Готові списки джерел за темами / Розпізнавання образу

Добірка наукової літератури з теми "Розпізнавання образу"

Автор: Grafiati

Опубліковано: 30 травня 2022

Оновлено: 31 травня 2022

Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями

Оберіть тип джерела:

Зміст

Статті в журналах
Дисертації
Тези доповідей конференцій

Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Розпізнавання образу".

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.

Статті в журналах з теми "Розпізнавання образу"

Левитський, С. "Проблема розпізнавання образів і філософія Платона". Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Філософія. Політологія, Вип. 80 (2006): 33–35.

Знайти повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Захожай, О. І. "Інформаційна технологія гібридного розпізнавання образів для обробки неоднорідних даних в складних системах". ВІСНИК СХІДНОУКРАЇНСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ імені Володимира Даля, № 8(256) (10 грудня 2019): 141–47. http://dx.doi.org/10.33216/1998-7927-2019-256-8-141-147.

Повний текст джерела

Анотація:

Гібридне розпізнавання образів дозволяє обробляти неоднорідні дані за рахунок представлення складної системи сукупністю образів різної природи виникнення. Це сприяє отриманню бажаного рівня достовірності класифікації за умови динамічної зміни наявних у зовнішньому середовищі перешкод і викривлень. При цьому, гібридне розпізнавання пов’язано з розширенням розмірності інформаційного полю аналізу даних, що призводить до збільшення часової складності самого процесу обробки та прийняття рішення. У багатьох прикладних застосуваннях, час обробки має критичне значення, тому для ефективного використання гібридного розпізнавання образів необхідне вирішення важливої науково-технічної задачі забезпечення бажаного рівня достовірності розпізнавання при одночасній мінімізації часу отримання класифікаційного рішення. В статті представлене вирішення цієї задачі шляхом розробки нової інформаційної технології гібридного розпізнавання для обробки неоднорідних даних в складних системах. Згідно цієї технології, процес обробки здійснюється до моменту отримання апріорно завданого рівня достовірності класифікації, або до моменту завершення часу, виділеного на співставлення ознак складної системи та отримання результату. Ефективність розроблених технічних рішень було перевірено на трьох різноманітних прикладних інформаційних технологіях в яких було отримано позитивний результат.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Захожай, O. I. "Визначення черги обробки даних при гібридному розпізнаванні образів". ВІСНИК СХІДНОУКРАЇНСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ імені Володимира Даля, № 7(255) (17 грудня 2019): 111–16. http://dx.doi.org/10.33216/1998-7927-2019-255-7-111-116.

Повний текст джерела

Анотація:

Гібридне розпізнавання образів полягає у обробці даних різної природи виникнення. Це дозволяє отримувати достовірні класифікаційні рішення за умови широкої зміни прояву різноманітних перешкод і викривлень. Однак, такий підхід призводить до значного збільшення кількості ознак, що надаються для співставлення та отримання рішення щодо розпізнавання і, як наслідок, призводить до значного підвищення часової складності аналізу та прийняття остаточного рішення. Цей аспект має особливе значення для систем критичного застосування, коли прийняття рішення повинно здійснюватися в режимі реального часу, а затримка у отриманні результату аналогічна відмові системи. Для виключення вказаного недоліку, у будь який момент часу необхідне забезпечення обробки меншої кількості найбільш інформативних даних. З цією метою, в статті пропонується метод побудови багатопоточної черги обробки даних, в якій послідовність визначається за рівнем інформативності кожної ознаки. Обробка черги дозволяє забезпечити завданий рівень достовірності отримання класифікаційного рішення з одночасною мінімізацією кількості даних, що надаються для співставлення.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Povkhan, Igor. "ПИТАННЯ ГНУЧКОСТІ ЛОГІЧНИХ ДЕРЕВ КЛАСИФІКАЦІЇ В ЗАДАЧАХ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВ". TECHNICAL SCIENCES AND TECHNOLOGIES, № 3(17) (2019): 131–39. http://dx.doi.org/10.25140/2411-5363-2019-3(17)-131-139.

Повний текст джерела

Анотація:

