Системи оптичного розпізнавання символів на основі тензорних моделей

Автор(и)

  • Д. Н. Винник Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.2.9085

Анотація

Досліджується питання представлення символів (літер) тензором. Показано, що тензор­ні характеристики (головні інваріанти, магнітуда, числа, коефіцієнти характеристично­го рівняння, сінгулярні розклади) можуть бути ефективно використанні для рішення задачі розпізнавання

Біографія автора

Д. Н. Винник, Національний авіаційний університет

Інститут комп'ютерних технологій

Посилання

Анциферов С. С, Евтихеев Н. Н. Адаптивные системы распознавания образов пространственно-временных полей // Искусственный интеллект. - 2004, - №3,- С. 405 -416.

Al Dhouyani Saud,

Бутенков С. А. Синергетический подход к задаче генерализации при обучении нечетких нейронных сетей для обработки изображений // Искусственный интеллект. - 2005, - № 4. - С. 319 - 323.

Бутенков С. А., Al Dhouyani Saud. Применение нейронных сетей для семантической интеллектуальной сегментации // Искусственный интеллект. - 2006, - № 3. - С. 262 - 269.

Бутенков С. А. Грануляция и инкапсуляция в системах эффективной обработки многомерной информации // Искусственный интеллект. - 2005, - № 4. - С. 106-115.

Агарков А. В. Иерархическое представление с помощью графа // Искусственный интеллект. - 2007, - № 1. - С. 101 - 109.

Макарычев В. 77. Распознавание плоских изображений методами теории групп Ли // Искусственный интеллект. - 2004, - № 3. - С. 493 - 498.

Габриель Крон. Тензорный анализ. Москва, «Советское радио», 1978. - 719 с.

Акивис М. А., Гольдберг В. В. Тензорное исчисление. - М.: 1969. - 351 с.

Минаев Ю. Н., Филимонова О. Ю., Винник Д. Н. Тензорные модели изображений // Матеріали YIII міжнародної науково-технічної конференції «АВІА-2007». - Т. 1. - С. 17 - 20.

Brannon R. М. Functional and Structured Tensor Analysis for Engineers. - New Mexico, 2003. - 300 p.

##submission.downloads##

Номер

Розділ

Статті