Dissertations / Theses on the topic 'Алгоритм розпізнавання образів'

Розроблено систему розпізнавання осіб за відбитками пальців їх рук, яка використовує нейронну мережу перцептрон. Навчання нейронної мережі реалізовано двома алгоритмами: алгоритмом зворотного поширення помилки та стохастичним алгоритмом.

В дипломному проекті представлено огляд науково-технічної літератури по сучасним електронним системам технічного зору для розпізнавання образів. Розроблено систему, що відповідає поставленому завданню. Зроблено порівняння зі світовим рівнем. Приведено результати розрахунку параметрів та характеристик електронної системи технічного зору для розпізнавання образів. Результати експериментальних випробовувань відрізняюються від теоретичних розрахунків на 10 %. Розроблена конструкція системи, структурна, функціональна та електрична принципова схеми електронної системи технічного зору для розпізнавання образів, яка може забезпечити наступні параметри: • високу чутливість (більше 400 мв/лк) ; • високу швидкодію (5-10 с); • низьку похибку (до 10%); • низьку собівартість.
In a diploma project the review of scientific and technical literature about modern systems of technical view for recognition of objects is presented . Results of calculation of parameters and descriptions of the electronic system of technical view are described. The difference between the results of experimental tests and theoretical calculations is 10%. The construction of device, structural, functional and electric schemes of the electronic system of technical view for recognition of objects, has been developed, that can provide the following parameters: • high sensitivity (more than 400 mV/luk) ; • high performance (5-10 s); • low error (less than 10%); • low cost.

Кваліфікаційна робота розв’язує задачу автоматизованого розпізнавання образів нейромережею перцептрон, навчання якої здійснюється за допомогою генетичного алгоритму, зокрема, при навчанні двошарової нейромережі перцептрон за допомогою генетичного алгоритму навчання виконується повне поступове налаштування множини ваг синапсів нейромережі, що складається із двох підмножин, які утворюються предсинаптичними зв’язками схованого та вихідного прошарків нейронів мережі.

Currently, in the field of computer vision technology of autorecognition and image tracking is a significant interest for scientific research. The main factors for increasing interest in this topic are a large number of scientific studies that create the basis for developments in this field and further study it. Over the past few years, clear results have been obtained in the actual application of methods for recognizing flying objects. The evolution of hardware and the growth of computing power of modern electronics, and the popularity of cloud services, makes it possible to actively use software based on computer vision algorithms, not only in the field of scientific and engineering activities, but also in the defense sector.

Дипломна робота на здобуття освітнього ступеня магістра 8.05010201 – Комп’ютерні системи та мережі. – Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя 2017 У дипломній роботі проведено комплексне дослідження методів та засобів розпізнавання зображень. В ході дослідження було проведено аналіз моделей представлення зображень, розглянуто сучасні методи аналізу зображень, описано засоби автоматизованого розпізнавання образів, розглянуто ефективні засоби розпізнавання зображень з бібліотеки OpenCV.На основі проведених досліджень було обґрунтовано критерії вибору оптимального алгоритму розпізнавання образів. На базі запропонованих критеріїв описано математичну методу оптимального рішення при розпізнаванні образів та описано принцип його роботи. На основі метематичної моделі методу оптимального рішення при розпізнаванні образів створено програмну реалізацію. На базі програмної реалізації проведено тестування та дослідження ефективності роботи
The diploma paper for obtaining the Master’s degree 8.05010201 – Computer systems and network – Ternopil Ivan Puluj National Technical University2017. In the thesis work complex research methods and means of image recognition. The study was an analysis of models representing images, considered modern methods of image analysis tools described automated pattern recognition is considered an effective means of image recognition library OpenCV. On the basis of the research was based criteria for selecting the best algorithm for pattern recognition. Based on the proposed criteria described mathematical model method optimal solution for pattern recognition and describes how it works. Based metematychnoyi model method optimal solution for established pattern recognition software implementation. Based on program implementation and testing of research performance.

Розроблено систему класифікації дефектів в водостічних трубах на основі Rotation forest. Розроблений алгоритм реалізовано у формі програмного забезпечення, написаного на мові програмування Python 3.

