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:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2010 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2010
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.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| _version_ | 1862599297315373056 |
|---|---|
| author | Дьяченко, А.В. Мурыгин, К.В. |
| author_facet | Дьяченко, А.В. Мурыгин, К.В. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-11-27T22:13:12Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58382 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-27T22:13:12Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Дьяченко, А.В. Мурыгин, К.В. 2014-03-23T10:13:15Z 2014-03-23T10:13:15Z 2010 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58382 004.89, 004.93 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. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров Оптимізація шаблонів зображень символів методом векторного наближення у задачі розпізнавання автомобільних номерів Optimization of Character Image Templates by the Method of Vector Approach in the Task of Car Number Recognition Article published earlier |
| spellingShingle | 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 |
| title | Оптимизация шаблонов изображений символов методом векторного приближения в задаче распознавания автомобильных номеров |
| title_alt | Оптимізація шаблонів зображень символів методом векторного наближення у задачі розпізнавання автомобільних номерів Optimization of Character Image Templates by the Method of Vector Approach in the Task of Car Number Recognition |
| 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_short | 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 |
| topic | Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений |
| topic_facet | Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58382 |
| work_keys_str_mv | AT dʹâčenkoav optimizaciâšablonovizobraženiisimvolovmetodomvektornogopribliženiâvzadačeraspoznavaniâavtomobilʹnyhnomerov AT muryginkv optimizaciâšablonovizobraženiisimvolovmetodomvektornogopribliženiâvzadačeraspoznavaniâavtomobilʹnyhnomerov AT dʹâčenkoav optimízacíâšablonívzobraženʹsimvolívmetodomvektornogonabližennâuzadačírozpíznavannâavtomobílʹnihnomerív AT muryginkv optimízacíâšablonívzobraženʹsimvolívmetodomvektornogonabližennâuzadačírozpíznavannâavtomobílʹnihnomerív AT dʹâčenkoav optimizationofcharacterimagetemplatesbythemethodofvectorapproachinthetaskofcarnumberrecognition AT muryginkv optimizationofcharacterimagetemplatesbythemethodofvectorapproachinthetaskofcarnumberrecognition |