Пръстови отпечатъци Проверка

 

Разпознаване на пръстови отпечатъци е активна изследователска област днес. Важен компонент в системи за разпознаване на пръстови отпечатъци е съвпадение алгоритъм пръстови отпечатъци. Според проблема домейн, алгоритми за съвпадение на пръстови отпечатъци са класифицирани в две категории: алгоритми за проверка на пръстови отпечатъци и пръстови отпечатъци идентификационния алгоритми. Целта на алгоритми за проверка на пръстови отпечатъци е да се определи дали две отпечатъци идват от една и съща пръст, или не. От друга страна пръстови отпечатъци идентификационния алгоритми търсене на пръстови отпечатъци на заявка в база данни, търси отпечатъци, идващи от една и съща пръст.

Тази демонстрация показва разпознаване на пръстови отпечатъци и идентификация.

 

GN табло - изкуствен интелект инструмент

 

GA табло е инструмент за прилагане на генетичния алгоритъм и изкуствени невронни мрежи в моделиране, предсказване, оптимизация и модел на еквивалентността с изкуствен интелект. С GN табло можете да решите различни инженерни проблеми от класически регресия и сближаването на линейно програмиране транспорт и място проблеми и други проблеми, учене чрез машина. Чрез предоставяне на алгоритми за обучение GN таблото използва данни от научни изследвания и експериментални мерки да научите повече за проблема. Резултатите от обучение алгоритми са аналитични модели, които може да се опише или предвиждане на състоянието на проблема, или може да разпознае модела. GN табло е много лесен за използване, дори и ако имате не дълбоко познаване на GA, GP или Ан, можете да приложите тези методи при намирането на решения. Инструментът може да се използва в моделиране на всякакъв вид на инженерни процес, който може да бъде описан с дискретни данни, както и в образованието по време на обучение на учениците за еволюционна методи, главно GP и ос, както и машинно обучение предимно изкуствени невронни мрежи.

 

 

Типичното за моделиране с GN табло може да бъде описан в 5 стъпки.

  1. Избиране на Solver тип: първата стъпка е изборът на вида на solver. Кои solver ще използвате зависи от намерението си какво искате да направите. Например ако искате да направите модел за вашия експериментално измерване имате няколко опции, които зависят от вашите експериментални данни и метода, който искате да използвате. В GN табло можете да използвате генетично програмиране или невронни мрежи за моделиране и прогнозиране експериментални данни. Но това не е строго отделно, тъй като може да изглежда на графиката по-долу. Това означава, че можете да потребител невронни мрежи за прогнозиране, но алгоритъм за обучение може да се основава на генетичния алгоритъм или частици рояк оптимизация или обратно размножаване алгоритъм.
  2. Зареждане на експериментални данни: GN таблото използва мощен инструмент за импортиране на вашите експериментални данни независимо от типа на данните. Можете да импортирате данните си цифров, двукомпонентни или класификация. GN таблото автоматично да дефинирате класове, или десетични стойности, разделени с числови данни формат с плаваща или запетая.
  3. Определяне на обучение параметри. След като данните са заредени и готови успешно, трябва да зададете параметрите за избрания метод. GN табло доставчици на различни параметри за всеки метод, така че можете да зададете параметри, които може да предоставя и генерира най-изходен модел.
  4. Търсене за решаване: GN табло осигурява визуализация на търсене на решение, така че можете визуално да наблюдава как GN табло намира по-добро решение като увеличаване на броя на итерациите. Ако предоставите данни за тестване на изчислените модел, можете да видите симулация на прогнози.
  5. Записване и експортиране на резултатите: GN табло предлага няколко опции, можете да изберете време на експортирането на вашето решение. Можете да експортирате вашето решение в Excel или текстов файл, както и на волфрам Mathematica или R езици за програмиране.

 

Както може да се разглежда, работещи в GN табло следва същите процедури независимо от типа на проблема. Това означава, че имате същия набор от стъпки, когато моделиране с генетично програмиране или невронни мрежи. В действителност GN табло съдържа същия набор от диалоговите прозорци за въвеждане при опит за решаване на търговски пътник проблем с генетични алгоритми или ако се опитвате да решите разпознаването на ръкописен текст с помощта на Backpropagation невронни мрежи. Всички алгоритми за живот GN таблото споделят един и същи потребителски интерфейс.

 

Освен параметри специфични за обучение алгоритъм GN табло предоставя набор от параметри които контролират начина на как итерация процес трябва да се прекратява и как итерация процес трябва да бъде обработен чрез parallelization да използва многоядрените процесори. По време на проблем при търсене GN табло записи история, така че можете да видите, когато се установи, най-доброто решение, колко време преминават след последното повторение процес трепвам, или колко време е остават да завърши изпълнява в момента итерация процес.

Дължи на факта, че GP е метод, който изисква много време за обработка, GN табло предоставя parallelization, което ускори процеса на търсене. Разрешаването или забраняването на parallelization обработката е само с едно щракване на бутона.

 

 

Ядрото главен компонент анализ (KPCA)

Нанасяне на проби, което показва как да използвате ядрото главен компонент анализ (KPCA) за извършване на не линейна трансформации и размерността намаление.

 

Линейни дискриминантен анализ (LDA)

Образец приложение, което показва как да използвате линейна дискриминантен анализ (известен също като LDA, или '' Fisher (множествена) линейни дискриминантен анализ ''), за да извършите линейни трансформации и класификация.

 

Главен компонент анализ (СПС)

Образец приложение, което показва как да използвате главен компонент анализ (СПС), за да извършите линейни трансформации и размерността намаление.

 

Denavit-Hartenberg кинематика

Denavit-Hartenberg forward kinematics sample application.

Показва как да използвате Denavit-Hartenberg параметри и уравнения за модел кинематични вериги.

 

Levenberg-Marquardt

Levenberg-Marquardt algorithm for Approximation, Time Series, and the XOR problems.

Демонстрира използването на Невро приложения за работа с Levenberg-Marquardt вместо Backpropagation. Включва решения за сближаване, прогнози за времето серия и ексклузивни- или (XOR) проблем с помощта на невронни мрежи, обучен от Levenberg-Marquardt.

 

 

 

Скритите Марковски модели

Показва как да използвате скритите Марковски модели (ВВМУ) и Марков последователност класификатори да признае последователност на дискретни наблюдения.

 

 

Глифове в признаване

Признаване на глифове (или оптични глифове както те се наричат най-често) е доста пресичане тема, която има приложения в редица различни области. Най-популярни прилагането на оптични глифове е увеличен реалност, където компютър видимост алгоритъм ги намира в видео поток и заместители с изкуствено генерирани обекти, създаване на изглед, който е наполовина реални и половина виртуални - виртуални обекти в реалния свят. Друга област на оптични глифове приложение е роботика, където глифове може да се използва да даде команди на робот или да помогне на робота да се ориентирате в някои среда, където глифове може да се използва да се даде робот посоки. Ето един от Ница демонстрации на оптични глифове приложение:

 

 IPPrototyper tool

 

Нашите партньори

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

Свържете се с нас!

Бюлетин

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us