Личный кабинет

Курсовая работаИнформационные технологии

Готовая работа №91293 от пользователя Смолина Инга

Дескриптивный подход к обработке, анализу и распознаванию изображений

Name: Дескриптивный подход к обработке, анализу и распознаванию изображений
Price: 350.00 RUB

350 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 27

Год написания: 2024

Смолина Инга

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

Ввведение……………………………………………………………………...….3
1. Дескриптивный подход к обработке, анализу и распознаванию изображений....…………..……………………………………………………..4
1.1 Улучшение эффективности преобразования входной информации визуального характера…………………………………………………………….7
2 Описание дескриптивного подхода………………………………………..…10
2.1. Достоинства и недостатки классических методов………………………..16
3. Практическая часть….......................................................................................17
6. Заключение……………………………………………………………………26
7. Список использованной литературы………………………………………...27

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Распознавание и анализ изображений являются важными задачами в области компьютерного зрения. Одним из подходов к решению этих задач является дескриптивный подход, который заключается в описании изображения с помощью характеристик, таких как цвет, форма, текстура и т.д.
В этой курсовой работе мы рассмотрим дескриптивный подход к распознаванию и анализу изображений.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1. Дескриптивный подход к обработке, анализу и распознаванию изображений
Эволюция методов распознавания образов началась с исследований и экспериментов в области компьютерного зрения и обработки изображений. Первые наработки появились еще в 1950-е годы. С развитием микропроцессоров и вычислительных ресурсов начались активные исследования в области компьютерного зрения и машинного обучения для распознавания лиц.
Метод глубокого обучения и появление нейронных сетей в начале 2000-х дали толчок тому, чтобы технологии распознавания образов становились точнее и эффективнее. Открытие архитектур сверточных нейронных сетей (далее — CNN) в предыдущее десятилетие способствовало увеличению точности и производительности систем распознавания образов.
Среди выдающихся исследователей в области распознавания образов находится Джеффри Хинтон, британский разработчик, чьи исследования сыграли важную роль в развитии CNN. Ян Лекун, французский ученый, считается одним из основателей метода глубокого обучения и создателем CNN. Его исследования имели положительное влияние на развитие методов распознавания образов и автоматического извлечения признаков.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Марр, Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и
2. обработки зрительных образов: Пер. с англ. / Д. Марр. – М.: Радио и связь, 1987.
3. Фу, К.С. Структурные методы в распознавании образов: Пер. с англ. / К.С. Фу. – М.: Изд-во «Мир», 1977.
4. Шапиро, Л.Г. Компьютерное зрение: Пер. с англ. / Л.Г. Шапиро, Дж.С. Стокман. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006.
5. Визильтер, Ю.В. Проективные морфологии и их применение в структурном анализе цифровых изображений / Ю.В. Визильтер, С.Ю. Желтов // Известия, 2018
6. РАН. Теория и системы управления. - 2020. - №6
7. Денисова, А.Ю. Алгоритм оценки параметров линейной спектральной
8. смеси с полными ограничениями для анализа отсчетов гиперспектральных изображений / А.Ю. Денисова, В.В. Мясников // Компьютерная оптика. 2014. - Т.38, №4

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Дескриптивный подход к обработке, анализу и распознаванию изображений

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