*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

Распознавание подписей (Программирование на Delphi)

курсовые работы, программирование

Объем работы: 26 стр.

Год сдачи: 2007

Стоимость: 700 руб.

Просмотров: 857

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Оглавление
Введение
Заключение
Заказать работу
Введение 2
1. Теоретические основы…………………………………………………3
1.1 Описание формата ВМР………………………………………………3
1.2 Метод матрицы совместной встречаемости………………………...6
2. Постановка задачи………………………………………………………9
3. Выбор средств разработки……………………………………………10
4. Разработка ПО…………………………………………………………11
4.1 Структура главного окна программы……………………………….11
4.2 Тестирование программы……………………………………………13
4.3 Описание работы программы………………………………………..18
Заключение………………………………………………………………..21
Приложение……………………………………………………………….22
В процессе биологической эволюции многие животные с помощью зритель-ного и слухового аппарата решили задачи распознавания образов достаточно хорошо. Создание искусственных систем распознавания образов остаётся сложной теоретической и технической проблемой. Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях — от военного дела и сис-тем безопасности до оцифровки всевозможных аналоговых сигналов. Вот только некоторые примеры задач распознавания образов -
• Распознавание букв.
• Распознавание штрих-кодов.
• Распознавание автомобильных номеров.
• Распознавание лиц.
• Распознавание речи.
• Распознование изображений.
Одной из составляющих распознавания образов является задача выделения схожих изображений из группы изображений. На сегодняшний день можно выделить следующие типы изображений используемые при их числовом коди-ровании:
• Двухуровневое (монохроматическое) изображение. Каждый пиксель изо-бражения может принимать только одно из двух значений. Это самый простой тип изображения, где каждый пиксель изображения представлен одним битом.
• Полутоновое изображение. Значение каждого пикселя в этом случае представляет собой яркость соответствующей точки. Полутоновое изображе-ние может иметь (n = 4, 8, 12, 16, 24) градаций серого. n 2
• Полноцветное изображение. Каждый пиксель такого изображения ко-дируется 24 битами, которые делятся на три 8-битовые группы. Эти группы со-держат значения, которые управляют информацией о красном, зеленом и голу-бом цвете и их интен
сивности. Типы данных истинного цвета RGB содержат 16.7 миллионов цве-тов.
• Изображение с непрерывным тоном. Этот тип изображения характери-зуется тем, что может иметь много похожих цветов. Изображения такого типа чаще всего являются фотореалистичными.
• Изображения с небольшим количеством цветов. Примерами таких изо-бражений могут быть объекты деловой графики – гистограммы, диаграммы, графики и т.п.
Использование метода матрицы совместной встречаемости для поиска схожих подписей в ходе данного курсового проекта показала высокую вероят-ность правильного выбора схожих подписей при условии малых шумов на цифровом изображении. Возможную ошибку в поиске наиболее похожей под-писи, возникающую при использовании разных направлений матрицы совме-стной встречаемости можно попытаться устранить увеличив расстояние по-строения матрицы или делая вывод на основании построения матриц разного направления для одного изображения.

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Работу высылаем в течении суток после поступления денег на счет
ФИО*


E-mail для получения работы *


Телефон


ICQ


Дополнительная информация, вопросы, комментарии:



CAPTCHA Image
Сусловиямиприбретения работы согласен.

 
Добавить страницу в закладки
Отправить ссылку другу