СРАВНЕНИЕ СИГНАЛОВ РУКОПИСНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЧЕРЕЗ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ.
Ключевые слова:
изображение, NIST, пиксели, сверточная НС, пирамидальная НС, улучшенная пирамидальная НС, LeNet-1Аннотация
Аннотация. В мире проводятся масштабные научные исследования, направленные на совершенствование существующих методов и алгоритмов создания автоматизированных систем обработки и анализа изображений рукописного текста, а также разработку новых вычислительных алгоритмов.
Библиографические ссылки
Foydananilgan adabiyotlar.
Changan Han. Neural Network Based Off-line Handwritten Text Recognition System. Florida International University. 4-1-2011.
Changan Han, Malek Adjouadi, Armando Barreto, Naphtali Rishe, Jean Andrian: Improved Pyramidal Neural Network for Segmented Handwritten Characters Recognition. IPCV 2009: 695-699
Yu Chen, Malek Adjouadi, Changan Han, Armando Barreto: A New Unconstrained Iris Image Analysis and Segmentation Method in Biometrics. ISBI 2009: 13-16
Yu Chen, Jin Wang, Changan Han, Lu Wang, Malek Adjouadi: A robust segmentation approach to iris recognition based on video. AIPR 2008: 1-8
Yu Chen, Malek Adjouadi, Changan Han, Jin Wang, Armando Barreto, Naphtali Rishe, Jean Andrian: A highly accurate and computationally efficient approach for unconstrained iris segmentation. Image Vision Comput. 28(2): 261-269 (2010)
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2024 Dilnoza Abdurasulova, Muhammadmullo Asrayev, Xumora G‘oipova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
