Пример готовой дипломной работы по предмету: Школьная математика
Оглавление
Введение
Первая глава. Обзор способов различения картинок
Попиксельный способ
Коэффициент Пирсона
Коэффициент Спирмена
Способ с использованием преобразования Фурье
Обзор других способов
Вторая глава. Преобразование Фурье
Прямое и обратное и свойства
Дискретное преобразование Фурье
Применение
Физический смысл преобразования
Реализация
Третья глава. Описание способа распознавания
Теоретическое описание
Обоснование способа
Список литературы
Содержание
Выдержка из текста
Провести анализ литературы в предметной области по обработке графических изображений. Рассмотреть и проанализировать основные возможности современных и используемых на практике аналогичных программных решений по обработке графических изображений. Описать примеры обработки графических изображений средствами разработанного программного обеспечения
При выполнении данной работы были использованы следующие методы и приемы экономического анализа: балансовый, сравнение абсолютных и средних величин, коэффициентный метод, горизонтальный и вертикальный анализ, метод группировки, графическое изображение показателей и другие.
При выполнении данной работы были использованы следующие методы и приемы экономического анализа: балансовый, сравнение абсолютных и средних величин, коэффициентный метод, горизонтальный и вертикальный анализ, метод группировки, графическое изображение показателей и другие.
Задача
1 Дивиденд, выплачиваемый ежегодно по акции нулевого роста, равен D = 400 руб. Ожидаемая норма прибыли Ks= 5%. Определите теоретическую (внутреннюю) цену акции.Задача
2 Нормативные трудозатраты на единицу продукции равны 10 руб./ед., а фактический выпуск продукции составил
10. единиц. Фактические трудозатраты равны 800 руб. Определите общее отклонение по трудозатратам.
Однакографическая информация, в отличие от текстовой и иной, не характеризуется предварительным набором выделенных элементов, и для компактного хранения графических изображений, необходимо сначала принудительно разбить их на линейные или пространственные элементы в соответствии со способом кодирования графики.Поэтому для выбора эффективного метода сжатия графической информации необходимо разобраться в способах кодировки графических данных.- ознакомится с методами кодирования графической информации;
Структура работы: работа состоит из двух глав, теоретической и практической, заключения и списка использованной литературы. В теоретической главе шесть подглав, рассматривающих различные теоретические аспекты анализа прибыльности и рентабельности организации и путей их повышения. В практической главе проводится анализ прибыльности и рентабельности организации и путей их повышения проведение ее анализа на примере организации ЗАО «Нева». В заключении приводятся выводы по результатам проделанной работы.
Основная задача, которую решают полиграфические технологии, — это высококачественная печать цветных изображений максимально приближенных по воспроизведению цвета к оригиналу. Совершенству нет предела, особенно когда речь идет о предмете, связанном с восприятием цвета.
Теоретической и методологической основой исследования выступили труды российских и зарубежных экономистов по изучаемой теме. Особенности кредитования физических лиц выступали специальным предметом исследований российских и зарубежных ученых: О.И. Лаврушина, И.Д. Мамоновой, Н.И. Валенцевой, Г.Н. Белоглазовой, А.П. Альгина, В.В. Витлинского, В.В. Глущенко, И.В. Волошина, В.Е. Барабаумова, Г.С. Пановой, Г.С. Токаренко А.Н. Фомичева, В.В. Мануйленко, М.С. Марамыгина, Н.Ю. Ситниковой, С.Н. Кабушкина и др.
Список литературы
1.A. B. Watson “The Cortex Transform: Rapid Computation of Simulated Neural Images” // CVGIP, 39 1987 pp. 311-327.
2.Ajeetkumar Gaddipatti, Raghu Machiraju, Roni Yagel «Steering Image Generation with Wavelet Based Perceptual Metric» // EuroGraphics-97, Volume 16, Number 3, pp.C-241 – C-251.
3.Ardizzone, E., La Cascia, M., and Molinelli, D., Motion and Color Based Video Indexing and Retrieval, Proc. Int. Conf. on Pattern Recognition, (ICPR-96), Wien, Austria, Aug. 1996.
4. Ardizzone, E., La Cascia, M., Vito di Gesu, and Valenti, C.,Content Based Indexing of Image and Video Databases by Global and Shape Features, 1996.
5. Baigarova, N. S. and Bukhshtab, Yu. A., Some Principles of Organization for Searching through Video Data, Programming and Computer Software, Vol. 25, Nu. 3, 1999, pp. 165-170
6.Baron, J. L., Fleet, D. J., and Beauchemin, S. S., Performances of optical flow techniques. 1994.
7. Carson, C. and Ogle, V.E., Storage and Retrieval of Feature Data for a Very Large Online Image Collection. 1996.
8.Carson, C., Belongie, S., Greenspan, H., and Malik, J., Color- and Texture-Based Image Segmentation Using EM and Its application to Image Querying and Classification. 1997.
