Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "pattern recognition" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 21
Tytuł:
Niektóre aspekty przetwarzania obrazów wizualnych
Some aspects of visual images processing
Autorzy:
Młodkowski, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2139558.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
pattern recognition
optical picture construction
visual image processing
Opis:
Image is a fundamental concept for the subject being presented. The word “image” has especially multiple meanings. This paper contains some connotations of the notion of image with common knowledge, philosophy, physics, physiology and psychology. As the general conclusion coming from the presented review is the approval of the conception of image as a contemporary mentality paradigm. Philosophers actually tested if the world without the image as a constructional element is possible and how it could look like, and if the image is possible to exist without its object. In the cognitive psychology image processing is interpreted depending on the position regarding the number of existing codes. This paper refers to the author’s opinion that content processing depends on the form, vocabulary and alphabet that are used to express this content. The specificity of visual image processing is characterized by multidimensionality, adaptivity, intermodality and elasticity. These notions are explained in the paper.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Psychologica; 2007, 11; 161-173
2353-4842
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Psychologica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozpoznawanie ruchu palców na podstawie analizy elektromiogramu
Recognition of Finger Movement Based on Electromyogram Analysis
Autorzy:
Sikora, M.
Paszkiel, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/275218.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
elektromiografia
filtr IIR
rozpoznawanie wzorców
electromyography
IIR filter
pattern recognition
Opis:
W artykule przedstawiono informacje dotyczące systemu umożliwiającego rozpoznawanie ruchu palców na podstawie dwóch sygnałów elektromiograficznych (EMG). W chwili obecnej system pozwala rozróżnić czy wykonany był ruch palcem wskazującym, środkowym, serdecznym lub małym. W dalszej części artykułu prezentowane są wyniki działania systemu oraz możliwe kierunki rozwoju.
This paper discusses the system that allows to recognition of fingers movement based on a electromyogram (EMG). At the moment it can distinguish between the movement of pinky finger, ring finger, middle finger and index finger. The article presents the results of research on the effectiveness of the system as well as further development possibilities.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2018, 22, 2; 11-16
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wyznaczanie atrybutów sygnału EEG w oparciu o transformatę Stockwella
EEG signal attribute extraction based on the Stockwell transform
Autorzy:
Rutkowski, G.
Patan, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156767.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
EEG
reprezentacja czasowo-częstotliwościowa
klasyfikacja
S-transform
pattern recognition
classification
Opis:
W nowoczesnych systemach medycznych w dziedzinie elektroencefalografii coraz bardziej zwiększa się nacisk na udoskonalanie aparatury pomiarowej. Nieustannie poszukuje się rozwiązań poprawiających niedoskonałości sprzętowe, a trudności dotyczą zarówno sfery konstrukcyjnej, jak i zaimplementowanych algorytmów. Problemy dotyczą eliminacji artefaktów i samej charakterystyki sygnałów EEG. Proponowane rozwiązania począwszy od metod klasycznych, a skończywszy na metodach opartych na sztucznej inteligencji ciągle ewoluują i pozwalają na wdrażanie coraz to nowszych rozwiązań na potrzeby kliniczne. Techniki oparte na analizie widmowej pozwalają wspomóc pracę lekarzy specjalistów w procesie diagnostycznym dla poszczególnych dysfunkcji o podłożu neurologicznym. Jednym ze stosowanych rozwiązań jest dynamicznie rozwijająca się metodologia oparta na zaawansowanych narzędziach analizy widmowej. Transformata S pozwala na wprowadzenie i zastosowanie funkcji okna o zmiennej szerokości zależnej od częstotliwości. Uzyskane informacje pozwalają zarówno określić rozdzielczość zależną od częstotliwości, jak i wyznaczyć widmo. W artykule opisano eksperyment na próbkach rzeczywistych pomiarów EEG zgromadzonych przy ścisłej współpracy z Oddziałem Neurologii i Udarów Szpitala Wojewódzkiego w Zielonej Górze. Zaprezentowano wyniki przy użyciu transformaty S w ekstrakcji cech i klasyfikacji zaburzeń neurologicznych dla przypadków napadów epileptycznych.
