Распознование плоских многопредметных изображений

Тип работы:
Дипломная
Предмет:
Информатика
Страниц:
63

7700 Купить готовую работу
Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Содержание

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ТЕХНОЛОГИЙ ПО КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ

1.1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.2 ОБЩИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ, СВЯЗАННЫХ С КЛАССИФИКАЦИЕЙ ОБЪЕКТОВ

1.3 МЕТОД МАКСИМАЛЬНЫХ ПЛОЩАДЕЙ

1.4 МЕТОД ГИСТОГРАММ

1.5 ВОПРОСЫ СЕГМЕНТАЦИИ

1.6 ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ С ОБУЧЕНИЕМ

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА НОВОГО ПОДХОДА К КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ

2.1 ВЕКТОР ФИТЧЕРОВ ОБЪЕКТА

2.2 ДИФФУЗНЫЕ КАРТЫ

2.3 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАХАЛАНОБИС-ДИСТАНЦИИ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ВЕКТОРОВ ФИТЧЕРОВ СИЛУЭТОВ ОБЪЕКТОВ В ДИФФУЗНОЙ КАРТЕ

2.4 ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТА КАК КЛАССА ОБУЧАЮЩЕЙ БАЗЫ

2.5 КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА КЛАССИФИКАТОРА

ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ, ТЕСТИРОВАНИЕ, ВНЕДРЕНИЕ АЛГОРИТМА И ОБРАБОТКА РЕАЛЬНОГО МАТЕРИАЛА

3.1 ОПИСАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ РАЗРАБОТАННОЙ СИСТЕМЫ

3.2 СТРУКТУРА МОДУЛЕЙ И КЛАССОВ СИСТЕМЫ

3.3 ОПИСАНИЕ ОБУЧАЮЩЕЙ БАЗЫ

3.4 ОПИСАНИЕ ТЕСТОВОГО МАТЕРИАЛА

3.5 СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ С СУЩЕСТВУЮЩИМИ МЕТОДАМИ

Список литературы

Бригхем Ю., Гапенcки Л. Финансовый менеджмент. С-П, Эконо-мическая школа, 1999.

2. Граиберг А. Г. Моделирование социалистической экономики. М.: Экономику 1988.

3. Гранберг А. Г. Динамические модели народного хозяйства. М.: Экономика, 1998

4. Егорова Н. Е., Хачатрян С. Р., Королева Н. В. Моделирование стра-тегии развития инновационно -ориентированных малых предприятий с ис-пользованием производственных функций. В сб. Микроэкономические пред-посылки экономического роста. М., ЦЭМИ РАН, 1999

5. Иванилов Ю. П., Лотов А. В. Математические модели в экономи-ке. М., 1979.

6. Никайдо X. Выпуклые структуры и математическая экономика. М.: Мир, 1992.

7. Солодовников А. С., Бабайцев В. А., Браилов А. В. Математика в экономике. М.: Финансы и статистика, 1998. Ч. 1.

8. Солодовников В. В., Тумаркин В. И. Теория сложности и проекти-рование систем управления. -М: Наука, 1990. -168 с.

9. Солодовников В. В., Тумаркин В. И. Теория сложности и проекти-рование систем управления. -М: Наука, 1990. -168 с.

10. Тюрин Ю., Литвак Б. Г., Орлов А. И. Анализ нечисловой инфор-мации // Математика и кибернетика.- М. :Знание, 1981.- С. 41.

11. Финансово-кредитный словарь. Том II. П/р В. Ф. Гарбузова. М.: Финансы и статистика, 1994.

12. Финансы, денежное обращение и кредиты, под ред. А. Н. Трошин, В. И. Фомкина, 2000 г.

13. Хелферт Э. Техника финансового анализа: /Под ред. Белых П. П. — М.: Аудит, ЮНИТИ, 1996

14. Цвиркун Л. Д. Структура сложных систем.- М.: Сов. Радио, 1975. -100 с.

15. Шумпетер Й. А. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия / предисл. В. С. Автономова. — М.: ЭКСМО, 2007. — 864 с.

