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.author | Новиков А. О. | ru |
dc.contributor.author | Лезина И. В. | ru |
dc.contributor.author | Нечаев Д. А. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки 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 обратного распространения ошибки | ru |
dc.coverage.spatial | колоризация изображений | ru |
dc.coverage.spatial | искусственный интеллект | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | автоматизированные системы | ru |
dc.coverage.spatial | многослойный персептрон | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.creator | Новиков А. О. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625131324 | ru |
dc.identifier.citation | Новиков, 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-line | ru |
dc.description.abstract | Целью 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.extent | Электрон. дан. (1 файл : 4,2 Мб) | ru |
dc.title | Сравнение колоризации изображений многослойным персептроном и нечетким многослойным персептроном | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | 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 ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Новиков_Артём_Олегович_Сравнение_колоризации_изображений_многослойным.pdf | 4.33 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.