Примерная характеристика: Характеристика с места работы — образец 2022 года. Образец характеристики на работника

Производственная характеристика для МСЭ: образец заполнения – 2022

• ›
• ›
• Производственная характеристика для МСЭ: образец заполнения – 2022

Производственная характеристика нужна работнику в том случае, если он проходит освидетельствование медико-социальной экспертизой (МСЭ) на предмет получения группы инвалидности. Обязанность по ее заполнению ложится на работодателя, который не вправе отказать работнику в предоставлении этого документа. Производственную характеристику для МСЭ, бланк и пример ее заполнения можно посмотреть ниже.

• Как заполнить производственную характеристику для МСЭ
• Образец заполнения производственной характеристики для МСЭ

Как заполнить производственную характеристику для МСЭ

Образец данного документа обычно предоставляется работнику сотрудниками МСЭ вместе со списком необходимых документов. Работодателю остается только заполнить бланк производственной характеристики для МСЭ. Скачать пример его заполнения можно ниже. Работодатель также может заполнить документ на своем бланке, но он должен внести в него все сведения, которые требуются работнику для прохождения освидетельствования МСЭ.

Статья по теме: Электронный сертификат для инвалидов: что это и как его получить В конце прошлого года стартовал государственный проект по обеспечению инвалидов электронными сертификатами на покупку товаров и услуг по реабилитации.

Что такое электронный сертификат, как его получить и использовать – читайте в нашем обзоре. Подробнее

В противном случае у него могут не принять документы, либо отказать ему в получении группы нетрудоспособности.

Бланк заполняется с соблюдением следующих требований:

• Документ должен заполняться в настоящем либо в прошедшем времени, это будет зависеть от того, расторгнуты ли с работником трудовые отношений или нет.
• Документ может быть заполнен как в печатном виде, так и от руки. В последнем случае данные просто вносятся в пустые строки бланка производственной характеристики.
• Если бланк заполняется от руки, в нем не должно быть помарок и исправлений.
• Характеристику подписывают двое или больше сотрудников предприятия (руководитель, главный бухгалтер, кадровик, представитель профсоюза и т.д.). Это будет зависеть от того, кто вносит данные в бланк.

Производственная характеристика оформляется по запросу работника (бывшего работника) в течение трех дней.

О том, какие еще документы требуются для прохождения медико-социальной экспертизы, читайте в готовом решении КонсультантПлюс. Если у вас еще нет доступа к системе КонсультантПлюс, вы можете оформить бесплатный пробный доступ на 2 дня.

Образец заполнения производственной характеристики для МСЭ

В производственной характеристике должны присутствовать следующие сведения:

• Полное ФИО работника.
• Полное наименование и местонахождение предприятия, которое дает характеристику.
• Цех (отдел) в котором трудится человек.
• Описать, как организован процесс труда данного работника (индивидуальная работа, бригадная и т.д.).
• Должность, на которой работник трудится на момент прохождения освидетельствования, либо, на которой трудился до увольнения.
• Дополнительные сведения о должности или профессии (квалификация, разряд, смежные специальности и т.д.).
• Описание выполняемой работы и ее характеристики: напряженность, тяжесть, монотонность и т. д. Как правило, эти данные можно взять из карты СОУТ (аттестации) рабочего места.
• Есть ли у работника льготы (сокращенный рабочий день, дополнительный отпуск и т.д.).
• Указать, может ли работодатель перевести человека на более легкую работу.
• Необходимо написать, справляется ли человек с текущей работой, если есть нормы выработки указать и их.
• Привести суммы заработной платы за последний год, в разбивке по месяцам.
• Указать количество больничных листов и их продолжительность за последний год.

Статья по теме: Новый порядок выдачи и оформления больничных листов Подробнее

В список документов, которые необходимы работнику для прохождения освидетельствования входит и производственная характеристика для МСЭ. Бланк 2022 скачать можно по ссылке далее. Обычно ее заполняют по установленному образцу, но, если работодатель берет за основу свой бланк характеристики, он должен включить в нее все требуемые сведения.

Пример заполнения производственной характеристики для МСЭ (нажмите на бланк, чтобы скачать его).