In modern medical systems more and more emphasis is put on improvement of the measuring equipment. We are constantly looking for solutions to improve both hardware and software. The main problems relate to the elimination of artifacts and the analysis of EEG signal characteristics. To date elaborated solutions still evolve and allow for the implementation of still newer and newer solutions for clinical needs. One of possible solutions is to use a dynamically developing methodology based on advanced spectral analysis tools. First, the Fourier Transform was used, but it turned out to be effective only for stationary signals. The Fourier Transform allows extracting information about the signal spectrum components, without providing the information about the component occurrence time of the component. Unfortunately, EEG signals are non-stationary in nature. The solution may be S Transform, which can be viewed as an extension of the popular Short-Time Fourier Transform and wavelet transform. S Transform allows for the introduction and application of window functions with a variable width frequency dependent. The resulting information helps us to determine attributes of EEG signals needed for classification. The paper deals with experiments carried out using EEG samples collected in close collaboration with the Ward of Neurology and Strokes of Provincial Hospital of Zielona Góra. EEG signals were recorded using 16-channel equipment under the supervision of experts in neurology practices. In result, 1154 sequences were acquired including both dysfunctions (586 epileptic seizures) and normal records (568). EEG sequences were analyzed using S-transform to extract signal features. The last step was classification of EEG signals performed using a nearest neighbor classifier. The presented results are very promising and may have an impact on the improvement and refinement of medical diagnostic tools.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 3, 3; 208-211
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modele i metody komputerowego rozpoznawania wzorców opisanych ilościowo
Models and methods of quantitative computer patterns recognition
Autorzy:
Szkółka, K.
Bartosiak, C.
Kasprzyk, R.
Tarapata, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/403997.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:
sieć
rozpoznawanie wzorców
miary podobieństwa sieci
network
pattern recognition
network similarity measures
Opis:
W niniejszej pracy autorzy poruszają zagadnienia z obszaru badania podobieństwa grafów i sieci ze szczególnym naciskiem na metody ilościowe. Zostaje podjęta próba klasyfikacji wybranych metod grafowo-sieciowych badania podobieństwa. Prezentuje się tu także autorską metodę i rozwiązanie programowe, które jest wykorzystywane w celu wspierania działań decyzyjnych w organizacjach.
In this paper, authors describe issues of assessing similarity of graphs and networks, with an emphasis on quantitative methods. An attempt is taken to classify graphs and networks similarity methods. It also presents author’s method and software solution that is used to support decision-making processes in organizations.
Źródło:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2015, 6, 2; 137-151
2081-6154
Pojawia się w:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja wzorców w finansowych szeregach czasowych z wykorzystaniem hierarchicznych metod grupowania na przykładzie kursu BTC/PLN
Pattern recognition in financial time series using hierarchical clustering. The case of BTC/PLN exchange rate prediction
Autorzy:
Kądziołka, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91503.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
bitcoin
grupowanie szeregów czasowych
rozpoznawanie wzorców
Bitcoin
time series clustering
pattern recognition
Opis:
W artykule przedstawiono zastosowanie metody Warda do identyfikacji wzorców w finansowych szeregach czasowych, na przykładzie kursu waluty kryptograficznej bitcoin. Wykorzystując zidentyfikowane wzorce, generowano prognozy zmian kursu w analizowanym szeregu dla danych zbioru testowego, które nie zostały wykorzystane w procesie identyfikacji wzorców. Przeciętny absolutny oraz maksymalny błąd prognozy na danych zbioru testowego był niewielki, natomiast zgodność kierunku zmian kursu BTC/PLN na zbiorze testowym wynosiła tylko 60%.