Виконано аналіз існуючих технологій і програмних рішень. В результаті огляду зроблено висновок, що виходячи з потреб ринку праці IT-галузі і проблеми застарілості і недоцільності навчального контенту, розробка інтелектуальної аналітичної системи для оцінки якості є актуальним завданням. На базі запропонованої категорійної моделі розроблено алгоритм функціонування інформаційно- аналітичної системи адаптації навчального контенту випускової кафедри до вимог ринку праці в режимі екзамену, який дозволяє автоматично класифікувати відповіді респондентів. За результатами фізичного моделювання роботи алгоритму екзамену обчислено функції належності векторів-реалізацій до певних класів розпізнавання.

Відеоспостереження – один з ефективних засобів по забезпеченню безпеки. Системи відеонагляду використовують в комунальному господарстві, транспорті, промисловості, спортивних цетрах та центрах проведення дозвілля та проектах рівня «безпечне місто». Однак, вони можуть використовуватися не лише з охоронною метою.

При необходимости нахождении границ объектов на изображениях, которые наблюдаются в присутствии шумов, многократно используются методы обхода контура. В таком случае проблема нахождения объектов сводится к алгоритму решения последовательности локальных задач о наличии фрагмента границы в рамках небольшого по размерам окна (элементарного кадра), у которого происходит скольжение по изображению.

Вирішення проблеми захисту корпоративних даних в ХХІ столітті вийшло за рамки фізичної взаємодії з працівниками, у зв’язку з переходом шуканої інформації в комп’ютерний формат. Дана особливість сформувала потребу у розробці та імплементації нових механізмів захисту корпоративних даних. Запропонована система аутентифікації користувачів комп’ютерних систем, розроблена на основі технологій нейронних мереж, надає можливість ідентифікації користувачів на основі індивідуальних антропометричних візуальних та голосових показників суб’єкта, з метою запобігання викраденню корпоративних даних, та ідентифікації злочинних суб’єктів. Об’єктом дослідження є трансформація антропометричних показників в комп’ютерну форму. Предметом дослідження є механізми розпізнавання образів. Метою роботи є покращення можливостей методів біометричної ідентифікації суб’єктів шляхом розробки нової архітектури на базі нейронних мереж. Методи дослідження. Порівняння існуючих алгоритмів за критеріями точності, швидкодії, ресурсних затрат, надійності, з метою імплементації та подальшої модифікації в системі корпоративного контролю. Наукова новизна полягає у розробці нового механізму ідентифікації суб’єктів що поєднує у собі алгоритми голосової та візуальної ідентифікації суб’єктів. Практична цінність полягає у можливості застосування даної системи в корпоративних умовах з метою запобігання витоку даних та ідентифікації злочинних суб’єктів. Низька ресурсозатратність сприяє застосуванню розробленого алгоритму в високонавантажених системах. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У вступі аналізується проблема захисту корпоративних даних. Обгрунтовується перспективність застосування механізмів біометричної голосової та візуальної ідентифікації суб’єктів для її вирішення. Досліджуються алгоритми біометричної ідентифікації. У першому розділі описуються існуючі алгоритми розпізнавання візуальних та голосових образів. У другому розділі досліджується доцільність застосування існуючих алгоритмів голосової та візуальної біометричної ідентифікації, аналізуються та порівнюються існуючі архітектури розпізнавання образів. У третьому розділі наводиться процес розробки алгоритмів візуальної та голосової біометричної ідентифікації користувачів У четвертому розділі наводяться характеристики розробленої КС, результати тестування, відбувається дослідження системи на різних наборах даних, та її модифікація з метою досягнення поставленої точності. У висновках стисло наводяться результати досліджень та розробки.
Topic relevance The solution to the problem of corporate data protection in the XXI century has gone beyond the physical interaction with employees, due to the transition of the required information into a computer format. This feature has formed the need to develop and implement new mechanisms for corporate data protection. The proposed system of authentication of computer system users, developed on the basis of neural network technologies, provides the possibility of user identification on the basis of individual anthropometric visual and voice indicators of the subject, in order to prevent theft of corporate data and identification of criminal entities. The object of study is the transformation of anthropometric indicators into a computer form. The subject of study is the mechanisms of pattern recognition. The goal of this work is to improve the capabilities of biometric identification methods of subjects by developing a new architecture based on neural networks. Study methods. Comparison of existing algorithms on the criteria of accuracy, speed, resource costs, reliability, in order to implement and further modify the corporate control system. The scientific novelty is the development of a new mechanism for identifying subjects that combines algorithms for voice and visual identification of subjects. The practical value lies in the possibility of using this system in a corporate environment in order to prevent data leakage and identification of criminal entities. Low resource consumption contributes to the application of the developed algorithm in highly loaded systems. Structure and scope of work. The master's dissertation consists of an introduction, four chapters, conclusions and appendices. The introduction analyzes the problem of corporate data protection. The prospects of using the mechanisms of biometric voice and visual identification of subjects for its solution are substantiated. Biometric identification algorithms are investigated. The first section describes the existing algorithms for recognizing visual and voice images. The second section investigates the feasibility of using existing algorithms for voice and visual biometric identification, analyzes and compares existing image recognition architectures. The third section describes the process of developing algorithms for visual and voice biometric user identification The fourth section presents the characteristics of the developed COP, the test results, the system is studied on different data sets, and its modification in order to achieve the specified accuracy. The conclusions summarize the results of research and development.

Роботу виконано на кафедрі ком’пютерно-інтегрованих технологій Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України Захист відбудеться 23 грудня 2020 р. о 08 .00 годині на засіданні екзаменаційної комісії № 24 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул.Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 403
У магістерській роботі було розроблено та досліджено алгоритми та технічні системи розпізнавання образів по даних ультразвукової томографії на базі пошарового зображення внутрішньої структури об'єкта за допомогою просвічування об'єкта акустичними хвилями в різних напрямках. In the master's thesis, algorithms and technical systems for pattern recognition based on ultrasound tomography based on a layered image of the internal structure of the object by irradiating the object with acoustic waves in different directions were developed and studied. The system operation was also simulated and its operation was optimized.
ВСТУП 6 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 9 1.1. Пристрій для ультразвукової діагностики 9 1.2 Збереження даних 10 1.3. Зберігання коду 10 1.4. Знаходження TOF 2 ТЕХНОЛОГІЧНА ЧАСТИНА 20 2.1 Побудова карти щільності 16 2.2 Середовище виконання і візуалізації процесу відновлення особливих областей¬ 18 3 КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА 20 3.1 Алгоритм розпізнавання особливих областей 20 3.2 Знаходження TOF 27 3.3 Побудова карти перешкод 28 3.4 Побудова карти щільності 30 4. НАУКОВО-ДОСЛІДНИЦЬКА ЧАСТИНА 33 4.1. Архітектура і реалізація 33 4.2 Апробація 37 5 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 40 5.1 Розробка програм для проведення проектувальних розрахунків з використанням комп’ютерів 40 5.5 Розробка керуючих програм для систем програмного керування 42 5.3 Інструкція по вводу і запуску керуючої програми 50 6 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 52 6.1 Значення охорони праці для забезпечення безпечних умов праці 52 6.2 Системи засобів і заходів щодо електробезпеки 55 6.3 Безпека вантажопідіймального обладнання 59 ОСНОВНІ ВИСНОВКИ ДИПЛОМНОЇ РОБОТИ 61 БІБЛІОГРАФІЯ 62

Дипломна робота за ОКР «Магістр» за спеціальністю 8.05010201 «Комп’ютерні системи та мережі». – Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя. – Тернопіль, 2017. Дипломна робота присвячена розробці та дослідженню алгоритмів комп’ютерного зору у системах приийняття рішень у реальному часі, на прикладі комп’ютера. У роботі досліджено основи роботи алгоритмів та проаналізовано сучасні дослідження у даній тематиці. Для досліджень обрано 2 алгоритми адаптивного опрацювання візуального спектру даних у системах комп’ютерного зору, які базуються відповідно на нейронних та самоорганізаційних мережах. Опрацьовано методологію порівняння алгоритмів та кваліфікації їх до використання у системах прийняття рішень. Для виконання досліджень алгоритми були імплементовані для використання у межах єдиної системи. У результаті проведених досліджень порівняно алгоритми комп’ютетрного зору та сформовано критерії вибору алгоритмів у залежності від зовнішніх умов у яких перебуває система прийняття рішень у реальному часі.
Master thesis for the speciality 8.05010201 "Computer systems and networks". - Ternopil Ivan Pul'uj National Technical University. - Ternopil, 2017. Thesis is devoted to the research and development of algorithms for computer vision of real time decision making systems, on example of a PC. In the work the investigation of basics of algorithms and analysis of current research in this subject is done. For the research selected two adaptive algorithms of processing visual range of data in computer vision systems, which are based respectively on neural networks and self-organizing networks. This study contain comparison of algorithms and methodology of neural networks training that used in decision making systems. To perform the research and the comparison, the algorithms were implemented for use within a unified system. Results of the studies are the comparison of computer vision algorithms and proposed algorithms’ selection criteria based on the external environment in which the system is making decisions in real time.