Специализация: Гражданское право — работа с недвижимостью. договорная работа, наследственное право, банкротство.

Окончила в 2005 г. Тверской государственный университет, юридический факультет, специальность-юриспруденция.

Юрист в сфере недвижимости:составление договоров, регистрация в Росреестре прав и сделок,оформление наследственных прав,
сопровождение сделок с недвижимым имуществом,судебный опыт по делам,связанным с признанием прав на недвижимость.
Имеется опыт работы помощником арбитражного управляющего.

Посмотрите другие статьи и образцы документов раздела: Кадровое делопроизводство

Образец характеристики с места работы – производственная характеристика на сотрудника

В этой статье:

1. Как правильно написать характеристику на человека?
2. Пример заполнения служебной характеристики на работника
3. Скачать готовую характеристику на рабочего

Каждый человек, хоть раз испытывал необходимость в характеристике с прошлого места работы, чтобы занять более высокооплачиваемую должность.

Мы хотим предложить образец документа, позволяющий сэкономить массу времени при его оформлении.

Характеристика с места работы – официальный документ, рассказывающий о различных преимуществах и положительных качествах сотрудника. Еще в нем может говориться о недостатках, характеризующих его как профессионального сотрудника организации. Характеристики делятся на две категории в зависимости от места их применения:

1. Внутренняя характеристика – предназначена для того, чтобы использоваться исключительно внутри организации, когда сотрудник меняет должность, переводится в другой филиал компании;
2. Внешняя характеристика – предъявляется по месту требования. Она составляется по индивидуальной просьбе специалиста. Она требуется при смене работником места работы, при призыве на воинскую службу, при необходимости получить кредит, наложении санкций, штрафов, поощрений.

Как правильно написать характеристику на человека?

Характеристика составляется начальником работника, который нуждается в этом документе или сотрудником из отдела кадров. Документ подписывается руководителем или уполномоченным лицом. Для печати текста характеристики используется фирменный бланк учреждения форматом А4.

Порядок составления характеристики:

1. Указываются реквизитов предприятия и дата составления.
2. Анкетная информация о сотруднике с указанием полного имени, даты его рождения, сведений об образовании и стаже.
3. Описывается трудовая деятельность в данном учреждении: дата приема на работу, информация о карьерном росте, перечисление итогов работы и достижений сотрудника.
4. Оценка личностных качеств сотрудника, оценивающих его профессиональную деятельность и способности, пригодные для работы. Также описываются личные и деловые качества сотрудника, перечень его заслуг и наград, отображается информация о штрафах и взысканиях.
5. Цель составления характеристики или заключение, содержащее информацию о том, для чего требуется этот документ. Эта часть требуется только при составлении внешней характеристики.

Пример заполнения служебной характеристики на работника

Чтобы характеристика с места работы была положительной, полностью отражала все качества и способности сотрудника, необходимо, чтобы она содержала рациональную оценку всех индивидуальных критериев. Для этого обращается внимание на отношение работника со своими коллегами, его личную культуру. Это позволяет более точно описать личные качеств работника.

_____________________

(название вашей фирмы или организации)

(адрес и реквизиты 

_____________

(дата составления)

ХАРАКТЕРИСТИКА

на сотрудника_____________________ для предоставления ее в ____________

(Ф.И.О. рабочего), работает в (организация) (его должность) с (дата начала трудоустройства).

В (дата) году было получено образование по специальности (вид и степень образования),  что удостоверяет дипломом (аттестатом) государственного образца, выданным (образовательное учреждение) .

(Только для мужчин.) Проходил военную службу с «_»______ ___ г. и по «_»______ ___ г.  в служебной части № ___. По окончании службы зачислен в запас с воиским званием «звание».

Семенное положение: (статус), детей нет/имеет  возраст

 пол (если детей несколько, перечисляются через запятую).