The aim of this article was to present the use of Ward’s method to identify patterns in BTC/PLN exchange rate. Identified patterns were used to predict BTC/PLN movement direction. Mean absolute percentage error and maximal percentage error on the test set were small, but the movement direction was correctly predicted only in 60% of cases.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2016, 10, 14; 37-48
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja transformaty Hougha dla okręgu z wykorzystaniem techniki odrzucenia implementowana na GPGPU
Optimization of Hough transform for circle processing using drop technique implemented on GPGPU
Autorzy:
Mazurek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156591.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja
rozpoznawanie obrazów
transformata Hough'a
GPGPU
estimation
pattern recognition
Hough transform
Opis:
W artykule jest przedstawiona implementacja transformaty Hougha (HT) dla okręgów z wykorzystaniem platformy CUDA. Wykorzystano zbiór równolegle przetwarzaniach HT z synchronizacją dostępu do pamięci podręcznej tekstur. Zaproponowane rozwiązanie umożliwia przyspieszenie obliczeń o około 16% z wykorzystaniem techniki odrzucenia (dwu etapowej wyznaczania HT) względem algorytmu naiwnego. Celem pracy jest estymacja położenia i kołnierza lustra półsferycznego do pomiaru oświetlenia.
Implementation of the Hough transform (HT) [1] using NVidia CUDA 4.0 platform [5, 6] is considered. The aim is fast estimation of the position and radius of a light probe. The light probe device is e.g. a hemispherical mirror (Fig. 1) used for light estimation in some points of the 3D space [3, 4] for purposes of computer animation. The GPGPU based implementation allows parallel computation of the HT. Direct implementation tests all cases, which is not computationally time feasible. Knowledge about the number of desired circles (a single circle) simplifies searching. The naive algorithm (Fig. 4) tests circles and compares temporal results with the best HT. This technique is not fast due to testing temporal HT values for every circle pixel. The proposed drop technique (Fig. 5) is based on the predefined angle threshold. The first step computes HT values up to the predefined angle threshold. The temporal result is compared with the best obtained HT value. The computations are continued (second step) if the temporal result is better than the best HT, or dropped otherwise. After the second step the comparison is calculated again. Preprocessing of the input image is necessary according to [3] and negative representation is used. The computation time depends on the number of the circle sampling points and threshold. The threshold influences the computation time. The value about 200 for the tested image is optimal. There has been obtained improvement of about 16% for the drop technique.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 7, 7; 587-589
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane parametry stereologiczne w identyfikacji struktur przepływu mieszaniny dwufazowej gaz-ciecz
Selected stereological parameters for the identification of two-phase gas - liquid mixture flow structures
Autorzy:
Masiukiewicz, M.
Ulbrich, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2072208.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza stereologiczna
struktura przepływu dwufazowego
identyfikacja struktury
stereological analysis
two-phase flow pattern
pattern recognition
Opis:
Ukazano zastosowanie metody identyfikacji struktury mieszaniny wielofazowej opartej na analizie obrazu metodami stereologicznymi. Badania realizowano w kanale prostokątnym szczelinowym i czterech minikanałach dla pionowego współprądowego przepływu mieszaniny powietrzno-wodnej. Obliczono pięć parametrów stereologicznych, na podstawie których dokonano ilościowej i jakościowej oceny struktury. Informacje te umożliwiają sprawowanie kontroli nad urządzeniem, w którym taki przepływ zachodzi.
The paper illustrates the method of multi-phase mixture structure identification based on image analysis with stereological methods. The study was conducted in a rectangular slot channel and in minichannels for vertical co- current flow of air - water mixture. The quantitative and qualitative assessment of flow structure was calculated on basis of five specific stereological parameters. These information enable the control of device in which the flow occurs.
Źródło:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna; 2013, 5; 445--446
0368-0827
Pojawia się w:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie i ocena metod klasyfikacji sygnałów EEG
Analysis and classification of EEG data. An evaluation of methods
Autorzy:
Rutkowski, G.