9.Charles Jacobs, Adam Finkelstein, David Salesin «Fast Multiresolution Image Quering» // SIGGRAPH-95 Proceedings, pp 277-286.
10. Chrictel, M., Stevens, S., Kanade, T., Mauldin, M., Reddy, R., and Wactlar, H., Techniques for the Creation and Exploration of Digital Video Libraries, Multimedia Tools and Applications, Boston: Kluwer, 1996, vol. 2.
11.David Travis «Effective Color Displays. Theory and practice» // pp.89-100; Academic Press 1991 ISBN 0-12-697690-2.
12.E. Kopylov, A. Khodulev, V. Volevich “The comparison of Illumination Maps Techniques in Computer Graphics Software” // 8-я международная конференция по компьютерной графике и визуализации ГрафиКон-98 (Труды конференции) ISBN 5-89209-294-1-ВМК МГУ 1998 стр. 146-153
13.G.C. Higgins “Image Quality Criteria” // Journal of Applied Photographic Engeneering. 1977 3(2), pp. 53-60
14. Horn, B.K.P. and B.G.Schunk, Determining optical flow, Artificial intelligence, 17,1981.
15.J.L. Mannos, D.J. Sakrison «The Effects of Visual Fidelity Criterion on the Encoding of Images» // IEEE Transactions on Information Theory IT-20(4) 1974, pp. 525-536.
16. Jain, R. and Gupta, A., Visual Information Retrieval, Communications of the ACM, 1997, vol. 40, no. 5.
17.Jain, R. and Gupta, A., Computer Vision and Visual Information Retrieval, 1996
18.Jain, R., Pentland, A.P., Petkovic, D., Workshop Report: NSF – ASPA Workshop on Visual Information Management Systems, 1995.
19.Laszlo Neumann, Kresimir Matkovic, Werner Purgathofer “Perception Based Color Image Difference” // EuroGraphics’ 98 Vol. 17(98) #3 pp.233-241.
20. Looney, C.G. ,»Pattern Recognition Using Neural Networks. Theory and Algorithms for Engineers and Scientists». Oxford University Press, 1997.
21.Mahesh Ramasubramanian, Sumanta Pattanaik, Donald Greenberg
«A Perceptually Based Physical Error Metric for Realistic Image Sythesis» // SIGGRAPH-99 Proceedings.
22. Rowley, H.A., Baluja, S., and Kanade, T., Neural Network-Based Face Detection, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1998.
23.Shapiro, Stockmann «ComputerVision» // Aug. 99, Chapter 8
24.Smith, J.R. and Shih-Fu Chang. Automated Binary Texture Feature Sets for Image Retrieval. 1996.
25. Smith, J.R. and Shih-Fu Chang. VisualSEEk: a fully automated content-based image query system.
26. Smith, J.R. and Shih-Fu Chang. Tools and Techniques for Color Image Retrieval. 1996.
27.Smith, J.R. and Shih-Fu Chang. Automated Image Retrieval Using Color and Texture. 1995.
28. Sobel, I., An isotropic image gradient operator. Machine Vision for Three-Dimensional Scenes, pp.376-379. Academic Press, 1990
29. Sung, K-K. and Poggio, T., Example-Based Learning for View-based Human Face Detection. A.I. Memo No. 1521, December 1994.
30.Wactlar, H.D., Kanade, T., Smith, M.A., and Stevens, S.M., Intelligent Access to Digital Video: Informedia Project, 1996.
31.Wei-Ying Ma, NETRA: A Toolbox for Navigating Large Image Databases. 1997.
32.Балакришнан С.Н., Тепли Б.Д. Классификация и оценка нескольких целей с применением способов кластерного анализа // Аэрокосмическая техника. – 1990. — № 10. — С. 24-33. [(Journal of Guidanse, Control, and Dynamics,1990 No. 1, pp 121- 127, перевод В.В. Кузнецова).
33.Бейтс Р., Мак-Доннел М. Восстановление и реконструкция изображений. — М.: Мир, 1989. — 336 с.
34.Винтаев В.Н., Гамидов В.В., Исмаилов К.Х. Задача цифровой нормализации матриц фотоприемных устройств. Сообщения НПОКИ № 1. – Баку: Изд-во «ЭЛМ», 1984. — С. 38-51.
35.Н.С. Байгарова, Ю.А. Бухштаб Проект «Кинолетопись России» : представление и поиск видеоинформации. Труды I Всероссийской конференции «Электронные библиотеки», Санкт-Петербург, 18-22 октября 1999 г., стр. 209-215
36. Н.С. Байгарова, Ю.А. Бухштаб, Н.Н. Евтеева Организация электронной библиотеки видеоматериалов Препринт Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 2000, N 5
37.Патрик Э.А. Основы теории распознавания образов. — М.: Советское радио, 1980. — 408 с.
38.Прэтт У. Цифровая обработка изображений.- М.: Мир, 1982. — Кн.2. — 790 с.
39.Тихонов В.И., Кульман Н.К. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов. — М.: Советское радио, 1975. — 704 с.
список литературы