16. Von Neyman. A Model of General Equilibrium, Review of Economic Stadies, 13. P. 1−9, 1987.

17. Иванов П. М. Алгебраическое моделирование сложных систем.- М.: Наука, 1996. -271 с.

18. Санто Б. Инновация как средство экономического развития: Пер. с венг. /общ. ред. и вступ. Б. В. Сазонова. — М.: Прогресс, 1990. — 296 с.

19.

20. Игонина Л. Л. Инвестиции. Учебное пособие/ Под ред. д.э.н., проф. Слепова В. А. — М.: Экономист, 2003.

21. Игошин Н. В. Инвестиции: организация, управление и финанси-рование: Учеб. Для вузов по экон. спец. — 2-е изд. перераб. и доп. — М.: Юни-ти-Дана, 2001.

22. Общая теория денег и кредита. Под редакцией профессора Е. Ф. Жукова 1995 г.

23. Остапенко В., Мешков В. Собственные источники инвестиций предприятий// Экономист. — 2003'8. с. 28.

24.

25. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и эконо-мическая теория. М.: Прогресс, 1993.

26. Канторович Л. В., Ланге О., Немчинов B.C. и др. Применение ма-тематики в экономических исследованиях / Под ред. В. С. Немчинова. М., 1990.

27. Котов И. В. и др. Моделирование народохозяйственных процес-сов. Л.: ЛГУ, 1991

28. Красавина Л. Н. Международные валютно-кредитные и финансо-вые отношения, М. :"Финансы и статистика", 1994.

29. Ланкастер К. Математическая экономика. М.: Советское радио, 1972.

30. Леонтьев В. и др. Исследование структуры американской эконо-мики. М.: ГаЛ техиздат, 1958.

31. Вожегова М. А. Информация как ресурс устойчивого развития компании // Экономика, статистика, информатика. Вестник УМО, — № 4, — 2011. (0,5 п.л.)

32. Вожегова М. А. Оценка инновационной активности компании че-рез призму ее информационной культуры // Экономика, статистика, инфор-матика. Вестник УМО, — № 6, — 2011. (0,45 п.л.)

33. Вожегова М. А. Формирования управленческих новаций для реа-лизации стратегических решений // Межотраслевой научно-практический журнал «Интеграл». — № 5. — 2011. (0,3 п. л)

34. Вожегова М. А. Драйвер инноваций // Inelligent enterprise.- № 3. — 2011. (0,2 п.л.)

35. Вожегова М. А. Инновационная активность компаний // Немате-риальные ресурсы регионов: информационный аспект. Сборник научных трудов — Ярославль, изд. «Аверс плюс», 2010. (0,4 п.л.)

36. Вожегова М. А. Практическая польза от взаимодействия ИТ ком-пании Росгосстрах и студентов ВУЗов //VI Международная научно-методическая конференция «Совершенствование подготовки IT-специалистов по направлению: „Прикладная информатика для инновацион-ной экономики“: Сборник научных трудов» / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. — М., 2010. (0,15 п.л.)

37. Вожегова М. А. Информация как стратегический ресурс развития компании// Интеллектуальные ресурсы регионов. Сборник научных трудов — Ярославль, изд. «Аверс плюс», 2009. (0,5 п.л.)

39. Лизинг и коммерческий кредит. М.: «Истсервис», 1994

40. Литвак Б. Г. Автоматизированные системы экспертного оценива-ния и аккредитация.- М.: Исследовательский центр проблем качества подго-товки специалистов (ИЦ). 2003. -142 с.

41. Литвак Б. Г. Автоматизированные системы экспертного оценива-ния и аккредитация.- М.: Исследовательский центр проблем качества подго-товки специалистов (ИЦ). 2003. -142 с.

42. Литвак Б. Г. Экспертные системы.- М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

43. Литвак Б. Г. Экспертные технологии в управлении. — М.: Дело, 2004. — 400 с.

44. Расева Е., Сикорский Р. Математика метаматематики. — М.: Нау-ка, 1972.- 592 с.

45. Гантмахер Ф. Р. Теория матриц. М.: Наука, 1989.

46. Гожальчины М. Б., Кишки Е. Б., Стахович Н. С. Некоторые прблемы изучения адекватностей нечетких моделей//Нечеткие множест-ва: Теория возможностей. Под ред. Ягера. — М.: Мир, 1988.С. 21.

47. Горелик А. Л., Гуревич И. Б., Скрипкин В. А. Современное состоя-ние проблемы распознавания. — М.: Радио и связь, 1985.

48. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. — М.: Выс-шая школа, 1984.

49. Гофман А. Л. О приближении функций принадлежности по экс-периментальным данным // Обработка информации и принятие решений в условиях неопределенности.- Фрунзе.: Илим, 1981. С. 33 — 36.

50. Гудмен И. Э. Нечеткие множества как классы эквивалентности случайных множеств// Нечеткие множества: Теория возможностей. Под ред. Ягера. — М.: Мир, 1988.- С. 241-.

51. Дубровская И. С., Койфман Ю. И., Удовиченко Е. Т. Системное моделирование динамической меры качества объектов. //Системные исследо-вания проблем управления качеством и автоматизации процессов управле-ния. -М.: Изд-во стандартов, 2000.- С. 201 -214.

52. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. — М. :Мир, 1976.

53. Дюбуа Д., Прад А. Общий подход к определению индексов срав-нения в теории нечетких множеств//Нечеткие множества: Теория возможно-стей. Под ред. Ягера. -М: Мир, 1988. С. 9.

54. Журавлев Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации. «Проблемы кибернетики». Вып. 33. — М.: Наука, 1978.

55. Келли Дж. Общая топология. -М.: Наука, 1981. -432 с.

56. Колмогоров А. Н., Драгалин А. Г. Введение в математическую ло-гику. — М.: МГУ, 1982. -120 с.

57. Журид Б. А., Силов В. Б. Метод построения логико-лингвистических моделей интеллектуальных роботов. -Изв. АН СССР: Техническая кибернетика, — 1983.- № 5.- С. 188 — 193.

58. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. — М.: Знание, 1974. — С.5 — 49.

59. Маркус М., Минк X. Обзор по теории матриц и матричных нера-венств. М.: 1 ка, 1972.

60. Математические вопросы построения системы моделей. Новоси-бирск, Наука, Сибирское отделение, 1976

61. Мыльник В. В., Титаренко Б. П, Волочиенко В. А. Исследование систем управления, 2-е изд., — М: Академический Проект; Екатеринбург: Деловая книга — 2003.

62. Мыльник В. В., Титаренко Б. П., Волочиенко В. А. Исследование систем управления. — М.: Академический Проект, 2003. — 352 с.

63. Норвич А. М., Турксен И. Б. Построение функций принадлежно-сти// Нечеткие множества и теория возможностей.- М:. «Радио и связь», 1988.- С. 64 — 71.

64. Васильев К. К. Статистические методы обработки многомерных изображений / К. К. Васильев, А. А. Спектор // Методы обработки сигналов и полей. — Ульяновск: УЛПИ, 1992, C. 3 — 19

65. Васюков В. Н. Квазиоптимальный алгоритм двумерной фильтра-ции / В.Н. Васюков// Методы статистической обработки изображений и по-лей.- Новосибирск, 1984, C. 14 — 18.

66. Васюков В. Н. Новые подходы к решению задач обработки и рас-познавания изображений / В. Н. Васюков, И. С. Грузман, М. А. Райфельд, А. А. Спектор // Наукоемкие технологии.- 2002. — № 3. — С. 44 — 51.

67. Визильтер Ю. В., Лагутенков А. В. Автоматическое выделение и сопровождение малоразмерных объектов по признаку их движения на циф-ровых изображениях

68. Гай В. Е. Формирование тестовых изображений для оценки каче-ства алгоритмов сегментации / В. Е. Гай, С. Н. Борблик // Цифровая обработка сигналов и ее применение: тр. 8 межд. науч. -техн. конф. — М., 2006. — т.2. — С. 356 — 359.

69. Герчес В. Г. Обнаружение сигналов на многозональном изобра-жении: дис. канд. техн. наук./ В. Г. Герчес. — Ульяновск, 1992. — 143с.

70. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс, М.: Техносфера, 2005. — 1072 с.

71. Градштейн И. С. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведе-ний / И. С. Градштейн, И. М. Рыжик, М.: Наука, 1971. — 1108 с.

72. Грузман И. С. Цифровая обработка изображений в информаци-онных системах / И. С. Грузман [и др. ], Новосибирск: НГТУ, 2002. — 456 с.

73. Даджион Д. Цифровая обработка многомерных сигналов / Д. Даджион, Р. Мерсеро, М.: Мир. 1988. — 488 с.

74. Желтов С. Ю., Сибиряков А. В., Выделение характерных черт на цифровых изображениях авиационной и космической съемки.

75. Завалишин Н. В. Модели зрительного восприятия и алгоритмы анализа изображений / Н. В. Завалишин, И. Б. Мучник, М.: Наука, 1974. — 344 с.

76. Злобин В. К. Стохастическая модель спутниковых изображений и ее использование для сегментации природных объектов / В. К. Злобин, В. В. Еремеев, В. М. Васильев // Автометрия. — 2001.- № 2.

77. Зуев В. Е. Распространение видимых и инфракрасных волн в ат-мосфере / В. Е. Зуев, М.: Советское радио, 1970. — 784 с.

78. Ким Н. В., Наблюдение за объектами на основе ситуационно-информационного подхода.

79. Киричук В. С. Обнаружение малоразмерных объектов по после-довательностям ТВ-Изображений ИК диапазона / В. С. Киричук, С. В. Парфененок, В. Ю. Ангеров // Распознавание образов и анализ сцен, тр.5 межд. науч. -техн. конф. — М., 2002.- т.1. — С. 273 — 278

80. Книжников Ю. Ф. Принцип множественности в современных аэ-рокосмических методах и способы дешифрирования серии снимков при сельскохозяйственных исследованиях / Ю. Ф. Книжников, В. И. Кравцова // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хо-зяйстве. — М.: Наука, 1990. — С. 47−54.

81. Коростелев А. П. Стохастические рекуррентные процедуры (ло-кальные свойства) / А. П. Коростелев, М.: Наука, 1984. — 208 с.

82. Кравченко В. Ф. Нелинейная фильтрация изображений с сохране-нием малоразмерных деталей в присутствии импульсных и мультипликатив-ных помех / В. Ф. Кравченко, В. И. Пономарев // Радиотехника и

электроника. — 2001. — № 4. — с. 476 — 483

83. Крамер Г. Математические методы статистики / Г. Крамер, М. Мир, 1975, 648 с

84. Ахметшин А. М., Федоренко А. Е. Применение теории марковских случайных полей для сегментации мультиспектральных изображений земной поверхности. http: //gis. nmu. org. ua/lit/doc2. doc

85. Ахметшин А. М., Фенога Д. А. Отображение и анализ мультиспек-тральных изображений земной поверхности в базисе Грамма — Шмидта. http: //gis. nmu. org. ua/lit/doc1. doc

86. Бакут П. А. Теория обнаружения сигналов / П. А. Бакут. — М.: Ра-дио и связь, 1984. — 440 с.

87. Бакут П. А., Колмогоров Г. С. Сегментация изображений: Методы выделения границ областей / П. А. Бакут, Г. С. Колмогоров. // Зарубежная ра-диоэлектроника. — 1987, — № 10.- С. 16−23

88. Балакришнан А. В. Теория фильтрации Калмана: Пер. с англ. /А.В. Балакришнан — М.: Мир, 1988, 168 с.

89. Бейтмен Г. Таблицы интегральных преобразований / Г. Бейтмен, А. Эрдейи, М.: Наука, 1989, T1, 343 с.

90. Белов В. В. Обнаружение аномалий подстилающей поверхности земли в ансамбле космических снимков алгоритмами разладки для геоин-формационных систем (ИОА СО РАН, Томск)

91. Бендат Д. Прикладной анализ случайных данных / Д. Бендат, А. Пирсол — М.: Мир, 1989. — 540 с.