Patan, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154847.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
EEG
sztuczne sieci neuronowe
rozpoznawanie obrazów
klasyfikacja
artificial neural networks
pattern recognition
classification
Opis:
Analiza i interpretacja sygnałów elektroencefalograficznych znalazła szerokie spektrum zastosowań w diagnostyce klinicznej. Pomimo licznych doświadczeń specjalistów, ciągle napotyka się wiele trudności. Powstające problemy związane są m.in. z aspektami technicznymi co spowodowane jest charakterem niestacjonarności w przypadku sygnałów takich jak sygnały EEG. Rozwiązania sprzętowe i programowe w tej dziedzinie są poddawane ciągłej poprawie ze względu na rozwój technologiczny. Bardzo obiecującym narzędziem w analizie i interpretacji sygnałów EEG są sztuczne sieci neuronowe. W pracy przedstawiono eksperymenty oparte o analizę i klasyfikację danych biomedycznych za pomocą różnych technik, w tym metod klasycznych takich jak naiwny klasyfikator Bayesa, k najbliższych sąsiadów z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji takich jak klasyfikatory SVM czy perceptron wielowarstwowy.
Analysis and interpretation methods of electroencephalogram signals have found a broad spectrum of applications in clinical diagnosis. Despite the experience of professionals, biomedical data analysis encounters many difficulties. Measurement problems are associated with both the technical ground that determines the character of non-stationarity of EEG signals and the individual nature of a neurological dysfunction. The existing hardware and software have been continuously improved due to the rapid progress of technological development. Very promising tool in the analysis and interpretation of the EEG signals are artificial neural networks. An electroencephalogram (EEG) is a noninvasive technique for measurement of processes occurring in the human brain. This technique allows direct measurement of electrical potentials of neuronal activity. EEG is thus recording of electrical activity of nerve cells on the surface of the cerebral cortex. Seizures are very important element in clinical diagnosis due to the ongoing search for causal link in generating sudden discharges of electricity. The interpretation of such signals may allow for appropriate treatment and selection of relevant therapy for individual cases. There have been many works in the area of electroencephalography which used artificial neural networks involving among the others in the process of recognizing specific graphoelements, which in turn indicate a definite neurological dysfunction. Neural networks are also able to extract the relevant information contained in the EEG signals and support the process of solving problems, such as the identification of characteristic EEG [1, 5, 6] patterns or determine patterns based on spectral EEG topography [3]. Neural networks are also used to identify artifacts, where inputs to the classifier are implemented in the form of selected parameters of a specific wave length [10]. The paper presents experiments based on the analysis and classification of biomedical data using various techniques, including classical methods such as naive Bayes classifiers, and nearest neighbor using artificial intelligence methods including SVM classifiers and multilayer perceptron.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 4, 4; 369-371
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozpoznawanie obrazów z wykorzystaniem neuronowego klasyfikatora NBV
Pattern recognition using NBV neural classifier
Autorzy:
Dybała, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327664.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
rozpoznawanie obrazów
sztuczna sieć neuronowa
klasyfikator neuronowy
pattern recognition
artificial neural network
neural classifier
Opis:
W artykule przedstawiono neuronowy klasyfikator NBV o konstrukcji inspirowanej strukturą sieci neuronowej CP (ang. Counter Propagation), który wykorzystuje koncepcję stosowaną w klasyfikacji minimalnoodległościowej, a w swym działaniu nawiązuje do idei funkcjonowania klasyfikatorów SVM (ang. Support Vector Machine).
The article presents the NBV neural classifier whose structure has been inspired by the structure of CP (Counter Propagation) neural network, which uses the methods applied in the minimum-distance classification, while in its operation it draws on the idea of functioning of SVM (Support Vector Machines) classifiers.
Źródło:
Diagnostyka; 2009, 3(51); 105-112
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kompresja JPG obrazu sonarowego z uwzględnieniem założonego poziomu błędu
JPG compression of sonar image with taking into account an assumed level of error
Autorzy:
Borawski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209939.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
rozpoznawanie obrazów
sonar
obraz sonarowy
kompresja JPG
GeoTiff
pattern recognition sonar
sonar image
JPG compression
Opis:
W artykule zaprezentowano dwie metody kompresji danych z sonaru wykorzystujące algorytm JPG. Umożliwiają one uzyskanie określonego odchylenia standardowego dla bloków obrazu będącego różnicą obrazu skompresowanego i nieskompresowanego oraz zapewniają utrzymanie się w granicach założonego błędu kompresji. Zaprezentowane metody zmieniają tylko sposób kompresji, dekompresja pozostaje bez zmian. Dzięki temu obraz poddany działaniu tych metod może być dekompresowany przez każdy program służący do tego celu. Dla obrazów sonarowych jest to szczególnie ważne ze względu na możliwość wykorzystania kompresji JPG w standardzie GeoTiff pozwalającym na zapis informacji o współrzędnych geograficznych i orientacji względem północy obrazu sonarowego.