Актуальність теми дослідження. Сучасні тенденції розвитку теорії штучного інтелекту вимагають ефективних підходів та методів у задачах розпізнавання (класифікації) образів, але принциповою проблемою побудови логічних дерев класифікації є відсутність алгоритмів та методів, які б дозволили одноманітно описувати різні алгоритми розпізнавання у вигляді дерев класифікації. Робота присвячена проблемі логічних дерев класифікації. Запропоновано ефективний механізм донавчання та усунення помилок класифікації у структурі логічного дерева. Постановка проблеми. Нині відомі різні методи та алгоритми побудови логічних дерев класифікації, проте всі вони здебільшого зводяться до побудови одного дерева класифікації за даними початкової навчальної вибірки, а в літературі дуже мало алгоритмів побудови логічних дерев для вибірок великого об’єму. Зрозуміло, що це має під собою об‘єктивні фактори, які пов‘язані з особливостями генерації таких складних структур, методиками роботи з ними та зберігання. Ця робота має намір хоча б частково подолати ці обмеження та присвячена розробці ефективного механізму донавчання та усунення помилок класифікації у структурі логічного дерева. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Були розглянуті останні публікації у відкритому доступі, які присвячені проблемі методів та алгоритмів логічних дерев класифікації в задачах розпізнавання образів. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Можливість ефективної та економної роботи запропонованого методу зміни структури логічного дерева з масивами навчальних вибірок великого об’єму. Постановка завдання. Розробка простого та якісного методу роботи з великими масивами початкових вибірок шляхом синтезу мінімальних форм дерев класифікації та розпізнавання, які забезпечують ефективну апроксимацію навчальної інформації. Виклад основного матеріалу. Виявлення механізму, за допомогою якого можна було б будувати логічне дерево класифікації за неповною початковою інформацією (і за кількістю об‘єктів, і за кількістю ознак). Таке логічне дерево буде безпомилково розпізнавати частину навчальної вибірки, за якою побудоване дерево, а на інших наборах давати помилки (уникнення такої ситуації пропонується за рахунок застосування схеми алгоритму усунення помилок у структурі дерева). Висновки відповідно до статті. Запропонований метод донавчання та усунення помилок у структурі логічного дерева класифікації дає змогу працювати з навчальними вибірками великого об’єму та забезпечує високу швидкість та економність апаратних ресурсів у процесі генерації кінцевої схеми класифікації.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Sydor, А. І., О. P. Liura та Ya М. Nykolaichuk. "ТЕОРЕТИЧНІ ЗАСАДИ ТА ЗАДАЧІ РОЗПІЗНАВАННЯ ГАРМОНІЧНИХ СИГНАЛІВ ТА ОБРАЗІВ НА ОСНОВІ ОЦІНКИ ХЕММІНГОВОЇ ВІДДАЛІ". Scientific Bulletin of UNFU 28, № 3 (26 квітня 2018): 131–36. http://dx.doi.org/10.15421/40280327.

Повний текст джерела

Анотація:

Розв'язано задачу розпізнавання гармонічних сигналів та образів на основі оцінки Хеммінгової віддалі, що виникає під час виникнення збурень у високовольтних лініях електропересилень типу накидів, замикань на землю та запусків потужних електроприладів. Проаналізовано основні переваги та недоліки виробників мікроконтролерних засобів релейного захисту. Розроблено теоретичні засади диференціально-різницевого алгоритму розпізнавання накидів і коротких замикань у лініях електропересилань. Розроблено структуру та функціональну схему спецпроцесора розпізнавання збурень у високовольтних лініях електропересилань на основі кореляційної оцінки Хеммінгової віддалі. Проведено дослідження часової складності спецпроцесора визначення Хеммінгової віддалі у теоретико-числовому базисі Радемахера. Виконано постановку задачі динамічного опрацювання цифрових сигналів на основі визначення Хеммінгової віддалі до джерела акустичних сигналів. Розроблено принципи структурної побудови та структурних рішень спецпроцесора кореляційного опрацювання акустичних сигналів. Розроблено структурні рішення спецпристрою визначення Хеммінгової віддалі у базисах Радемахера та Хаара, його структуру та базові компоненти. Сформовано принципи роботи спецпроцесора визначення Хеммінгової віддалі у теоретико-числових базисах Радемахера та Хаара.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Strela, Maxim, Oleg Dobridenko та George Gorokhov. "Оцінка (класифікація) силових елементів літальних апаратів за областями технічного стану використовуючи статистичний метод розпізнавання та метод експертів". Journal of Scientific Papers "Social development and Security" 10, № 4 (13 серпня 2020): 3–11. http://dx.doi.org/10.33445/sds.2020.10.4.1.

Повний текст джерела

Анотація:

Відповідно до діючого курсу підтримки справності авіації Збройних Сил України виникла проблема забезпечення справності парку літальних апаратів та виконання точної класифікації технічного стану силових елементів різних типів літаків для своєчасного виявлення їх граничного стану. Мета статті полягає в оприлюдненні результатів дослідження щодо системи класифікації технічного стану – системи розпізнавання образів. В статті розглянуто проблематику щодо вибору ефективного методу розпізнавання, головні вимоги до нього, проаналізовано обраний метод класифікації технічного стану (або розпізнавання образів технічного стану), який заснований на статистичному методі розпізнавання. Виконана реалізація методу в графічній оболонці (для застосування на персональних електронно-обчислювальних машинах) за допомогою мови програмування Python та допоміжних наукових і графічних бібліотек. Обрані еталонні об’єкти, визначені основні визначальні параметри, які характеризують інтенсивність вичерпання ресурсного потенціалу, які були розділені на два образи технічного стану, а саме на “добрі” та “погані”, та контрольний досліджуваний об’єкт. Як приклад, проаналізовано технічний стан відповідального силового елемента літака-винищувача Збройних Сил України, які мають приблизно однакові ресурсні напрацювання, та різні статистичні дані щодо інтенсивності використання в процесі експлуатації. Проаналізовано адекватність роботи методу за допомогою експертів, надані рекомендації у вигляді рішень управління щодо досліджуваного об’єкта.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Галкін, О. А. "Непараметричні оцінки усереднених ядерних відображень умовних розподілів для задач розпізнавання образів". Наукові записки Національного університету "Києво-Могилянська академія" 177 (2015): 29–33.

Знайти повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Клюшин, Д. А. "Непараметричні методи статистичного розпізнавання образів (за роботами наукової школи Ю.І. Петуніна)". Журнал обчислювальної та прикладної математики. Серія "Прикладна математика". Серія "Оптимізація", № 4 (110) (2012): 5–13.

Знайти повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Fedorchenko, Ye M., A. O. Oliinyk, S. K. Korniienko, A. S. Kharchenko та D. A. Goncharenko. "Особливості побудови рішень генетичного алгоритму в задачі розпізнавання образів захворювання пневмонії". Реєстрація, зберігання і обробка даних 22, № 3 (27 жовтня 2020): 76–95. http://dx.doi.org/10.35681/1560-9189.2020.22.3.218978.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Rozhkov, S. O. "МЕТОД КОМПЕНСАЦІЇ ІНФОРМАЦІЙНИХ ПОТОКІВ У ЗАДАЧІ КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ ТЕКСТИЛЬНИХ МАТЕРІАЛІВ". Scientific Bulletin of UNFU 25, № 10 (29 грудня 2015): 274–80. http://dx.doi.org/10.15421/40251042.

Повний текст джерела

Анотація:

Розглянуто метод побудови системи ідентифікації, яка ґрунтується на використанні автономної системи розрахунку міри близькості між пред'явленими образом та еталоном. Істотною особливістю такого підходу є значне зменшення (стиснення) інформації, що надходить на вхід системи прийняття рішення. Розглянутий метод дає змогу побудувати систему розпізнавання, яка буде інваріантною до збурень у просторі об'єкта.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Більше джерел

Дисертації з теми "Розпізнавання образу"

Пономаренко, Б. А., та М. Г. Заворотна. "Методы поиска ближайших соседей в задаче анализа графического образа структурированного документа". Thesis, ХНУРЕ, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/8474.

Повний текст джерела

Анотація:

In some tasks of artificial intelligence, the problem arises of searching among a multitude of information objects most similar to this material. For example, the ability to recognize text, information retrieval, data compression, classification and clustering, building a database of images, video documents. In order to build an effective search method, it is necessary to take into account the peculiarities of this task. For example, strings must be processed in one way, and vectors in another. Therefore, the algorithms used will depend on how well it fits the description.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Маслова, І. П. "Інтелектуальна система розпізнавання графічних зображень". Thesis, Видавництво СумДУ, 2011. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/9756.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Ihnatenko, N. V. "Systems for automatic pattern recognition." Thesis, Сумський державний університет, 2014. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/34837.

Повний текст джерела

Анотація:

Pattern recognition aims to make the process of learning and detection of patterns explicit, such that it can partially or entirely be implemented on computers. Automatic (machine) recognition, description, classification (grouping of patterns into pattern classes) have become important problems in a variety of engineering and scientific disciplines such as biology, psychology, medicine, marketing, computer vision, artificial intelligence, and remote sensing. In almost any area of science in which observations are studied but the underlying mathematical or statistical models are not available, pattern recognition can be used to support human concept acquisition or decision making. Given a group of objects, there are two ways to build a classification or recognition system, supervised, i.e., with a teacher, or unsupervised, without the help of a teacher. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/34837

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Пархоменко, А. В. "Алгоритм розпізнавання нечітких образів". Thesis, Видавництво СумДУ, 2011. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/9871.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Бабкіна, А. В., та Ю. В. Дмитренко. "Обробка сигналів та розпізнавання образів". Thesis, Видавництво СумДУ, 2011. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24939.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Аношкін, О. М., та О. К. Конопліцька. "Програмне забезпечення системи розпізнавання графічних образів". Thesis, КОД, 2012. http://dspace.kntu.kr.ua/jspui/handle/123456789/4411.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Шпагін, 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 джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Божук, 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 джерела

Анотація:

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.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

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 джерела

Анотація:

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.

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Матлахов, В. І. "Інтелектуальна система розпізнавання образів у Web-контексті". Master's thesis, Сумський державний університет, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82177.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Більше джерел

Тези доповідей конференцій з теми "Розпізнавання образу"

Шабатура, О. В. "Використання алгоритмів розпізнавання образів для петрогенетичної систематики і класифікації гірських порід". У Geoinformatics 2011. Netherlands: EAGE Publications BV, 2011. http://dx.doi.org/10.3997/2214-4609.20145092.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Ми пропонуємо знижки на всі преміум-плани для авторів, чиї праці увійшли до тематичних добірок літератури. Зв'яжіться з нами, щоб отримати унікальний промокод!