Отрывок: По окончанию загрузки файла, будет произведена его сегментация. В области «Оригинал» появится загруженное изображение, поверх которого будет наложена маска из цветных сегментов. В области «Темы» появится список из цветов, соответствующих своим сегментам, и выбранных тем, для каждого сегмента (рисунок А.2). Руководствуясь маской на исходном изображении, задайте требуемые темы каждому сегменту, выбирая их из доступных тем в списках. Рисунок А.2 – Область выбора тем По окончанию ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorНовиков А. О.ru
dc.contributor.authorЛезина И. В.ru
dc.contributor.authorНечаев Д. А.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialалгоритм обратного распространения ошибкиru
dc.coverage.spatialколоризация изображенийru
dc.coverage.spatialискусственный интеллектru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialавтоматизированные системыru
dc.coverage.spatialмногослойный персептронru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.creatorНовиков А. О.ru
dc.date.issued2018ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180625131324ru
dc.identifier.citationНовиков, А. О. Сравнение колоризации изображений многослойным персептроном и нечетким многослойным персептроном : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / А. О. Новиков ; рук. работы И. В. Лёзина; рец. Д. А. Нечаев ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электро. - Самара, 2018. - on-lineru
dc.description.abstractЦелью данной работы является проектирование и реализацияавтоматизированной системы колоризации изображений в оттенках серого цветас помощью многослойного персептрона и нечеткого многослойногоперсептрона, а также сравнение качества колоризации этими нейроннымисетями.Был проведен анализ предметной области, создан логический проектсистемы по методологии RAD (Rapid Application Development) — модельбыстрой разработки.Программное обеспечение разработано на языке высокого уровня Java всреде IntelliJ IDEA 2018 с использованием WEB технологий.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 4,2 Мб)ru
dc.titleСравнение колоризации изображений многослойным персептроном и нечетким многослойным персептрономru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartПо окончанию загрузки файла, будет произведена его сегментация. В области «Оригинал» появится загруженное изображение, поверх которого будет наложена маска из цветных сегментов. В области «Темы» появится список из цветов, соответствующих своим сегментам, и выбранных тем, для каждого сегмента (рисунок А.2). Руководствуясь маской на исходном изображении, задайте требуемые темы каждому сегменту, выбирая их из доступных тем в списках. Рисунок А.2 – Область выбора тем По окончанию ...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Новиков_Артём_Олегович_Сравнение_колоризации_изображений_многослойным.pdf4.33 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.