In the article, two types of sonar data compression were presented. They both use the JPG algorithm. Thanks to them, it is possible to obtain the standard deviation for blocks of an image, which is a result of compressed and uncompressed image subtraction. They let to stay in the range of assumed compression error level as well. Instead of DCT transform, used in JPG compression, its orthonormal version was used. It allows us to use the properties of invariance of vector length in orthogonal coordinate system. Thanks to that, to determine the error of compression, calculation of reverse DCT transform is not needed. Presented methods change only the way of compression and not the decompression itself. It allows us to use any decompressing software with images compressed by these methods. For sonar images it is very important, because of the possibility of using the JPG compression in GeoTiff standard, allowing us to memorize the information about geographic coordinates and orientation in relation to the north direction of sonar image. Presented methods were compared with Jpg, Jpg2000 and fractal compression for chosen sonar images. The coefficients PSNR and SSI M were used. By the same size of files after the compression, the presented methods give lower quality of image, however, only they allow us to obtain the maximum value of error which is close to predicted one. The excess of this error is a result of rounding errors. For Jpg, Jpg2000 and fractal compression, the maximum error was exceeded several times.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2011, 60, 3; 227-245
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Próba wykorzystania sieci neuronowych w kompleksowej interpretacji danych elektromagnetycznych na przykładzie złoża Grabownica
An attempt to apply artificial neural networks in integrated interpretation of electromagnetic data - the Grabownica hydrocarbon deposit case study
Autorzy:
Mastej, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/183525.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
rozpoznawanie obrazów
sztuczne sieci neuronowe
magnetotelluryka
złoża węglowodorów
pattern recognition
artificial neural networks
magnetotellurics
hydrocarbon deposits
Opis:
W pracy przedstawiono próbę zastosowania metody rozpoznawania obrazów z użyciem sztucznych sieci neuronowych w kompleksowej interpretacji danych z sondowań magnetotellurycznych AMT (Audio-frequency Magnetotellurics) i CSAMT (Controlled Source Audio-frequency Magnetotellurics) ze złoża ropy i gazu Grabownica (dipol podłużny i poprzeczny względem linii profili pomiarowych). Obiektami klasyfikacji były pionowe pasy z przekrojów magnetotellurycznych, o szerokości 50 m, utworzone na bazie siatek interpolacyjnych. Strukturę obiektów formalnie niestrukturalnych wymuszono częściowo poprzez ich podział na: przypowierzchniową, wysokooporową strefę do 200 m n.p.m., strefę niskooporowych utworów uszczelniających oraz słabych maksimów - kominów dyfuzyjnych, od 200 do -100 m n.p.m. i najniższą, wysokooporową strefę złoża. Prawidłowe wskazanie rzeczywistych stref złożowych na bazie informacji pochodzących z często niejasnych i rozbieżnych między sobą obrazów z przekrojów magnetotellurycznych, świadczą o przydatności tej metody. Wskazano także dwie nieznane strefy złożowe w NE części przekroju G4 i w SW części przekroju G2.
The paper presents an attempt to apply the pattern recognition method using artificial neural networks in integrated interpretation of the magnetotelluric data AMT (Audio-frequency Magnetotellurics) and CSAMT (Controlled Source Audio-frequency Magnetotellurics), acquired from the Grabownica oil and gas deposit (longitudinal and transversal dipole in relation to measurement profile lines). Vertical belts of magnetotelluric cross-sections, each 50 m wide, obtained from interpolation grids, were the objects of classification. The structure of formally non-structural objects was partly imposed through division into: near-surface high-resistivity zone, to 200 m a.s.l., low-resistivity screens and week maxima - diffusion chimneys, from 200 to -100 m a.s.l., and the lowest, high-resistivity deposit zone. The usefulness of the method was proven by correct identification of real deposit zones based on data often coming from ambiguous and incompatible magnetotelluric cross-sections. In addition, two unknown deposit zones were discovered in NE part of cross-section G4 and SW part of cross-section G2.
