Верификация по отпечаткам пальцев

Распознавание отпечатков пальцев является активной областью исследований в настоящее время. Важным компонентом в системах распознавания отпечатков пальцев является алгоритм сопоставления отпечатков. В зависимости от проблемной области алгоритмы сопоставления отпечатков пальцев делятся на две категории: алгоритмы верификации отпечатков пальцев и алгоритмы идентификации отпечатков пальцев. Цель алгоритмов верификации отпечатков пальцев - определить, принадлежат ли два отпечатка одному и тому же пальцу или нет. С другой стороны, алгоритмы идентификации по отпечаткам пальцев ищут в базе данных отпечатки пальцев, принадлежащие одному и тому же пальцу.

Эта демонстрация демонстрирует распознавание и идентификацию отпечатков пальцев.

Кинематика Денавита-Хартенберга

Демонстрирует, как использовать параметры и уравнения Денавита-Хартенберга для моделирования кинематических цепей.

Левенберг-Марквардт

Демонстрация использования нейроприложений для работы с Левенбергом-Марквардтом вместо Backpropagation. Включает решения для аппроксимации, предсказания временных рядов и задачи исключающего "или" (XOR) с использованием нейронных сетей, обученных по Левенбергу-Марквардту.

Смарт Био

Smart Bio - это приложение общих функций биоинформатики, предназначенное для упрощения создания приложений в области биологических наук.

В ядре приложения реализован ряд парсеров и форматеров файлов распространенных типов, коннекторы к широко используемым веб-сервисам, таким как NCBI BLAST, и стандартные алгоритмы для сравнения и сборки последовательностей ДНК, РНК и белков. В комплект также входят примеры инструментов и фрагменты кода.

Конструктор и механизм выполнения рабочих процессов в биоинформатике.

Smart Bio позволяет создавать программы визуально, соединяя различные компоненты вместе в дизайнере, а затем сохраняя их в XML-файл, который можно запустить в графическом дизайнере или из инструмента командной строки.

Она состоит из двух частей:

1. Дизайнер с графическим интерфейсом, который предоставляет доступ к набору предопределенных действий и основным действиям WF. Вы можете создавать, редактировать и сохранять рабочие процессы в файлах на основе XML.
2. Консольный прогон, который может принимать персистентные WF и выполнять их, предоставляя возможности ввода и вывода.

Затем вы можете перетащить различные действия из панели инструментов слева. Каждый вид деятельности можно выбрать и изменить его свойства в проводнике свойств в правой нижней части экрана.

Решатель квадратичного программирования (QP)

Решение задач квадратичного программирования (QP) с помощью двойственного метода Гольдфарба и Иднани.

Распознавание глифов

Распознавание глифов (или оптических глифов, как их чаще всего называют) - довольно узкая тема, которая находит применение в самых разных областях. Наиболее популярное применение оптических глифов - дополненная реальность, когда алгоритм компьютерного зрения находит их в видеопотоке и заменяет искусственно сгенерированными объектами, создавая вид, наполовину реальный, наполовину виртуальный - виртуальные объекты в реальном мире. Еще одна область применения оптических глифов - робототехника, где глифы могут использоваться для подачи команд роботу или для помощи роботу в навигации в некоторой среде, где глифы могут использоваться для указания роботу направлений. Вот одна из красивых демонстраций применения оптических глифов:

Консенсус по случайной выборке (RANSAC)

Демонстрирует, как использовать RANSAC для робастной подгонки линейной регрессии, избегая негативного влияния выбросов в данных регрессии.