Какая поисковая система по нахождению картинок может считаться лучшей?

Математическое моделирование систем распознавания...

В данной статье приводится математическая модель системы распознавания изображений, содержащих текстовую информацию или использующих такую информацию при своей генерации.

Гуськова, А. М. Математическое моделирование систем распознавания изображений, содержащих текстовую информацию, на основе нейронных сетей / А. М. Гуськова.

Сегментация является процессом разбиения изображения, содержащего текстовую информацию, на отдельные символы. Входные данные для осуществления распознавания — это изображения, которые были получены в результате процессов предварительной обработки и сегментации.

Поиск объектов на изображении с использованием алгоритма...

На эталонное изображение накладывается один из классификаторов, затем вычисляется сумма значений пикселей в белой области и чёрной области и отнимается от первого значения второе.

Один из образов будет являться объектом поиска. Тогда большое множество позитивных образов создаются из данного объекта изображения, изменениями интенсивности объекта, случайными вращениями, а также размещением объекта на произвольном фоне.

Данный процесс повторяется, пока каждый центр кластера не изменится. Таким образом, данные разделены на K кластеров. Методы контроля и оценки результатов обучения в учебном...

Исследование показателей качества и быстродействия поиска...

Примером служат задачи поиска изображений по базе данных, распознавания объектов на сцене, классификация изображений, оценка движения и слежение за объектом.

Рассмотрим зависимость времени работы метода от размеров изображений. В таблице 1 приведены результаты, по которым видно, что при увеличении размерности изображений увеличивается и количество найденных опорных точек, но также возрастает и время работы. При анализе больших изображений (1600×1200) суммарное время составило около 3 с, что является ограничением для применения метода в системах, работающих в режиме реального времени.

Анализ методов распознавания образов | Статья в журнале...

Первичная обработка изображений такая, как нормализация данных, фильтрация шумов, выявление признаков. Формирование векторов признаков, посредством выбора наиболее значимых признаков, с помощью которых можно выделить непересекающиеся множества классов. Классификация или предсказание на основе полученных данных о классах.

В классическом подходе к системам распознавания вектор признаков, характеризующий каждый класс, получается в следствие обучения системы и известен заранее или на основе каких-либо моделей предсказывается в режиме реального времени. Один из самых простых алгоритмов классификации использует вектор математического ожидания класса (среднее значение).

Поиск границ радужной оболочки при помощи свёрточных...

База изображений CASIA Mobile составлена из трёх частей: M1, M2 и M3. В данной работе, однако, были использованы только последние две части, поскольку первая содержит изображения недопустимо низкого в соответствии с (7) разрешения. База изображений Raspberri DB была получена вручную при помощи одноимённого портативного компьютера, оборудованного совместимой инфракрасной камерой с активной инфракрасной подсветкой. Более подробная информация об упомянутых базах изображений приведена в Таблице 3. Таблица 3. Использованные базы изображений радужки.

Характеристические подходы при распознавании изображений

Реальное изображение мира попадает на сетчатку глаза человека, происходит некий анализ: сначала информация попадает в зрительную кору головного мозга, где происходит более полный анализ, после информация распространяется в остальные отделы мозга, где происходит сравнение полученных данных и уже имеющихся, чтобы сделать вывод об увиденном.

Автоматическая локализация лица человека на изображении и последующая идентификация относятся к понятию распознавания лиц. Наиболее актуальные на текущий момент системы распознавания лиц часто используют представление лиц в виде векторов в некотором линейном пространстве (embedding). Статьи с описаниями работы обучающих алгоритмов обычно...

Обзор методов распознавания изображений | Статья в сборнике...

Рис. 1. Результат обработки изображения HOG. Конечным этапом применения метода в оригинальной работе, представляющей этот метод, является классификация дескрипторов с помощью системы обучения с учителем, в частности, использовался метод опорных векторов.

Структура сети — однонаправленная, многослойная, для обучения, как правило, используется метод обратного распространения ошибки, функция активации нейронов определяется исследователем.

Формулировка задачи распознавания символов текстовых изображений представлена в таблице 1. Исходя из нее, для нашей работы была выбрана многослойная нейронная сеть с обратным распространением ошибки с обучением с учителем.

Методы распознавания образов | Статья в журнале...

Существует множество методов распознавания образов на изображениях. Первичная обработка изображений такая, как нормализация данных, фильтрация шумов, выявление признаков. Алгоритмы распознавания объектов | Статья в сборнике... Ключевые слова: распознавание образов, обработка изображений, компьютерное зрение, машинное обучение.

Алгоритмы распознавания объектов | Статья в сборнике...

‒ Изображение перемещается по шаблону в поисках совпадений; ‒ При каждом изменении положения изображения вычисляется метрика, отражающая совпадение. Метрика записывается в итоговую матрицу для каждого положения в виде

В данной статье был проведен анализ алгоритмов, применяемых при обработке изображений. Алгоритм Виолы-Джонса является наиболее подходящим, так как имеется возможность обучения. Используя этот алгоритм в системах обнаружения объектов, можно изменять характеристики искомого объекта, проводя обучение на конкретных примерах.