СРАВНЕНИЕ СИГНАЛОВ РУКОПИСНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЧЕРЕЗ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ.

Авторы

  • Dilnoza Abdurasulova TATU
  • Muhammadmullo Asrayev
  • Xumora G‘oipova

Ключевые слова:

изображение, NIST, пиксели, сверточная НС, пирамидальная НС, улучшенная пирамидальная НС, LeNet-1

Аннотация

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

Опубликован

2024-06-05

Как цитировать

Abdurasulova, D., Asrayev, M., & G‘oipova , X. (2024). СРАВНЕНИЕ СИГНАЛОВ РУКОПИСНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЧЕРЕЗ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Потомки Аль-Фаргани, 1(2), 158–161. извлечено от https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/380

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)