Обнаружение и распознавание текстов на изображениях сложных графических сцен с помощью свёрточных нейронных сетей

Особенности разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Реализация методов для обнаружения и локализации текстовых областей, распознавания символов с помощью сверточных нейронных сетей.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 23.02.2016
Размер файла 366,8 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

  • Способы применения технологий нейронных сетей в системах обнаружения вторжений. Экспертные системы обнаружения сетевых атак. Искусственные сети, генетические алгоритмы. Преимущества и недостатки систем обнаружения вторжений на основе нейронных сетей.

    контрольная работа [135,5 K], добавлен 30.11.2015

  • Первое 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 18.01.2014

  • Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов.

    презентация [469,2 K], добавлен 15.03.2015

  • Анализ существующих алгоритмов распознавания режимов работы газотурбинного двигателя. Метод группового учета аргументов, метод Байеса. Применение технологий системного моделирования на этапе проектирования интеллектуальной системы распознавания режимов.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 11.04.2012

  • 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

  • Методы 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 20.09.2014

  • Этапы разработки системы реального времени для распознавания лиц на статическом изображении в условиях сложных сцен. Основные понятия алгоритма AdaBoost. Использование примитивов Хаара для описания свойств изображений. Среда разработки "Borland Delphi".

    курсовая работа [6,8 M], добавлен 06.01.2011

  • Создание 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

  • Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.

    дипломная работа [3,8 M], добавлен 27.06.2011

  • Оптическое 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 20.12.2011

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.