Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/27670
Название: | Разработка программных средств для распознавания нечётких дубликатов изображений с помощью кластеризации их пространственных и яркостных характеристик |
Авторы: | Петрик, Ирина Михайловна |
Научный руководитель: | Стоянов, Александр Кириллович |
Ключевые слова: | распознавание; кластеризация; сегментация; нейронная рекуррентная сеть; нечёткие дубликаты; recognition; clustering; segmentation; recurrent neural network; near-duplicates |
Дата публикации: | 2016 |
Библиографическое описание: | Петрик И. М. Разработка программных средств для распознавания нечётких дубликатов изображений с помощью кластеризации их пространственных и яркостных характеристик : дипломный проект / И. М. Петрик ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра информатики и проектирования систем (ИПС) ; науч. рук. А. К. Стоянов. — Томск, 2016. |
Аннотация: | Объектом исследования является разработка программных средств распознавания изображений лиц в коллекции по заданному образцу. Цель работы – исследование возможности распознавания нечётких дубликатов с помощью кластеризации их пространственно-яркостных характеристик. В процессе исследования проводились эксперименты по распознаванию лиц из коллекции, отобранных Либором Спасеком. В результате исследования был сделан вывод о том, кластеризация пространственно-яркостных характеристик изображений позволяет распознавать нечёткие дубликаты точнее, чем кластеризация яркости. Область применения: цифровые базы данных, системы компьютерного зрения, поиск изображений в Интернете, военная отрасль. The subject of investigation is developing software with near-duplicate image recognition in the collection for a given sample. The purpose is to investigate the possibility of near-duplicates recognition using clustering its coordinate and brightness. The experiments are carried out in recognition individuals from the collection of Libor Spasek. The conclusion: clustering of coordinate and brightness images can recognize near-duplicate accurately than clustering of brightness. Scope: digital databases, computer vision system, an image search on the Internet, the military industry. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/27670 |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU197381.pdf | 895,2 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.