Źródło:
Geologia / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie; 2011, 37, 1; 157-173
0138-0974
Pojawia się w:
Geologia / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych na zdjęciach pojazdów
Detection and recognition of registration plates on pictures of vehicles using artificial neural network
Autorzy:
Huzarek, M.
Rutkowski, T. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267795.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
przetwarzanie obrazu
lokalizacja obiektów
rozpoznawanie wzorców
sieci neuronowe
image processing
object localization
pattern recognition
neural networks
Opis:
W artykule przedstawiono koncepcję algorytmu wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych (AWiRTR) na obrazach cyfrowych pojazdów. Detekcja i lokalizacja tablic rejestracyjnych oraz wyodrębnienie z obrazu tablicy rejestracyjnej poszczególnych znaków odbywa się z wykorzystaniem podstawowych technik przetwarzania obrazu (przekształcenia morfologiczne, wykrywanie krawędzi) jak i podstawowych danych statystycznych obiektów wykrytych w obrazie (np. stosunek szerokość do wysokość obiektu). Natomiast za rozpoznawanie poszczególnych znaków odpowiedzialna jest wielowarstwowa, jednokierunkowa sztuczna sieć neuronowa. Przedstawiony algorytm został zaimplementowany i zweryfikowany w środowisku Matlab/Simulink. Pomimo wykorzystania w algorytmie AWiRTR dobrze znanych z literatury metod lokalizacji, segmentacji i rozpoznawania wzorców, otrzymane w trakcie weryfikacji algorytmu wyniki wskazują jego efektywność na poziomie 96,26%. Jest ona porównywalna do efektywności innych algorytmów AWiRTR opisywanych w literaturze.
A license plate detection and recognition system has basically three modules for: localization of the plate region using the digital image of the car, extraction of the characters from digital image of the license plate, and recognition of the characters using a suitable identification method. In this paper, an algorithm is designed that can localize of the plate and extract of the characters from digital image of the license plate with the basics image processing techniques (morphological transformations, edge detection) and with the statistical data (e.g. width height ratio) of the objects identified in the analyzed digital image. It is done at the second and third stage of the presented algorithm, respectively. Finally, at the fourth stage of the presented algorithm, the character recognition is done by multilayer, one directional artificial neural network. Algorithm was implemented and verified in the Matlab/Simulink environment. Experimental results demonstrate promising efficiency of the proposed algorithm: 98% in the task of license plate localization, 95,69% in the task of characters extraction, and 95,11% in the task of characters recognition.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 47; 67-70
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozpoznawanie wzorców cyfrowych pisma ręcznego z użyciem robota edukacyjnego
Handwritten digit pattern recognition based on education robot
Autorzy:
Dimitrova-Grekow, T.
Sworowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155788.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
pismo ręczne
drzewo decyzyjne
graf Hamiltona
pattern recognition
handwritten numbers
decision tree
Hamilton graph
Opis:
Niniejsza praca prezentuje zaimplementowanie systemu rozpoznającego ręcznie pisane wzorce cyfrowe z użyciem mobilnego układu edukacyjnego LEGO Mindstorms NXT. Został on wybrany ze względu na prostotę w konstrukcji i równocześnie możliwość złożonego programowania. Zbudowany w ramach projektu robot skanujący znaki pisma ręcznego spełnił założenia początkowe. Wyniki zaimplementowanego algorytmu rozpoznającego również pokryły się z oczekiwaniami - system osiągnął skuteczność na poziomie 100% w warunkach idealnych. We względnie utrudnionych warunkach skuteczność spadła do 91%.
