Личный кабинет

Дипломная работаРазное

Готовая работа №56851 от пользователя Балашов Виктор

Алгоритм нахождения доминирующих цветов и кластеризации изображений с использованием нейросетевых алгоритмов

Name: Алгоритм нахождения доминирующих цветов и кластеризации изображений с использованием нейросетевых алгоритмов
Price: 1950.00 RUB

1 950 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 88

Год написания: 2023

Балашов Виктор

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ
ИЗОБРАЖЕНИЙ 5
1.1 Обзор предметной области 5
1.2 Анализ тенденций в области машинного обучения 6
1.3 Построение классификатора для анализа изображений 18
1.4 Перспективы развития алгоритмов машинного обучения 22
1.5 Обзор программных аналогов 26
2 АНАЛИЗ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМОВ
СВЕРТКИ 36
2.1 Описание алгоритма свертки 36
2.2 FOREL 39
2.3 Нейронная сеть Кохонена 45
2.4 Алгоритм минимального покрывающего дерева 49
2.5 Алгоритм минимальной выборки 55
2.6 Описание алгоритма сегментации к-средних 58
2.7 Анализ сегментации изображений с применением алгоритма свертки 60
3 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМОВ
СВЕРТКИ 64
3.1 Реализация пользовательского интерфейса 66
3.2 Тестирование пользовательского интерфейса 69
3.3 Пример работы программы 70
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 72
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 73
ПРИЛОЖЕНИЕ А 77
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 83
ПРИЛОЖЕНИЕ В 84
ПРИЛОЖЕНИЕ Г 85

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

С увеличением количества информации, которая окружает человека, становится все труднее обрабатывать информацию вокруг нас. Множество изображений, которые человек делает ежесекундно, содержат постороннюю информацию в виде фона или посторонних предметов.
Сегментация или иная обработка изображений предназначена для упрощения процесса обработки изображений:
уменьшить размер изображений;
упростить изображения, чтобы его было проще и легче анализировать;
избавить изображения от лишней информации, обозначив основные объекты исходных изображений (рисунок 1).
Рисунок 1 – Пример обозначения главного объекта изображения
Магическая сегментация обычно используется для выделения объектов и границ этих объектов на изображениях. Для человека процесс разделения объектов на изображениях — простая задача, но в компьютерном зрении эта задача не из легких. Для обработки изображения, алгоритмы кластеризации могут применять сравнение пикселей изображения, яркости или текстуры фона.
Процесс сегментации изображения можно разделить на низкоуровневый анализ и высокоуровневый анализ. Отделение объектов на изображении от фона — это высокоуровневый процесс анализа сегментации. (рисунок 1).

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
1.1 Обзор предметной области
На сегодняшний день практически нет области техники, на которую так или иначе не повлияла бы цифровая обработка изображений. С ростом производительности процессора и увеличением объема оперативной памяти обработка изображений становится все более доступной для конечных пользователей. С ростом количества текстовой и графической информации все больше времени приходится тратить на ее обработку и хранение. Например, при обработке изображений часто возникает необходимость отделить объект изображения от посторонних предметов, пусть это будет фон или другие объекты.
Задачу кластеризации изображений можно отнести к машинному зрению, обработке изображений или анализу изображений. Все эти направления тесно пересекаются и часто имеют общие решения.
Машинное зрение в основном направлено на решение задач промышленности и крупного сектора. Примерами могут служить системы контроля качества продукции на заводах или в компаниях-производителях робототехники.
Анализ изображений и обработка изображений сосредоточены на обработке цифровых изображений, преобразовании одного изображения в другое. Примеры операций:
операции обрезки изображения;
выделение краев объектов на изображениях;
операции поиска объектов на изображениях;
операции по изменению яркости, контрастности, насыщенности и интенсивности изображений;
операции поворота и отражения изображений.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

Нормативно-правовые акты
1. ГОСТ 2.105 – 95. Общие требования к текстовым документам [Текст]. – М.: Изд-во стандартов, 1996. – 29 с. – (Единая система конструкторской документации).
2. ГОСТ 7.1-2003. Библиографическая запись. Библиографическое описание документа.
3. ГОСТ 7.32-2001. Отчет о научно-исследовательской работе. Структура и правила оформления.
4. ГОСТ 7.82-2001. Библиографическая запись. Библиографическое описание электронных ресурсов.
5. ГОСТ 19.701 – 90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения (ИСО 5807–85) [Текст]. Введен 1992–01–01. – М.: Изд-во стандартов, 1992. – 14 с. – (Единая система программной документации).
Научная и методическая литература
6. Егоров, А.Г. Правила оформления выпускных квалификационных работ по программам подготовки бакалавра и специалиста: учебно- методическое пособие / А.Г. Егоров, В.Г. Виткалов, Г.Н. Уполовникова, И.А. Живоглядова Тольятти: ТГУ, 2012. – 135 с.
7. Положение о выпускной квалификационной работе. – Тольятти: ТГУ. – 2014.
8. Визильтер Ю. В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий. – М.: Физматкнига, 2010. – 672 с.
9. Клейнберг Дж., Тардос Е. Алгоритмы: разработка и применение. Классика Computers Science / Пер. с англ. Е. Матвеева. – СПб.: Питер, 2016. – 800 с.

10. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – Москва : Техносфера, 2012. – 1104 с.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Алгоритм нахождения доминирующих цветов и кластеризации изображений с использованием нейросетевых алгоритмов

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net