Дисертації з теми "Алгоритм розпізнавання образів"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-15 дисертацій для дослідження на тему "Алгоритм розпізнавання образів".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Пархоменко, А. В. "Алгоритм розпізнавання нечітких образів". Thesis, Видавництво СумДУ, 2011. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/9871.
Повний текст джерелаШпагін, Д. С., та Катерина Леонідівна Ноздрачова. "Системи розпізнавання образів у промисловій метрології". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/49090.
Повний текст джерелаПітик, Ярослав Олександрович. "Система розпізнавання образів перцептроном із стохастичним алгоритмом навчання". Бакалаврська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10361.
Повний текст джерелаБожук, Андрій Миколайович. "Електронна система технічного зору для розпізнавання образів". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/28940.
Повний текст джерелаIn 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.
Шамрелюк, В'ячеслав Валерійович. "Розпізнавання образів нейромережею із генетичним алгоритмом навчання". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10987.
Повний текст джерелаЗаворотна, М. Г., та В. В. Семенець. "Анализ методов и средств реализации алгоритмов распознавания образов по видеоизображению". Thesis, ХНУРЕ, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/8480.
Повний текст джерелаКапаціла, Роман Ігорович, та Roman Kapatsila. "Дослідження методів та засобів розпізнавання зображень в комп’ютерних системах". Thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2017. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/18999.
Повний текст джерелаThe 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.
Липівець, Б. В. "Інформаційна техноглогія розпізнавання структурних дефектів труб". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/76772.
Повний текст джерелаСемиряжко, Н. М., та Сергій Володимирович Коваленко. "Розробка системи розпізнавання елементів електричних схем з растрового зображення". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/49112.
Повний текст джерелаДенисенко, О. Ю. "Інформаційно-аналітична система адаптації навчального контенту кафедри до вимог ринку праці. Інформаційно-аналітична система в режимі екзамену". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/76499.
Повний текст джерелаО, Длужевський А. "ВИКОРИСТАННЯ АЛГОРИТМІВ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВ В СИСТЕМАХ ВІДЕОСПОСТЕРЕЖЕННЯ". Thesis, Київ, Національний авіаційний університет, 2015. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/19295.
Повний текст джерелаМочалова, А. О., та М. Г. Заворотна. "Алгоритмы обнаружения границ объектов". Thesis, Кременчуцький льотний коледж, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/9376.
Повний текст джерелаТодорів, Андрій Дмитрович. "Система багатофакторної аутентифікації користувачів комп’ютерних систем". Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/38366.
Повний текст джерелаTopic 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.
Юркевич, Юрій Сергійович, та Yurij Yurkevych. "Розробка та дослідження алгоритмів і технічних систем розпізнавання образів по даних ультразвукової томографії". Master's thesis, Тернопіль, ТНТУ, 2020. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33225.
Повний текст джерелаУ 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
Грондзаль, Андрій Зіновійович, та Andrii Grondzal. "Дослідження інформаційних технологій систем підтримки прийняття рішень у реальному часі". Thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2017. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/19090.
Повний текст джерелаMaster 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.