92. Богомолов Р. А. Ковариационные функции авторегрессионных случайных полей/ Р. А. Богомолов, В. Р. Крашенинников //Методы обработки сигналов и полей: сб. научн. тр. — Ульяновск: УЛПИ, 1990. — С. 5 — 9.

93. Бокс Д. Анализ временных рядов / Д. Бокс, Г. Дженкинс // Пер. с англ.: Под ред. В. Ф. Писаренко. — М.: Мир, 1974, кн. 1. — 406 С.

94. Бондур В. Г. Моделирование многоспектральных аэрокосмиче-ских изображений динамических полей яркости. / В. Г. Бондур, Н. И Арже-ненко, В. Н. Линник, И. Л. Титова // Исследование Земли из космоса. — 2003, -№ 2.- С. 3 — 17

95. Брокштейн И. М., Мерзляков С. Н., Попова Н. Р. Обнаружение и локализация малоразмерных объектов на неоднородном фоне // Цифровая оптика. Обработка изображений и полей в экспериментальных исследовани-ях.

96. Бронников А. В. Комбинированные алгоритмы нелинейной фильтрации зашумленных сигналов и изображений / А. В. Бронников, Ю. Б Воскобойников // Автометрия. — 1990, № 1.

97. Буряк Д. Ю., Визильтер Ю. В. Автоматизированное конструирова-ние близких к оптимальным процедур идентификации и обнаружения объек-тов на изображении с использованием генетических алгоритмов.

98. Крашенинников В. Р. Адаптивный компенсатор коррелирован-ных помех / В. Р. Крашенинников, А. Г. Ташлинский // Методы обработки сигналов и полей: сб. научн. тр. — Ульяновск: УлПИ, 1992.- С. 120 — 128

99. Кучеренко К. И. Двумерные медианные фильтры для обработки изображений / К. И. Кучеренко, Е. Ф. Очин // Зарубежная радиоэлектроника. — 1986.- № 6.

100. Леман Э. Теория точечного оценивания /Э. Леман, М.: Наука, 1991. — 448 с.

101. Лепский А. Е. О нахождении минимального представления кон-тура изображения как решение задачи нечеткой кластеризации. http: //semery. narod. ru/lampai/rus/public. html

102. Марпл-мл С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С.Л. Марпл-мл, М.: Мир, 1990. — 584 с.

103. Миньсу Ш. Алгоритм обнаружения объекта, основанный на гра-фе смежности областей/ Ш. Миньсу, Ч. Дайхун // ТИИЭР.- 1984.- № 7.- с. 263 — 268.

104. Монахов С. В. Методология анализ и проектирования сложных информационных систем / С. В. Монахов, В. П. Савиных, В. Я. Цветков, М. Просвещение, 2005, — 264 с.

105. Мудров В. И. Методы обработки измерений: Квазиправдоподоб-ные оценки / В. И. Мудров, В. Л. Кушко, М.: Радио и связь, 1983, — 304 с.

106. Мурашов Д. М. Метавыделения фона на последовательностях

изображений с использованием фильтра Калмана / Д. М. Мурашов, А. В. Хилков, И. А. Шамтиев // Распознавание образов и анализ сцен, тр.5 межд. науч. -техн. конф. -М., 2002.- т.2.- С. 389 — 393

107. Руспини Э. Т. Последние достижения в нечетком кластер-анализе//Нечеткие множества: Теория возможностей. Под ред. Ягера. М: Мир. 1998.

108. Селекция и распознавание на основе локационной информации / А. Л. Горелик, Ю. Л. Барабаш, О. В. Кривошеев и др.; Под ред. А. Л. Горелика. — М.: Радио и связь, 1990.

109. Современное состояние теории исследования операций. Под ред. Н. Н. Моисеева. -М.: Наука, 1979. -464 с.

110. Современное состояние теории исследования операций. Под ред. Н. Н. Моисеева. -М.: Наука, 1979. -464 с.

Заполнить форму текущей работой