Пояснительная

Заключение

В течении семестра были выполнены следующие задачи:

1. 
   Исследование существующих алгоритмов, которые применяются для распознавания типов на изображениях;
   
2. 
   Разработка алгоритма обнаружения образов одежды на изображени- ях, обеспечивающего высокую устойчивость к наличию шумов и различных искажений;
   
3. 
   Реализация алгоритма распознавания одежды на изображениях, обеспечивающего высокую устойчивость к наличию шумов и различных искажений.
   

Cписок использованных источников

1. 
   В.А, Казбеков. Методы сравнения контуров в задачах распознавания образов / Казбеков В.А; Ed. by Казбеков В.А. — Научный вестник МГТУ ГА, 2012. — Vol. 29-42.
   
2. 
   Кормен, Д. Алгоритмы. Построение и анализ / Д Кормен; Ed. by Д Кормен. — Вильямс, 2015. — Vol. 1398.
   
3. 
   Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин; Ed. by С. Хай- кин. — Вильямс, 2008. — Vol. 1103.
   
4. 
   Хайкин, С. Нейронные сети для обработки информации / С. Хайкин; Ed. by С. Хайкин. — Финансы и статистика, 2002. — Vol. 398.
   
5. 
   P.A. Viola, M.J. Jones. Robust realtime face detection /
   

M.J. Jones. P.A. Viola; Ed. by M.J. Jones. P.A. Viola. — International journal of computer vision, 2002. — Vol. 158.

6. 
   Местецкий., Л. Непрерывная морфология бинарных изображений / Л. Местецкий.; Ed. by Л. Местецкий. — Эдиториал УРСС, 2009. — Vol. 1034.
   
7. 
   Палицын, В. А. — Технико-экономическое обоснование дипломных проектов: Метод. пособие для студ. всех спец. БГУИР. В 4-х ч. Ч. 4: Проекты программного обеспечения. — БГУИР, 2006.
   
8. 
   В.А., Головко. Нейроинтеллект: теория и применение / Головко В.А.
   

— Брест, - БПИ, 1999. — Vol. 255.

9. 
   С., Осовский. Нейронные сети для обработки информации / Осов- ский С. — Осовский С., 2002. — Vol. 190.
   
10. 
    Лукьяница, А. А. Цифровая обработка видеоизображений / А. А. Лу- кьяница; Ed. by А. Г. Шишкин. — "Ай-Эс-Эс Пресс 2009. — Vol. 518.