Детальная информация
Название | Сравнительное исследование методов машинного обучения в задаче распознавания объектов заданной формы в изображениях: бакалаврская работа: 02.03.03 |
---|---|
Авторы | Юань Ян |
Научный руководитель | Пак Вадим Геннадьевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2017 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | машинное обучение ; машина опорных векторов ; линейный дискриминант |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 02.03.03 |
Группа специальностей ФГОС | 020000 - Компьютерные и информационные науки |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v17-3819 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\42693 |
Дата создания записи | 02.10.2017 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Компьютерное зрение является одной из основных проблем в области искусственного интеллекта; его цель состоит в том, чтобы придать компьютерам способность визуального распознавания объектов реального мира. Компьютерное зрение имеет широкий спектр применения в медицинской, промышленной, военной, аэрокосмической и других областях. В этой работе экспериментально исследуются методы распознавания некоторых наиболее простых графических (треугольник, круг, прямоугольник, объект неправильной формы) объектов на основе машинного обучения.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
- РЕФЕРАТ
- ВВЕДЕНИЕ
- 1 Обзор методов машинного обучения и их применения к распознаванию изображений
- 1.1 Методы машинного обучения
- 1.2 Методы распознавания объектов на изображениях
- 1.2.1 Текстура
- 1.2.2 Точки интереса
- 1.2.3 Обнаружение края
- 1.2.4 Ключ к распознаванию изображения
- 2 Методы и алгоритмы машинного обучения, выбранные для исследования
- 2.1 Метод k ближайших соседей
- 2.1.1 Описание алгоритма
- 2.1.2 Преимущества и недостатки алгоритма k ближайших соседей
- 2.1.3 Алгоритм улучшения
- 2.1.4 Предварительная обработка изображений
- 2.1.5 Программная реализация предварительной подготовки изображений
- 2.1.6 Программная реализация и тестирование алгоритма КNN
- 2.1.7 Вывода об алгоритме КNN
- 2.2 Машина опорных векторов
- 2.2.1 Математическое описание
- 2.2.2 Выберите вычисленные собственные значения
- 2.2.3 Программная реализация и тестирование алгоритма SVM
- 2.2.4 Вывода об алгоритме SVM
- 2.3 Линейный дискриминант Фишера
- 2.3.1 Математическое описание
- 2.3.2 Выберите вычисленные собственные значения
- 2.3.3 Пргограммная реализация и тестирование линейного дискриминанта Фишера
- 2.3.4 Выводы о линейном дискриминанте Фишера
- 2.4 Сравнение алгоритмов по результатам экспериментов
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Количество обращений: 800
За последние 30 дней: 0