книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Применение информационных технологий в ГПКО "Кузбасская агропромышленная компания" ( Отчет по практике, 21 стр. )
Применение информационных технологий для проведения социологических опросов ( Дипломная работа, 125 стр. )
Применение информационных технологий в сфере образования и обучения 2010-37 ( Курсовая работа, 37 стр. )
Применение информационной системы Гарант на предприятии ООО "Информо-Сервис" 2006-15 ( Реферат, 15 стр. )
Применение информационных технологий при сравнительном анализе белорусско-китайского фольклора ( Дипломная работа, 45 стр. )
Применение информационных технологий в молекулярно-генетических исследованиях ( Дипломная работа, 31 стр. )
ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В БАНКОВСКОМ БИЗНЕСЕ ( Реферат, 25 стр. )
ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ТАМОЖЕННОМ СОЮЗЕ ( Дипломная работа, 25 стр. )
Применение информационных технологий в сфере образования и обучения (исправленная работа) ( Курсовая работа, 41 стр. )
Применение информационных технологий в сфере образования и обучения ( Курсовая работа, 41 стр. )
Применение ИТ в географии туризма ( Дипломная работа, 21 стр. )
Применение ИТ в задачах мониторинга атмосферного аэрозоля ( Дипломная работа, 28 стр. )
Применение ИТ в исследованиях уравнений Навье-Стокса ( Дипломная работа, 31 стр. )
Применение ИТ в научной и практической психологии ( Дипломная работа, 30 стр. )
Применение ИТ для расчета и анализа прохождения импульсного сигнала через дифференциальный измерительный трансформатор тока (Пояс Роговского) ( Дипломная работа, 26 стр. )
Применение ИТ при использовании методов исторической лингвистики в процессе преподавания истории древнего Ирана ( Дипломная работа, 31 стр. )
Применение ИТ при исследовании вольтерровых интегральных операторов ( Дипломная работа, 28 стр. )
Применение компьютерных технологий на уроках развития речи ( Курсовая работа, 27 стр. )
Применение мобильных технологий в электронном правительстве ( Дипломная работа, 94 стр. )
Применение нейронных сетей для идентификации типа сейсмического сигнала ( Дипломная работа, 80 стр. )
Применение новейших компьютерных технологий для автоматизации процессов промышленного перевода с иностранных языков. ( Контрольная работа, 1 стр. )
Применение новейших экономико-математических методов для решения задач ( Курсовая работа, 23 стр. )
Применение развивающих игр на базе информационно-коммуникативных технологий в начальной школе12 ( Дипломная работа, 68 стр. )
Применение систем управления базами данных в правоохранительной деятельности8 ( Контрольная работа, 12 стр. )
Применение системы бикластеризации BicAT для анализа Интернет-данных ( Контрольная работа, 26 стр. )

Введение 3

1. Биометрические системы распознавания: по отпечаткам пальцев, геометрии руки и т.д. 4

1.1 Распознавание по отпечаткам пальцев 5

1.2 Идентификация по геометрии руки 7

1.3 Системы распознавания речи и голоса 8

3. Системы распознавания текста и программы-переводчики 10

3.1 Программы оптического распознавания символов 10

3.2 Программы электронного перевода текста 13

Заключение 15

Литература 16

Образ, класс - классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку.

В целом проблема распознавания образов состоит из двух частей: обучения и распознавания. Обучение осуществляется путем показа отдельных объектов с указанием их принадлежности тому или другому образу. В результате обучения распознающая система должна приобрести способность реагировать одинаковыми реакциями на все объекты одного образа и различными - на все объекты различных образов. Очень важно, что процесс обучения должен завершиться только путем показов конечного числа объектов без каких-либо других подсказок. В качестве объектов обучения могут быть либо картинки, либо другие визуальные изображения (буквы), либо различные явления внешнего мира, например звуки, состояния организма при медицинском диагнозе, состояние технического объекта в системах управления и др. Важно, что в процессе обучения указываются только сами объекты и их принадлежность образу. За обучением следует процесс распознавания новых объектов, который характеризует действия уже обученной системы. Автоматизация этих процедур и составляет проблему обучения распознаванию образов. В том случае, когда человек сам разгадывает или придумывает, а затем навязывает машине правило классификации, проблема распознавания решается частично, так как основную и главную часть проблемы (обучение) человек берет на себя.

Цель данной работы - рассмотреть различные системы распознавания образов.

1. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений. - М., Высшая школа, 1983, - 295 с.

2. Борох П. Информационные технологии: необходимость и избыточность // Connect! Мир связи. - 2000. - N 7. - С. 18-21.

3. Грабауров В. А. Информационные технологии для менеджеров. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

4. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. - М., Мир, 1976

5. Закревский А.Д., Баландин Р.К. Задание - опознать (распознавание образов). - М., Наука, 1985

6. Капелев В.В. Программные средства обработки информации. Ч. 1. Программы обработки текстовой информации. - М.: Издательство МГУП, 2000. - 320 с.

7. Острейковский В.А. Информатика. Учебник для ВУЗов. - М.: Высш. школа, 2007. - 511 с.

8. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений. - М., Мир, 1972

9. Степанов А. Н. Информатика. Учебник для ВУЗов. - С.-Пб., 2005. - 768 с.

Примечаний нет.

2000-2024 © Copyright «DipMaster-Shop.ru»