Обработка изображений на основе комбинированного векторного квантования с использованием полуконтролированного обучения

Анализ способов полуконтролируемого обучения нейронных сетей векторного квантования, предназначенных для обработки больших массивов информационных данных. Методы последовательной обработки матриц изображений, их вычислительная простота и быстродействие.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Компьютерные технологии
Вид статья
Язык русский
Прислал(а) Сергей
Дата добавления 22.03.2016
Размер файла 4,7 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017

  • Разработка с помощью пакета MATLAB ряда функций, осуществляющих сжатие речи по алгоритму векторного квантования, обеспечивающих сжатие речи до уровня 2400 бит/с и ниже, несколько ступеней сжатия. Дикторо-зависимый и дикторо-независимый режимы системы.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 12.03.2009

  • Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.

    дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022

  • Обработка текстовых данных, хранящихся в файле. Задачи и алгоритмы обработки больших массивов действительных и натуральных чисел. Практические задачи по алгоритмам обработки данных. Решение задачи о пяти ферзях. Программа, которая реализует сортировку Шел

    курсовая работа [29,2 K], добавлен 09.02.2011

  • Обнаружение деталей и их границ изображения. Применение ранговых алгоритмов. Использование алгоритмов адаптивного квантования мод в режиме пофрагментной обработки. Обобщенная линейная фильтрация изображений. Восстановление отсутствующих участков.

    курсовая работа [1,8 M], добавлен 17.06.2013

  • Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019

  • История появления и основные понятия графического дизайна. Выявление главных преимуществ и недостатков недеструктивной обработки изображений. Сравнение деструктивной и недеструктивной обработки изображений. Сущность и особенности двухмерной графики.

    реферат [5,2 M], добавлен 05.05.2023

  • Обзор существующего программного обеспечения для автоматизации выделения границ на изображении. Разработка математической модели обработки изображений и выделения контуров в оттенках серого и программного обеспечения для алгоритмов обработки изображений.

    дипломная работа [1,7 M], добавлен 27.03.2013

  • Цифровые рентгенографические системы. Методы автоматического анализа изображений в среде MatLab. Анализ рентгеновского изображения. Фильтрация, сегментация, улучшение изображений. Аппаратурные возможности предварительной нормализации изображений.

    курсовая работа [890,9 K], добавлен 07.12.2013

  • Задача пространственно-временной обработки изображений при наличии шумов и помех. Методы оптимизации при пространственно-временной обработке изображений. Структура специализированной программы, описание ее пользовательского интерфейса. Смета затрат.

    дипломная работа [957,2 K], добавлен 10.06.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.