Реализация основных примеров видео-трекинга в системе MATLAB
Теория распознавания образов. Цифровая обработка изображений и распознавания образов. Система визуального наблюдения. Применение алгоритма Виолы-Джонса. Методы определения и оценка оптического потока. Применение трекинга при помощи оптического потока.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Информатика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Чистяков И.Ю. |
| Дата добавления | 11.11.2017 |
| Размер файла | 2,7 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
Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов.
дипломная работа [1019,9 K], добавлен 13.10.2017Основные понятия теории распознавания образов и ее значение. Сущность математической теории распознавания образов. Основные задачи, возникающие при разработке систем распознавания образов. Классификация систем распознавания образов реального времени.
курсовая работа [462,2 K], добавлен 15.01.2014Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.
дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.09.2014Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.
презентация [387,5 K], добавлен 11.12.2015Обзор задач, возникающих при разработке систем распознавания образов. Обучаемые классификаторы образов. Алгоритм персептрона и его модификации. Создание программы, предназначенной для классификации образов методом наименьшей среднеквадратической ошибки.
курсовая работа [645,2 K], добавлен 05.04.2015Методы распознавания образов (классификаторы): байесовский, линейный, метод потенциальных функций. Разработка программы распознавания человека по его фотографиям. Примеры работы классификаторов, экспериментальные результаты о точности работы методов.
курсовая работа [2,7 M], добавлен 15.08.2011Оптическое распознавание символов как механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов. Компьютерные программы для оптического распознавания символов и их характеристика.
презентация [855,2 K], добавлен 20.12.2011Распознавание образов - задача идентификации объекта или определения его свойств по его изображению или аудиозаписи. История теоретических и технических изменений в данной области. Методы и принципы, применяемые в вычислительной технике для распознавания.
реферат [413,6 K], добавлен 10.04.2010Создание программного средства, осуществляющего распознавание зрительных образов на базе искусственных нейронных сетей. Методы, использующиеся для распознавания образов. Пандемониум Селфриджа. Персептрон Розенблатта. Правило формирования цепного кода.
дипломная работа [554,8 K], добавлен 06.04.2014