Создан заказ №2923171
23 апреля 2018
Анализ изображений на основе теории СЗ
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно выполнить дипломную работу по программированию с оформлением по госту и списком литературы. Срок 8 дней, подробное описание темы приложено к заданию
Фрагмент выполненной работы:
Введение
Актуальность. Системы распознавания лиц получают, в настоящее время, все более широкое распространение в тех приложениях, где имеет место разграничение доступа к информации, либо в системах безопасности. Они позволяют повысить удобство доступа к информации, а также обеспечить безопасность какого либо объекта. Повышение достоверности и скорости распознавания ведет, как правило, к усложнению систем распознавания и стоимости их изготовления. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Вместе с тем, в некоторых приложениях, требуется реализовать компактную и простую систему распознавания изображений лиц, которую достаточно просто реализовать аппаратно или встроить в уже имеющуюся или разрабатываемую систему. Такие системы распознавания могут потребоваться, например, для доступа к информации в какой-либо информационной системе или для доступа в помещение. В таких системах требуется высокая достоверность идентификации личности.
В системах распознавания изображений лиц используются несколько основных этапов обработки изображения — это выделение параметров или характеристик изображения, статистическая обработка наблюдений и собственно стадия распознавания.
Для качественной работы системы распознавания очень важна первая из указанных стадий, основанная на методах цифровой обработки изображений. На этой стадии, как правило, применяются методы преобразования представления изображения. Для этого можно использовать Фурье-преобразования, вейвлет-преобразования, методы выделения собственных значений, применение скрытых марковских моделей и т.д. Широкое распространение в области распознавания изображений лиц получил метод вейвлет-преобразования, основанный на выделении частотной, временной и амплитудной составляющей изображения. В данном случае можно говорить о таких характеристиках в связи с тем, что в методах цифровой обработки изображений, изображение рассматривается как двумерный сигнал. Также широкое распространение получил метод, основанный на использование скрытых марковских моделей. В этом случае для классификации изображения лица используются одномерные или многомерные скрытые марковские модели. Наибольшее распространение в системах распознавания изображений лиц получили двумерные скрытые марковские модели.
При решении задач распознавания лиц используются решения на основе собственных значений. Методы решения задачи собственных значений условно можно разделить на две группы: итерационные методы и методы преобразования подобия. Распространенным методом вычисления наибольших или наименьших собственных значений является метод прямых итераций (степенной метод, метод релаксаций). Однако на скорость сходимости решения влияет отношение величины искомого собственного значения к ближайшему собственному значению. Если это отношение близко к единице, то сходимость оказывается медленной. Скорость сходимости итерационного процесса зависит еще и от того, насколько удачно выбран начальный вектор.
Методы преобразований подобия применяются с целью получить из исходной матрицы новую, но более простого вида, хотя и с теми же собственными значениями. Наибольшее распространение получили методы Якоби, Гивенса и Хаусхолдера. Метод Хаусхолдера позволяет прийти к результату быстрее, чем метод Гивенса, так как он связан с выполнением меньшего числа, хотя и более сложных преобразований.
Методы понижения порядка матриц (конденсации) можно условно отнести к методам преобразования подобия, так как цель понижения порядка матрицы заключается в формировании матрицы меньшего порядка, которая была бы подобна исходной матрице в том смысле, что собственные значения этих матриц в заданном диапазоне совпадали бы с заданной точностью. Методы конденсации делят все признаки на основные (удерживаемые) и вспомогательные (исключаемые). Затем используется предположение о зависимости вспомогательных признаков от основных, что позволяет в дальнейшем их исключить. Одной из первых реализаций идеи понижения порядка матриц стал метод статической конденсации, или метод Гайана, предложенный в 1965 г. для решения обобщенной задачи собственных значений, возникающей при расчете колебаний конечно-элементных моделей. Метод определяет наименьшие собственные значения и требует предварительного выбора основных и вспомогательных переменных. Метод частотной конденсации представляет следующий шаг развития методов конденсации и в отличие от статической конденсации имеет формализованную процедуру выбора основных переменных. Метод частотной конденсации позволяет находить все собственные значения в заданном интервале.
Сведение обобщенной проблемы собственных значений с симметричными матрицами к стандартной проблеме собственных значений невыгодно, так как в ней матрица несимметричная. Как известно, симметричные матрицы имеют ряд полезных свойств, которые позволяют построить эффективные методы различных вычислений. Поэтому сознательно терять полезные свойства исходной проблемы невыгодно. В связи с этим для решения обобщенной проблемы собственных значений с симметричными матрицами разработаны специальные методы, которые, по сравнению с общими методами, позволяют решать проблему более эффективно.
Отметим, что обобщенная проблема собственных значений с симметричными действительными положительно определенными матрицами возникает, например, при определении собственных частот линейных колебательных систем с распределенными параметрами вариационными методами математической физики, в том числе методом конечных элементов. Среди методов решения обобщенной проблемы собственных значений с симметричными матрицами одно семейство методов состоит в сведении проблемы к стандартной проблеме собственных значений с симметричной матрицей. Рассмотрим методы этого семейства в работе далее.
Целью работы работы является анализ изображений на основе теории собственных значений. Необходимо сделать обзор алгоритмов анализа изображений по собственным значениям, произвести практическую реализацию алгоритмов анализа изображений по собственным значениям
Объект исследования – анализ изображений.
Предмет исследования - алгоритмы анализа изображений на основе теории собственных значений.
Структура работы. Бакалаврская работа состоит из введения, основной части, заключения, списка литературы и приложения.
Во введении обосновывается актуальность работы, цель, задачи, объект и предмет исследования.
Основная часть содержит два раздела. В первом рассматривается обзор алгоритмов анализа изображений по собственным значениям
Во втором разделе описываются выбранные средства разработки и практическая реализация алгоритмов анализа изображений по собственным значениям
В заключение представлены основные выводы по проделанной работе и результаты.
Приложения содержат презентационный материал (Приложение A), исходный код программы (Приложение Б)Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
3000 ₽
Заказчик оплатил в рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией для внесения правок на основе комментариев преподавателя
30 апреля 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Анализ изображений на основе теории СЗ.docx
2021-02-28 18:13
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.7
Положительно
Работа выполнена на отлично,в любое время суток на связи.Заказывая работу у автора желательно оставлять небольшой запас по времени.У автора заказываю не первую работу,все хорошо
Хочешь такую же работу?
300 ₽
