Нейросетевые технологии распознавания пиксельных изображений Мальчевский Михаил Андреевич, 545 группа Научный руководитель : д. т. н., проф. А. В. Тимофеев.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Автоматизированная система учета расходования личных средств Фомин Алексей Дмитриевич 545 группа Научный руководитель: к. ф.-м. н. Д.С. Шалымов САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ.
Advertisements

Рандомизированные методы в задачах выделения целей на аэрофотоснимках Иванов Александр, 445 группа Научный руководитель: О.Н. Граничин.
Дипломная работа Ивановой О.О., группа 545 Научный руководитель: д. ф.-м. н., профессор Терехов А.Н. Генерация кода по диаграмме активностей.
Аппаратное ускорение алгоритмов компьютерного зрения Стефан Бояровски, 361 группа Научный руководитель: Сергей П. Шувалкин.
Эффективное сопоставление полигональных объектов Дипломная работа Белоног О.С. Научный руководитель: к.ф.-м.н., доц. Вяткина К.В. Рецензент: Васильева.
Поддержка избыточного кодирования. Оптимизация, настройка и аппробация выбранного алгоритма под поставленную задачу. Оценка полученных результатов Мальчевский.
РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВОЛАТИЛЬНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАНДОМИЗИРОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ Федяшов Виктор Алексеевич,545 группа Научный.
Управление компьютером при помощи глаз: обнаружение предсаккадных пиков Елена Храмцова, 545 группа Научный руководитель: А. А. Пименов Рецензент: к. ф.-м.
Пакетная обработка пикселей растровых изображений.
Разработка кроссплатформенного приложения для кластерного анализа данных на основе рандомизированных алгоритмов Дипломная работа студента 544 группы Морозкова.
Разработка и реализация алгоритмов обработки изображений с анатомическими особенностями на основе HTML 5.0 Добролеж Анна Борисовна, 545 группа Научный.
Разработка архитектуры для генератора синтаксических анализаторов Выполнил: Улитин Константин Научный руководитель: Я.А. Кириленко Курсовая.
Методы распознавания зашумленных образов БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ и ИНФОРМАТИКИ Кафедра математического.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Дорожные знаки Знаки сервиса.
Алгоритмы и методы поиска событий в видео потоке Вороной А.С. Научный руководитель: проф. Башков Е.А.
Моделирование как метод познания. Модель -упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении, которое отражает его существенные свойства.
Используем слои, фильтры: ветер, диффузия, размытие по Гауссу, рябь.
Выпускная квалификационная работа студента 545 группы Алеева Алексея Валерьевича Научный руководитель: аспирант, Е. А. Елизаров Рецензент: ведущий инженер,
ОПЫТ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДАКТИЛОСКОПИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ GPGPU Станислав Юрьевич Сартасов, аспирант кафедры системного программирования Математико-
Транксрипт:

Нейросетевые технологии распознавания пиксельных изображений Мальчевский Михаил Андреевич, 545 группа Научный руководитель : д. т. н., проф. А. В. Тимофеев Рецензент : д. ф.- м. н., проф. Т. М. Косовская

Введение Распознавание изображений Номера автомобилей Дорожные знаки Рукописный текст Стерео - и мультизрение Традиционные проблемы и подходы Проблема - размерность задачи Решение - фильтр + классификатор

Постановка задачи Разработка системы для построения нейросетевых распознавателей Алгоритмы ускорения обучение Алгоритмы повышения качества распознавания

Построение классификатора

Описание работы Ускорение обучения Последовательный и пакетный режимы Подсчет Гессиана Обучение с моментом Повышение качества распознавания Применение эластичных искажений ( размытие, поворот, масштабирование ) к изображениям

Отличия от прочих систем Ориентированность на распознавание изображений Решение разных задач классификации изображений Возможность расширения системы

Тестирование База рукописных цифр MNIST изображений 28 х 28 в градациях серого Результаты, сравнимые с лучшими (

Итоги Реализована система для построения распознавателей Изучены и внедрены необходимые алгоритмы Система протестирована на реальных данных