Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров
В статье рассмотрен метод векторного приближения для получения улучшенных шаблонов классов распознаваемых символов с наименьшей ошибкой классификации. Реализованный по данному методу алгоритм производит постепенное смещение вектора-изображения шаблона класса по направлению к векторам-изображениям ош...
Збережено в:
| Дата: | 2010 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2010
|
| Назва видання: | Штучний інтелект |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58382 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров / А.В. Дьяченко, К.В. Мурыгин // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 195-200. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-58382 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-583822014-03-24T03:01:24Z Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров Дьяченко, А.В. Мурыгин, К.В. Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений В статье рассмотрен метод векторного приближения для получения улучшенных шаблонов классов распознаваемых символов с наименьшей ошибкой классификации. Реализованный по данному методу алгоритм производит постепенное смещение вектора-изображения шаблона класса по направлению к векторам-изображениям ошибочно классифицированных символов таким образом, чтобы область, соответствующая данному классу, захватывала эти изображения. У статті розглянуто метод векторного наближення для здобуття поліпшених шаблонів класів розпізнаваних символів з найменшою помилкою класифікації. Реалізований за даним методом алгоритм здійснює поступовий зсув вектора-зображення шаблона класу у напрямку до векторів-зображень помилково класифікованих символів так, щоб область, відповідна даному класу, захоплювала ці зображення. In the article the method of the vector approximation is considered to provide the improved templates of classes of recognizable characters with the least error of classification. The algorithm realized on this method produces the gradual displacement of vector-image of template of class towards the vectors-images of the characters classified by mistake so that an area appropriated, proper this class, took these images. 2010 Article Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров / А.В. Дьяченко, К.В. Мурыгин // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 195-200. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58382 004.89, 004.93 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений |
| spellingShingle |
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений Дьяченко, А.В. Мурыгин, К.В. Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров Штучний інтелект |
| description |
В статье рассмотрен метод векторного приближения для получения улучшенных шаблонов классов распознаваемых символов с наименьшей ошибкой классификации. Реализованный по данному методу алгоритм производит постепенное смещение вектора-изображения шаблона класса по направлению к векторам-изображениям ошибочно классифицированных символов таким образом, чтобы область, соответствующая данному классу, захватывала эти изображения. |
| format |
Article |
| author |
Дьяченко, А.В. Мурыгин, К.В. |
| author_facet |
Дьяченко, А.В. Мурыгин, К.В. |
| author_sort |
Дьяченко, А.В. |
| title |
Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров |
| title_short |
Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров |
| title_full |
Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров |
| title_fullStr |
Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров |
| title_full_unstemmed |
Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров |
| title_sort |
оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2010 |
| topic_facet |
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58382 |
| citation_txt |
Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров / А.В. Дьяченко, К.В. Мурыгин // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 195-200. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
| series |
Штучний інтелект |
| work_keys_str_mv |
AT dʹâčenkoav optimizaciâšablonovizobraženijsimvolovmetodomvektornogopribliženiâvzadačeraspoznavaniâavtomobilʹnyhnomerov AT muryginkv optimizaciâšablonovizobraženijsimvolovmetodomvektornogopribliženiâvzadačeraspoznavaniâavtomobilʹnyhnomerov |
| first_indexed |
2023-10-18T18:32:01Z |
| last_indexed |
2023-10-18T18:32:01Z |
| _version_ |
1796144467695108096 |