Артикул: 1032702
Раздел:Технические дисциплины (57837 шт.) >Информационные системы (728 шт.) >
Информационная безопасность (57 шт.)
Название или условие:
Нейросетевая технология распознавания рукописных символов в системах биометрической идентификации и аутентификации (Дипломная работа)
Описание:
ВВЕДЕНИЕ 6
1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ СИМВОЛОВ В СИСТЕМАХ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ И АУТЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ 7
1.1. Анализ общих вопросов идентификации и аутентификации 7
1.1.1. Понятие идентификации и аутентификации …………………………..7
1.1.2. Парольная аутентификация 8
1.1.3. Аутентификация по уникальному предмету 9
1.1.4. Биометрическая аутентификация 10
1.1.5. Биометрические системы идентификации и аутентификации и их классификация ………………………………………………………………….11
1.1.6. Проблемы построения и использования биометрических систем идентификации и аутентификации ……………………………………………13
1.2. Методы распознавания рукописных символов 15
1.2.1. Классификация методов распознавания рукописных символов ……15
1.2.2. Оценка эффективности и сравнительный анализ методов распознавания рукописных символов в биометрических системах ………..27
1.3. Возможности среды MatLab для реализации системы распознавания 29
1.3.1. Общее описание системы MatLab …………………………………….29
1.3.2. Описание встроенного языка программирования …………………...31
1.3.3. Neural Network Toolbox для нейронных сетей ……………………….31
1.4. Постановка задачи для разработки нейросетевой системы и технологии распознавания рукописных символов 32
1.5. Выводы 33
2. РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ СИМВОЛОВ 34
2.1. Функциональные диаграммы разработки нейросеетвой модели распознавания рукописных символов 34
2.2. Разработка структуры и обучение нейронной сети 37
2.3. Программная реализация нейросетевой системы распознавания рукописных символов 42
2.4. Пример использования нейросетевой системы для распознавания рукописных символов 46
2.5. Выводы 49
3. ТЕСТИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ СИМВОЛОВ 50
3.1. Тестирование нейросетевой системы на исходных изображениях 50
Как видим, все исходные изображения были верно распознаны. 51
3.2. Тестирование нейросетевой системы на искаженных изображениях 51
3.3. Общая оценка эффективности разработанной нейросетевой системы при распознавании рукописных символов 53
3.4. Выводы 54
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 55
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 56
ПРИЛОЖЕНИЯ 58
Приложение 1. Методические указания к выполнению лабораторной работы 58
Всего 70 страниц+файлы MatLab+презентация из 21 слайда
Процесс покупки очень прост и состоит всего из пары действий:
1. После нажатия кнопки «Купить» вы перейдете на сайт платежной системы, где можете выбрать наиболее удобный для вас способ оплаты (банковские карты, электронные деньги, с баланса мобильного телефона, через банкоматы, терминалы, в салонах сотовой связи и множество других способов)
2. После успешной оплаты нажмите ссылку «Вернуться в магазин» и вы снова окажетесь на странице описания задачи, где вместо зеленой кнопки «Купить» будет синяя кнопка «Скачать»
3. Если вы оплатили, но по каким-то причинам не смогли скачать заказ (например, случайно закрылось окно), то просто сообщите нам на почту или в чате артикул задачи, способ и время оплаты и мы отправим вам файл. Условия доставки: Получение файла осуществляется самостоятельно по ссылке, которая генерируется после оплаты. В случае технических сбоев или ошибок мозно обратиться к администраторам в чате или на электронную почту и файл будет вам отправлен. Условия отказа от заказа: Отказаться возможно в случае несоответсвия поулченного файла его описанию на странице заказа. Возврат денежных средств осуществляется администраторами сайта по заявке в чате или на электронной почте в течении суток.
Похожие задания:
