализация Python для всех

    Описание: Курс по изучению Python

  54. Фреймворки глубокого обучения

  55. Darknet

    Описание: Документация по использованию фреймворка Darknet

  56. Tensorflow

    Описание: Документация по использованию фреймворка Tensorflow

  57. Pytorch

    Описание: Документация по использованию фреймворка Pytorch

  58. Mxnet

    Описание: Документация по использованию фреймворка Mxnet

Вверх