<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія розпізнавання символів на тлі завад

dc.contributor.advisorКолесницький, О. К.uk
dc.contributor.authorЧуба, Б. О.uk
dc.date.accessioned2019-02-11T09:30:26Z
dc.date.available2019-02-11T09:30:26Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionКерівник: канд. техн. наук, доц. Колесницький О. К.uk
dc.description.abstractУ магістерській кваліфікаційній роботі розглядається вдосконалене рішення задачі розпізнавання образів за допомогою нейронних мереж. Розглянуті основні існуючі методи розпізнавання. Обґрунтовано вибір топології мережі та методу її навчання. Було запропоновано алгоритм нечіткого пошуку найбільш відповідного блоку символів, який подібний до процесів пошуку образу для розпізнавання, що природно виникає у людини. Розроблено математичну модель системи та запропоновані алгоритми обробки вхідних даних. Розроблено програмне забезпечення для розпізнавання образів, яке реалізовано на основі математичної моделі.uk
dc.identifier.citationІнформаційна технологія розпізнавання символів на тлі завад [Електронний ресурс] : [презентація] / Б. О. Чуба ; Вінницький національний технічний університет ; Факультет інформаційних технологій та комп’ютерної інженерії ; Кафедра комп’ютерних наук. - Електронні текстові дані (1 файл: 1,92 Мбайт). - Вінниця, 2017. - Назва з екрана.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/23792
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectнечіткий пошукuk
dc.subjectрозпізнавання символів на тлі завадuk
dc.subjectпікселізаціяuk
dc.subjectвекторизаціяuk
dc.subject8.05010104
dc.titleІнформаційна технологія розпізнавання символів на тлі завадuk
dc.typePresentation

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
МКР_Чуба.pdf
Розмір:
1,92 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
10,07 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: