Модели и методы поддержки решения задач обработки и анализа изображений

Введение.
1 Особенности организации вычислительного процесса для задач анализа и
идентификации изображений.
Анализ проблемы информационного обмена между процессорами обработки по сети передачи данных.
1.1.1 Схемы маркерного доступа
1.1.2 Протоколы .
1.1.3 Алгоритмы, использующие элементы группового тестирования
1.1.4 Гйбриды I
1.1.5 Схема .
1.1.6 Состояние проблемы
1.2 Методы реализации распределенных систем обработки
1.2.1 Программное обеспечение распределенных систем обработки.
1.2.2 Реализация распределенных систем
1.2.3 Требования к распределенным системам
1.3 Методы формализации задач анализа и обработки изображений
1.3.1 Выделение границ изображения
1.3.2 Приведение изображений к единым условиям съема
1.3.3 Классификация и идентификация изображений.
1.3.3 Задачи реализации прикладных объектов систем обработки и анализа изображений. ,
1.4 Реализация программнотехнических систем распознавания изображений
Выводы.
2 Организация доступа в локальную сеть
2.1 Базовый протокол пульсирующее кольцо ПК
2.1.1 Версия ПКСС
2.1.2 Версия ПКСП
2.1.3 Внутренние характеристики протокола.
2.2 Модификации протокола ПК.
2.2.1 Протокол с чистым деревом конфликта ПКЧ.
2.2.2 Протокол с классическим деревом конфликта.
2.2.3 Протокол с механизмом захвата.
2.2.4 Приоритетные схемы
2.3 Протоколы интервальномаркерного доступа с распределительной задержкой автоматически подстраиваемой под конфигурацию активных
станций сетей.
2.3.1 Протокол ИМЦОА с абсолютной децентрализацией управления
2.3.2 Протокол ИМДОЛАД с частичной децентрализацией управления
3 Комплексация вычислительных машин для задач анализа и обработки изображений
3.1 Концептуальные основы системы Базис.
3.1.1 Модель прикладных объектов
3.1.2 Объектмодуль.
3.1.3 Тины сиптлов
3.1.4 Объектзначение.
3.1.5 Входы и выходы прикладного объекте
3.1.6. Шина объектов Базис
3.1.7 Менеджер конфигураций Базис.
3.1.8 Организация управления информационным обменом в Базис.
3.2 Анализ эффективности системы Базис
3.2.1 Имитационная модель системы.
3.2.2 Модели конфликтных ситуаций при распределении нагрузки
3.3.3 Модель алгоритма подстройки интенсивностей потоков данных.
3.3 Экспериментальное исследование программного комплекса Базис.
3.3.1 Технология создания прикладного объекта.
3.3.2 Структура экспериментальной системы на основе комплекса Базис
3.3.3 Оценка характеристик системы
4 Реализация прикладных объектов систем обработки и анализа изображений
4.1 Декомпозиция задачи.
4.2 Выделение сюжета изображения.
4.3 Приведение форм изображений
4.4 Алгоритм принятия решения при идентификации изображений
Выводы.
5 Реализация систем обработки и анализа изображений
5.1 Аппаратнопрограммный комплекс автоматической идентификации личности по оптическому изображению лица.
5.1.1 Организация интерфейса пользователя.
5.1.2 Объекты и режимы работы АПК.
5.1.3 Оценка .метрологических характеристик АПК.
5.2 Распределенная система видеоиаблюдсиия и идентификации Лик.
5.2.1 Создание и управление конфигурацией системы.
5.2.2 Компонент отображения видеоютока.
5.2.3 Компонент выделения лиц на изображении
5.2.4 Компонент опознавания личности по изображению лица
5.2.5 Совместная работа модулей унаследованной системы Лик
5.2.6 Компонент видеоперехвата для нескольких потоков.
5.2.7 Компонент считывания ключей системы Лик.
5.2.8 Компонент управления исполнительными устройствами системы Лик
5.2.9 Контроллер источника.
5.2. Протокол доступа и видеонаблюдения.
5.2. Оповещение о наличии сигнала.
5.2. Экспериментальная оценка характеристик системы.
Выводы.
Заключение.
Список используемой литературы