Главные новости

Нормализация изображения текста – важный класс задач для системы автоматического распознавания изображений документов. В нем хорошо известны две, ставшие уже классическими, задачи геометрической нормализации цифрового образа текста: компенсация глобального угла наклона документа и устранение локальных наклонов его текстовых фрагментов. В работе ученых из ФИЦ ИУ РАН и ООО "Смарт Энджинс Сервис" впервые предложено решение этих двух задач на базе единого метода анализа образа быстрого преобразования Хафа.

Методы вейвлет-анализа в сочетании с процедурами пороговой обработки широко используются в задачах непараметрической регрессии при оценивании функции сигнала по зашумленным данным. Иногда природа данных такова, что регистрация наблюдений производится в случайные моменты времени. Если точки отсчетов образуют вариационный ряд, построенный по выборке из равномерного распределения на отрезке регистрации данных (что случается, например, при изучении интенсивности излучения космических объектов), то использование стандартных процедур пороговой обработки оказывается адекватным.

Дорогие сотрудники Центра! 

Уважаемые читатели! У вас есть уникальная возможность получить удобный доступ к подписным электронным ресурсам библиотеки с помощью современного сервиса MyLOFT. Сервис предоставляет единую авторизацию для подписных ресурсов БЕН РАН, что делает процесс поиска и работы с материалами простым и комфортным.

Почему MyLOFT?

Единый доступ ко всем подписным ресурсам БЕН РАН — работайте с материалами из любой точки мира.

Удобный личный кабинет — все документы и закладки  в одном месте.