Отрывок: Таким образом, мы тратим больше времени на проверку областей, где с большей вероятностью расположено лицо. Для этого они ввели концепцию Каскада классификаторов. Вместо того, чтобы применять все 6000 функций к одному окну, они сгруппированы по разным этапам классификаторов и применяются последовательно один за другим. Как правило, первые этапы содержат значительно меньше функций, по сравнению с последующими. Если окно не проходит на первом этапе...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Кондоров Е. А. | ru |
dc.contributor.author | Лёзин И. А. | ru |
dc.contributor.author | Соловьева Я. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм Делоне | ru |
dc.coverage.spatial | морфинг | ru |
dc.coverage.spatial | опорные точки | ru |
dc.coverage.spatial | преобразование полигонов | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание лиц | ru |
dc.coverage.spatial | растровые изображения | ru |
dc.coverage.spatial | триангуляция | ru |
dc.creator | Кондоров Е. А. | ru |
dc.date.issued | 2021 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20210921151853 | ru |
dc.identifier.citation | Кондоров, Е. А. Морфинг растровых изображений : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / Е. А. Кондоров ; рук. работы И. А. Лёзин ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики,. - Самара, 2021. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Целью в данной выпускной квалификационной работе является проектирование и реализация автоматизированной системы морфинга растровых изображений. Рассмотрены существующие системы морфинга изображений. Изучены методы распознавания лиц, триангуляции. В процессе выполнения работы был спроектирован логический проект по методологии UML при помощи веб-приложения Draw.io. Разработана и реализована автоматизированная система морфинга растровых изображений. Выпускная квалификационная работа содержит в себе три раздела. В первом разделе рассматриваются основные понятия изучаемой предметной области, производится анализ имеющихся систем-аналогов, обосновывается выбор метода морфинга растровых изображений. Во второй раздел входит описание логической модели системы, описания основных алгоритмов автоматизированной системы, а также обоснование выбора комплекса программных средств. Третий раздел содержит в себе контрольный пример с подробным объяснением работы программы. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,1 Мб) | ru |
dc.title | Морфинг растровых изображений | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.37.23 | ru |
dc.subject.udc | 004.056 | ru |
dc.textpart | Таким образом, мы тратим больше времени на проверку областей, где с большей вероятностью расположено лицо. Для этого они ввели концепцию Каскада классификаторов. Вместо того, чтобы применять все 6000 функций к одному окну, они сгруппированы по разным этапам классификаторов и применяются последовательно один за другим. Как правило, первые этапы содержат значительно меньше функций, по сравнению с последующими. Если окно не проходит на первом этапе... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Кондоров_Евгений_Александрович_Морфинг_растровых_изображений.pdf | 2.19 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.