List of publications on a keyword: «распознавание образов»
Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)
Aleksandr I. Shepelev , bachelor of juridical sciences
FSAEI of HE "Belgorod State National Research University" , Белгородская обл
Olga G. Khudasova , master of engineering sciences
Roman P. Gakhov , candidate of engineering sciences
Institute of Engineering and Natural Sciences of FSAEI of HPE "Belgorod State National Research University" , Белгородская обл
«Применение средств машинного зрения в системе идентификации маркировки и номерных знаков»
В данной статье рассматриваются самые распространённые программные средства распознавания образов и их применимость в решении задачи идентификации маркировки товаров или номерных знаков транспортных средств, решение данных задач востребовано на современном рынке информационных технологий.
Aleksandr I. Shepelev , bachelor of juridical sciences
FSAEI of HE "Belgorod State National Research University" , Белгородская обл
Olga G. Khudasova , master of engineering sciences
Roman P. Gakhov , candidate of engineering sciences
Institute of Engineering and Natural Sciences of FSAEI of HPE "Belgorod State National Research University" , Белгородская обл
«Проектирование системы распознавания номерных знаков государственной регистрации транспортных средств. Систематизация образов номерных знаков, применяемых в Российской Федерации»
В данной статье рассматриваются средства маркировки автотранспорта (регистрационные знаки) с точки зрения распознавания образов.
Технические науки
FSSFEI of HE "South Ural State University" (NRU) , Челябинская обл
Vladimir V. Mokeev , doctor of engineering sciences
Vysshaia shkola ekonomiki i upravleniia FGAOU VO "Iuzhno-Ural'skii gosudarstvennyi universitet (NIU)" , Челябинская обл
«Нейронные сети как приоритетное направление в решении задач распознавания образов на изображении»
В данной статье проанализировано применение нейронной сети для распознавания образов на изображении. Рассмотрены основные особенности применения нейронных сетей для распознавания образов. Отмечены недостатки существующих сетей. Представлена структура свёрточной нейронной сети как наиболее устойчивой к искажениям изображений сети.
FSAEI of HE "Belgorod State National Research University" , Белгородская обл
Alina A. Litvinova
ООО «НетКрэкер» , Воронежская обл
Roman P. Gakhov , candidate of engineering sciences
Institute of Engineering and Natural Sciences of FSAEI of HPE "Belgorod State National Research University" , Белгородская обл
«Проблема выбора оптимального средства распознавания образов для идентификации лекарственных средств»
В данной статье рассматриваются самые распространённые средства распознавания образов, а также их применимость в решении задачи идентификации лекарственного средства, что необходимо в рамках борьбы с контрафактом и просроченным товаром на российском рынке лекарственных средств.