Вид документа:

Кваліфікаційна робота здобувача вищої освіти
ЕОМ
Обозний О. О. Гібридна модель розпізнавання символів на основі штучних імунних систем : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / О. О. Обозний ; кер. роботи проф. Корабльов М.М. ; ХНУРЕ, Кафедра Електронних обчислювальних машин. – Харків, 2014. – 79 с. : CD


Статистика використання: Видач: 0

Анотація:
У магістерській роботі проаналізовані проблеми алгоритмів скелетонізації, які пов'язані з отриманням разривів у місцях з'єднання ліній скелету символа на виході алгоритму. Досліджено гібридний метод скелетонізації, який поєднує у собі алгоритм Зонга-Суня та штучну імунну систему.
Розроблена програма демонструє роботу запропонованого методу. Проведені експериментальні дослідження по отриманню скелетів символів за допомогою алгоритма Зонга-Суня та гібридного алгоритма, зроблено порівняльний аналіз.

СКЕЛЕТОНІЗАЦІЯ, АЛГОРИТМ ЗОНГА-СУНЯ, СКЕЛЕТ СИМВОЛА, ШТУЧНА ІМУННА СИСТЕМА, ГІБРИДНИЙ МЕТОД, АФІННІСТЬ, АНТИГЕН, АНТИТІЛО


In this work the problem of skeletonization algorithms were analyzed. This problem is associated with obtaining breaks in the joints of the skeleton line symbol at the output of the algorithm. The studied skeletonization hybrid method that combines the Zhang-Suen algorithm and artificial immune system.
The program demonstrates the proposed method. Experimental study on obtaining skeletons of characters using the Zhang-Suen algorithm's and hybrid algorithm, the comparative analysis.

SKELETONIZATION, ZHANG-SUEN'S ALGORITHM, SKELETON SYMBOL, ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEM, HYBRID METHOD, AFFINITY, ANTIGEN, ANTIBODY