Комп'ютерні системи та мережі
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2141
Browse
4 results
Search Results
Item Метод розпізнавання символів на зображенні на основі згорткової нейронної мережі(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2018-02-26) Парамуд, Я. С.; Яркун, В. І.; Paramud, Y.; Yarkun, V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозроблено метод розпізнавання тексту - рукописного чи друкованого - на зображенні. Метод грунтується на емпіричному опрацюванні зображень у статистичних моделях машинного навчання та функціонування. Він забезпечує ефективне розв’язання задач двох класів: виявлення тексту на зображенні та розпізнавання тексту. Розроблено алгоритмічні підходи, що об’єднують ці два класи задач. Алгоритмічно-програмні засоби створено та протестовано для операційної системи iOS 11.0 та нових пристроїв компанії Apple – iPhone, iPad, які підтримують цю операційну систему. Емпірично встановлено, що запропонований метод та розроблені засоби можуть бути застосовані у нових пристроях компанії Apple: iPhone, iPad, які підтримують основні особливості операційної системи iOS.Item Алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні(Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Парамуд, Я. С.; Яркун, В. І.; Paramud, Y.; Yarkun, V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозглянуто алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні за алгоритмом логістичної регресії та побудови штучної нейронної мережі (ШНМ). Здійснено порівняльний аналіз цих двох підходів. Виконано тестування рукописних цифр. Встановлено, що краща якість розпізнавання досягається у разі використання штучної нейронної мережі.Item Формування зображень у системах промислового розпізнавання(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Олещук, О. В.; Попель, О. Є.; Копитчук, М. Б.Розглянуто процес вимірювання зображень. Проаналізовано особливості зображень, отриманих за фіксованого та змінного, тривалого та нетривалого часу експозиції. Визначено, який режим відеозйомки є найпридатнішим для конкретних задач. Наведено математичні залежності, що відповідають зображенню спостережуваного об'єкта, характерного для систем промислового розпізнавання. Process of image measurement is considered. Features of images, which are received with fixed and variable, long-term and short-term exposure time, is analyzed. The most suitable modes are defined for particular tasks. Mathematical dependencies are given, which correspond to observed object that is typical for industrial system of recognition.Item Еталонно-залежне розпізнавання символів у промислових системах машинного зору(Національний університет "Львівська політехніка", 2009) Олещук, О. В.; Попель, О. Є.; Защолкін, К. В.Розглядаються проблеми розпізнавання текстової інформації в промислових системах машинного зору. Пропонується метод розпізнавання, об'єднуючий етап безпосереднього розпізнавання з попередньою обробкою зображень. Оцінено швидкодію стандартного підходу розпізнавання і методу еталонно-залежного розпізнавання. Запропоновані конкретні параметри для ідентифікації символів у предметній області, пов'язаній з розпізнаванням номерів залізничних вагонів. Problems of recognition of the text information in industrial systems of computer vision are considered. The method of recognition joining a stage of direct recognition with preprocessing of images is offered. The estimation is given speed of the standard approach to recognition and a method of standard-dependent recognition. Concrete parameters to identification of symbols in the data domain connected to recognition of numbers of railway cars are offered.