Індекс рубрикатора НБУВ: З970.632.4 + З973-044.5

Рубрики:

Розпізнавання зображень

Комп'ютери та програмування

Шифр НБУВ: ДС47705 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: З970.632.4 + З973-044.5

Рубрики:

Розпізнавання зображень

Комп'ютери та програмування

Шифр НБУВ: ДС47705 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: З970.632.4

Рубрики:

Розпізнавання зображень

Шифр НБУВ: Ж22412/а Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розроблено та досліджено схеми "грубої" та "точної" обробки напівтонових зображень, методів та алгоритмів компактного розпізнавання зображень людських облич і астрофізичних об'єктів. Створено комп'ютерну систему розпізнавання образів. Розглянуто теоретичні та практичні питання реалізації простих обчислювальних алгоритмів на основі контурного препарування зображень з урівноваженням контурних препаратів. Показано, що "груба" схема обробки служить для попереднього опису, а "точна"- для контурного препарування, формування зрівноважувальних кривих з кореляційним аналізом і мережевою класифікацією зображень. Обгрунтовано ефективність використання запропонованих алгоритмів розпізнавання для класів об'єктів, що досліджуються. На підставі використання алгоритмів рекурсивного контурного препарування та формування бінаризованих препаратів з наступним їх зрівноваженням проведено компактне представлення зображень і наступне їх ефективне розпізнавання.

Висвітлено особливості синтезу блока керування на базі R-автомата. Досліджено можливості його реалізації з використанням програмованих користувачем логічних інтегральних схем (ПЛІС). Наведено результати реалізації на ПЛІС конкретної функціональної схеми блока керування для процесора розпізнавання симетричних зображень.

Запропоновано підхід, за допомогою якого можна сформувати ознаку для переопису та розпізнавання зображень заданого класу геометричних фігур. Розглянуто математичні моделі та приклади для опису центру зв'язності зображення.

License Plate Recognition (LPR) System is one kind of Intelligent Transportation Systems (ITS) and is of considerable interest because of its potential applications to such areas as highway electronic toll collection, red-light violation enforcement, secure-access control at parking lots and so on. This paper introduces the system frame and work flow of our LPR System which works based on the web technique. Some problems of the technical emphases and realization are also addressed here. Capabilities under practical conditions show the effectiveness at the end of this paper.

Предложен корреляционный метод распознавания объектов по геометрической форме их оптических изображений или сигналов.

Розглянуто взаємодію між функціями логіко-часового типу, які доцільно використовувати для розпізнавання зображень. Для цього введено нові математичні операції, запропоновано диференціювання та інтегрування логіко-часових функцій. Ці операції показано за допомогою графічних моделей, їх досить легко можна реалізувати на апаратному рівні.

Індекс рубрикатора НБУВ: З970.632.4

Рубрики:

Розпізнавання зображень

Шифр НБУВ: Ж29114 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розпізнавання образів на підставі порівняння інформації, що реєструється, з еталонною - так зване компаративне розпізнавання - є визначальним у багатьох задачах опрацювання сигналів. Запропоновано методи прелімінарної кластеризації еталонних множин, що забезпечують мінімізацію числа операцій порівняння на стадії розпізнавання. Досліджено властивості оборотності краплинно-множинних відображень.

Исследованы вопросы использования при распознавании и прогнозировании специального инструментария для работы с конечными метрическими конфигурациями для решения задач Data Mining.

Представлен новый метод автоматизированной классификации подписей, основанной на их рассмотрении как бинарных изображений в признаковом пространстве преобразования Радона. Для уменьшения количества информационных параметров создана "карта подписи", которая сводится к разбиению преобразованного изображения на непересекающиеся блоки, ассоциирующиеся с определенным классом. Уменьшенное изображение подается на нейронную сеть, которую использует алгоритм обратного распространения ошибки. Полученные экспериментальные результаты дали надежность классификации 95 - 98 %.

Запропоновано метод розпізнавання рукописних знаків, наданих у вигляді масиву векторів.

Использование непропорциональности по производной первого порядка позволяет на основе анализа выходного сигнала распознать сумма каких эталонов присутствует во входном сигнале, с какими временными сдвигами, а также, в случае необходимости, определить значение неизвестных весовых коэффициентов. Важное преимущество предложенного способа распознавания состоит в том, что он осуществляется в отдельной точке и поэтому может быть реализован в реальном времени.

Досліджено вплив динамічних спотворень зображень об'єктів на якість методів ідентифікації зображень об'єктів заданої форми. Запропоновано моделі представлення зображень розпізнаваних об'єктів, інваріантних для динамічних спотворень: моделі променевих сум та моментно-кутових функцій (у сигнально-структурному просторі ознак) і модель характерних точок (у спектрально-структурному просторі ознак). Розроблено методи й алгоритми формування та аналізу даних моделей для ідентифікації динамічних зображень і доведено їх ефективність. Висвітлено загальні підходи до проектування програмного забезпечення аналізу та розпізнавання образів.

Наведено теоретичні положення про деякі методи попередньої обробки інформації в процесі розпізнавання образів. Зокрема, розглянуто розклад матриць на множники та методи кластерізації початкових даних.

Предложен новый алгоритм для распознавания изображений условных символов, основанный на поиске наилучшего соответствия между прототипами символов и структурным описанием скелетизированного представления распознаваемого изображения. Данное описание создается не предварительно, а в процессе распознавания в контексте используемого прототипа символа. Разработана интерактивная процедура формирования описаний атрибутных графов - прототипов символов. Приведены результаты экспериментальной проверки алгоритма при распознавании символов, которые использовали средневековые каменщики при маркировке своих изделий.

In this paper we propose a new algorithm for recognition images of mason marks. The algorithm fulfils best inexact matching of the prototype graphs with the structural description of the skeleton representation of the input symbol. A set of skeleton line segments corresponding to every elements of this description are identified in a dynamic way not before but during the recognition in the context of currently used prototype. Interactive learning procedure is developed for defining a set of prototypegraphs. Experimental results of recognition of printed and handwritten mason marks are described.

Разработана программа автоматического улучшения качества текстовых и графических материалов, которая повышает контрастность, учитывая локальные неоднородности помех, что обеспечивает обработку текстов, написанных на любом языке мира. Программа работает в режиме диалога со специалистом в конкретной предметной и языковой области, что гарантирует высокое качество восстановления.

In many libraries and archives there is quite a number of handwritten materials of great cultural and historic value. The risk always exists to loose such materials due to natural disasters, wars, fires and other accidents. Modern information technologies allow us to create high-quality electronic copies, which guarantees a reliable conservation of materials, their circulating in the unlimited quantity of copies, and ensure easy access to them. The most valuable books, manuscripts and pictures are very often of low polygraphic quality: faded poor quality paper, bends, non-uniform contrast (faded ink or ill-defined pencil lines), etc. We have developed a program for improving the quality of handwritten materials, which raises contrast, considering local spottiness of text and hindrances. Our computer program can make electronic retouching the machine-readable handwritten material, printed texts, pictures and other images. The language of the texts does not matter.

Розглянуто концепції побудови байєсівських процедур виведення в задачах діагностики для різних випадків невизначеності: точкового, інтервального та розмитого способів зображення інформації.