Pattern recognition can be classified depending on the data source, the way data is read, processed and on the implementation of the recognition itself [9]. This paper presents a method of pattern recognition identifying handwritten Arabic numbers. The data is collected by a Lego Mindstorms NXT 2.0 mobile robot using a color sensor. Usually, the input data are gathered by high-precision equipment [2,5], and or have an additional multi-sensor subsystem [1]. Very successive recognition approaches are based on neural networks [3, 4,6] additional supported by statistic [8]. Unfortunately, all these methods require powerful calculations. The environment data read by such a simple educational robot contains many drawbacks: noises, relative stabile confidence etc. The solution we propose solves to some extent the problem using a minimal hardware equipment (Fig. 4) and undemanding computation effort. The built recognition system is divided into two parts. The first part presents the data set collection - the hand-written digits scanning (Fig.1) and the data initial processing. The second one consists of primary and secondary classification (Figs. 2 and 3). The algorithm is based on the undirected graph model [10]. The results of the conducted experiments are very interesting (Tabs. 1 and 2). This encourages further exploration of implementation of the well-known and new recognition methods on minimal hardware.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 8, 8; 812-814
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja tekstur za pomocą SVM - Maszyny Wektorów Wspierających
Texture classification using Support Vector Machine
Autorzy:
Goszczyński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/289416.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
maszyna wektorów wspierających
rozpoznawanie wzorców
rozpoznawanie obrazów
rolniczy robot mobilny
support vector machine (SVM)
pattern recognition
image recognition
agriculture mobile robot
Opis:
Motywacją do badań był pomysł wytworzenia robota-kosiarki wyposażonego w system komputerowego widzenia. Rozpoznawanie obrazu może zostać zrealizowane za pomocą klasyfikacji tekstur obiektów, które otaczają robota. Artykuł przedstawia przykład klasyfikacji tekstur za pomocą Maszyny wektorów wspierających SVM (ang. Support Vector Machine) Do badań wykorzystano oprogramowanie LIBSVM.
Motivation for research was idea to create mower robot with computer vision system. Image recognition can be done by textures classification of objects that robot is surrounded. This article has reviewed example of texture classification by SVM Support vector machine. For research was used LIBSVM software.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 13(88), 13(88); 119-126
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efektywna implementacja algorytmu wyszukiwania wzorców genetycznych
On efficient implementation of the search algorithm for genome patterns
Autorzy:
Milik, A.
Pułka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156619.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
programowanie dynamiczne
identyfikacja wzorców
rozpoznawanie wzorców
przetwarzanie równoległe
przetwarzanie potokowe
dynamic programming
computational methods
pattern identification
pattern recognition
parallel processing
pipeline processing
Opis:
W artykule zaprezentowano implementację algorytmu obliczającego stopień podobieństwa sekwencji znaków (genów) do zadanego wzorca. Algorytm wywodzi się z biologii obliczeniowej. Rozwiązania programowe wymagają znacznych zasobów sprzętowych oraz czasu. W badaniach nad algorytmem główny nacisk położono na poznanie jego własności i ich wykorzystanie przy implementacji. Pozwoliło to stworzyć bardzo oryginalna implementację zapewniającą niezwykle oszczędne gospodarowanie zasobami w układzie programowalnym jak i uzyskanie bardzo wysokich częstotliwości pracy.
The paper describes implementation of the computation algorithm in modern, complex programmable hardware devices. The presented algorithm originates from computation biology and works on very long chains of symbols which come from reference patterns of the genome. The software solutions in this field are very limited and need large time and space resources. The main research efforts were aimed at investigating the properties of the searching algorithm. Especially, the influence of the penalty values assigned to the mismatch, insertion and deletion on the algorithm was analysed. This allowed obtaining a completely new algorithm offering extremely efficient implementation and exhibiting the outstanding performance. The Virtex 5 FPGA family was considered to be a target family for the searching algorithm based on the dynamic programming idea. The obtained results are very promising and show the dominance of the dedicated platform over the general purpose PC-based systems.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 1, 1; 15-18
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 21

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies