Применение нейронных сетей для автоматического распознавания живой очереди в супермаркете
Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Цифровые технологии |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Толкачёв |
| Дата добавления | 25.02.2019 |
| Размер файла | 409,5 K |
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 08.02.2017Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.01.2013Описание 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 программных продуктов для анализа изображений: ABBYY FineReader и OCR CuneiForm. Понятие и виды нейронных сетей. Алгоритм обучения персептрона. Результаты исследований и описание интерфейса программы. Расчет себестоимости программного обеспечения.
дипломная работа [590,7 K], добавлен 17.08.2011Выбор типа и структуры нейронной сети. Подбор метода распознавания, структурная схема сети Хопфилда. Обучение системы распознавания образов. Особенности работы с программой, ее достоинства и недостатки. Описание интерфейса пользователя и экранных форм.
курсовая работа [3,0 M], добавлен 14.11.2013Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей. Описание элементарного перцептрона. Программная реализация модели распознавания графических образов на основе перцептрона. Интерфейс программы, основные окна. Составление алгоритма приложения.
реферат [100,5 K], добавлен 18.01.2014Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 17.09.2013Методы 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 15.08.2011Оптико-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 26.11.2013Понятие о нейронных сетях и параллели из биологии. Базовая искусственная модель, свойства и применение сетей. Классификация, структура и принципы работы, сбор данных для сети. Использование пакета ST Neural Networks для распознавания значимых переменных.
реферат [435,1 K], добавлен 16.02.2015