Алгоритмы, методы и системы обработки данных

Электронный научный журнал
www.amisod.ru

Садыков, Кульков, Романов, Корсаков

Исследование алгоритма распознавания отдельных плоских объектов в наложенном состоянии на основе цепных кодов

Султан Сидыкович Садыков, д.т.н., профессор

профессор кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Ярослав Юрьевич Кульков

старший преподаватель кафедры систем автоматизированного проектирования, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Семен Алексеевич Романов

студент кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Алексей Сергеевич Корсаков

студент кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Аннотация:

В статье приведены результаты использования цепных кодов, вычисляемых по контуру бинарного изображения тестовых и реальных плоских объектов для их распознавания в наложенном состоянии в системах машинного зрения. Из цепного кода эталона наложенного объекта вычитается цепной код эталона отдельного, результат записывается, далее происходит сдвиг на одно значение по цепному коду эталона и снова производится вычитание. То же самое делается со всеми цепными кодами отдельных объектов. После чего выбирается единственный эталон, дающий минимальное значение в результате вычитания, данный эталон сохраняется в список эталонов, отобранных для распознавания. Данная операция проводится для всех наложенных объектов. На следующем этапе на каждом контуре наложенного объекта отмечается его часть, принадлежащая одному из входящих в него объектов, путем вычисления минимальной разницы между цепными кодами эталонов, при этом эталоны берутся из массива цепных кодов, отобранных на этапе обучения.

Ключевые слова:

машинное зрение; распознавание изображений; плоские детали; цепной код; обучение системы распознавания.

Шифры классификации:

УДК: 004.93

ГРНТИ: 28.23.15

ВАК: 05.13.01

Скачать

powered by social2s

Садыков, Кульков, Гоштаутас

Исследование алгоритма определения типов объектов в поле зрения системы распознавания

Султан Сидыкович Садыков, д.т.н., профессор

профессор кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Ярослав Юрьевич Кульков

старший преподаватель кафедры систем автоматизированного проектирования, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Максим Юрьевич Гоштаутас

студент кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Аннотация:

В статье приведены результаты экспериментов по исследованию алгоритма определения типов объектов в поле зрения системы распознавания. В работе реализован алгоритм рекурсивной разметки, а так же алгоритм отнесения объекта к тому или иному классу, на основе расчета отклонения площадей бинарного изображения и выпуклой оболочки изображения. Приведены результаты экспериментальных исследований по идентификации объектов.

Ключевые слова:

машинное зрение; распознавание изображений; плоские детали; выпуклая оболочка; обучение системы распознавания; рекурсивная разметка.

Шифры классификации:

УДК: 004.93

ГРНТИ: 28.23.15

ВАК: 05.13.01

Скачать

powered by social2s

Садыков, Кульков

Исследование возможности распознавания тестовых и реальных объектов алгоритмом k-средних на основе безразмерных признаков контуров и выпуклых оболочек

Султан Сидыкович Садыков, д.т.н., профессор

профессор кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Ярослав Юрьевич Кульков

старший преподаватель кафедры систем автоматизированного проектирования, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Аннотация:

В статье приведены результаты экспериментального исследования возможности применения метода k-средних для распознавания отдельных тестовых и реальных объектов. Для формирования безразмерных признаков, вычисляемых по выпуклой оболочки бинарного изображения объекта для его распознавания. На основе первичных коэффициентов, полученных как по контуру, так и по выпуклой оболочке, формируется вектор признаков. Создается набор эталонов для каждой группы изображений. Формируются центроиды для каждого класса используемых объектов. Вычисляется степень сходства вектора признаков неизвестного изображения и центроидов классов. Приведены результаты экспериментов по идентификации объектов.

Ключевые слова:

машинное зрение; распознавание изображений; плоские детали; безразмерные признаки; обучение системы распознавания.

Шифры классификации:

УДК: 004.93

ГРНТИ: 28.23.15

ВАК: 05.13.01

Скачать

powered by social2s

Еремеев, Чижов

Алгоритм построения моделей пространственных отношений на основе темпоральных графов

Сергей Владимирович Еремеев, к.т.н.

доцент кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Виктор Сергеевич Чижов

магистрант кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Аннотация:

В статье разработан алгоритм, позволяющий устанавливать топологические отношения между объектами на карте и формировать матрицу смежности темпорального графа. Реализован метод выбора карт и слоёв, на которых производится поиск топологических отношений. Разработан метод сложения темпорального и статического графа. В качестве результата реализации алгоритма приводится фрагмент карты и матрица отношений темпорального графа.

Ключевые слова:

темпоральные графы; обработка изображений; векторная карта; геоинформационные системы.

Шифры классификации:

УДК: 004

ГРНТИ: 28

ВАК: 25.00.35

Скачать

powered by social2s

Данилин, Щаников

Проблемы проектирования искусственных нейронных сетей на базе мемристоров с заданной точностью функционирования

Сергей Николаевич Данилин, к.т.н., доцент

доцент кафедры систем автоматизированного проектирования, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Сергей Андреввич Щаников, к.т.н.

доцент кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Аннотация:

Приведены результаты обзора отечественных и зарубежных научно-технических публикаций в области проектирования искусственных нейронных сетей на базе мемристоров (ИНСМ). Показаны проблемы, стоящие перед разработчиками. В частности, до настоящего времени не разработаны теоретические или экспериментальные методы в области определения показателей точности (качества) работы и функциональных допусков ИНСМ. Приведены результаты работ авторов, вносящие определенный вклад в теорию и практику инженерного проектирования ИНСМ.

Ключевые слова:

искусственные нейронные сети; нейрокомпьютеры; точность; обработка данных; моделирование; контроль.

Шифры классификации:

УДК: 004.383.8.032.26

ГРНТИ: -

ВАК: -

Скачать

powered by social2s

Ещё статьи...

  1. Содержание

ISSN

2220-878X (Online)

Последний выпуск

2 (40)

ДЕКАБРЬ, 2019

Выпуск в работе

1 (41)

ИЮНЬ, 2020

Поступившие заявки

Партнерство

АМиСОД в eLIBRARY.RU

Лицензия

Creative Commons License

Публикации журнала лицензируются в сосответствии с
Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Полный текст лицензии.
Яндекс.Метрика Система Orphus Анализ веб сайтов