Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/8708
Title: Статистический подход к выбору эталонов при распознавании графических представлений объектов
Other Titles: Statistical approach to choice of templates at recognition of the objects graphic presentations
Authors: Муха, В. С.
Кузьков, А. Н.
Keywords: доклады БГУИР;Прокрустово преобразование;Прокрустово расстояние;методы распознавания;статистические эталоны;Procrustean transformation;Procrustean distance;method of recognition;statistical standard
Issue Date: 2016
Publisher: БГУИР
Citation: Муха, В. С. Статистический подход к выбору эталонов при распознавании графических представлений объектов / В. С. Муха, А. Н. Кузьков // Доклады БГУИР. - 2016. - № 5 (99). - С. 105 - 108.
Abstract: Выполнен анализ подходов к выбору эталонов при распознавании графических представлений объектов. Наряду с детерминированными предложено использовать также статистические эталоны. Предложены два способа получения статистических эталонов. Выполнены испытания различных эталонов и различных методов распознавания рукописных строчных букв кириллицы и листьев деревьев. В результате выявлено, что использование статистических эталонов приводит к значительному повышению достоверности распознавания.
Alternative abstract: The analysis of approaches to choice of templates at recognition of the graphic presentations of objects is executed. It is offered to use the statistical templates alongside with deterministic templates. Two ways of the statistical templates creation are offered. The testing of different templates and different methods of the recognition of the handwritten small letters and tree's sheets is performed. As a result the significant increasing of authenticity of recognition with statistical templates is discovered.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/8708
Appears in Collections:№5 (99)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Mukha_Statisticheskiy.PDF657.03 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.