На работу в  (компания) устроился в с «_»______ ___ г.  Сотрудник фирмы (Ф.И.О.) зарекомендовал себя только с положительной стороны, отлично показывал себя даже в стрессовых ситуациях, сохраняя всегда оптимистичный настрой. Коллектив к сотруднику (Ф.И.О.) относиться  очень хорошо. (Имя) всегда готов прийти на помощь и поддержать коллег. Не употребляет алкоголь, не курит, не нарушал трудовую дисциплину. Общительный и открытый человек, способный принимать самостоятельные взвешенные решения.

Характеристика выдана для предоставления в ____________.

Директор фирмы (Название фирмы)      (подпись) / (расшифровка)

Этого вполне достаточно, но не лишим будет добавить в характеристику что-то от себя.

Отдельно в характеристике описывается уровень профессионализма сотрудника, его рабочий опыт, навыки самостоятельного изучения, возможность занимать руководящий пост с дальнейшим планированием и контролем деятельности других сотрудников.

Особенно важно, чтобы в характеристике отражалась информация об организационных способностях, качестве и продолжительности выполнения работ, личной активности сотрудника, его способности быть ответственным и находить максимально эффективные решения при возникновении непредвиденных ситуаций.

Характеристика с места работы для разных учреждений может включать в себя ряд разнообразных формулировок. В большей степени все зависит от того, куда именно будет подаваться этот документ.

Характеристика с места работы в суд или полицию – образец

Существуют разные причины, которые обуславливают необходимость представить в правоохранительные или судебные органы характеристики с места работы. Именно причина составления предопределяет содержание этого документа.

Во многом характеристика будет зависеть от судебного процесса, который идет – по гражданскому или уголовному делу. В случае с гражданским судебным процессом положительная характеристика будет детально рассказывать о том, что человек отлично справляется со своими профессиональными обязанностями, какие перспективы в карьерном росте его ждут и что важно сохранить за ним рабочее место.

Такое содержание характеристики важно потому, что истцу и ответчику необходимо доказать свою положительность и материальные возможности, что особенно важно при решении вопросов усыновления или удочерения ребенка через судебные органы.

Уголовное судопроизводство требует, чтобы характеристика с места работы больше основывалась на личностном аспекте. В ней должна идти речь об добросовестном исполнении человеком своей работы, его отношений в коллективе, с клиентами, деловыми партнерами. Это позволит понять, насколько человек склонен к новым правонарушениям.

Скачать готовую характеристику на рабочего

Характеристика с места работы является официальным деловым документом, выдающимся с последнего рабочего места. В нем идет речь о деловых качествах сотрудника и оценка его профессиональных навыков. С помощью характеристики можно получить максимум сведений о новом сотруднике, понять, стоит ли его принимать на работу на предполагаемую должность, сможет ли он справиться с такими должностными обязанностями на новом рабочем месте.

Именно характеристика очень часто выступает решающим фактором при приеме на ту либо иную должность. Если требуется такой документ, то выходом из положения сможет стать готовая характеристика. В ней детально будет рассказываться обо всех преимуществах человека, его рабочих и деловых качествах.

Такой документ требуется не только при переходе на другую должность в рамках одной организации, филиала, подразделения, но и при трудоустройстве в другую компанию, а также в рамках судебного процесса. На специализированном сайте не составит труда найти и скачать характеристику с места работы, которую можно использовать как образец или взять за основу своего делового документа. Это гарантирует достижение желаемой цели с наименьшими затратами собственных ресурсов.

Скачать характеристику.

Автор статьи

Редакция сайта

Google представила ноутбуки для облачных игр, вскоре после закрытия Stadia: примерная стоимость и характеристики

История сервиса Stadia постепенно подходит к концу. Google представила новый амбициозный продукт, который тоже связан с облачными технологиями

Google представила новый продукт — ноутбук для облачных игр. Компания работает над устройствами совместно с такими партнёрами как Acer, ASUS и Lenovo.

Ноутбуки работают на базе операционной системы ChromeOS и предназначены для игры через сервисы NVIDIA GeForce Now или Xbox Cloud Gaming.

Упоминают несколько моделей: Chromebook Acer 516GE; Chromebook Lenovo Ideapad; ASUS Chromebook Vibe CX55 Flip. У ASUS дисплей Full HD (1080p) с частотой обновления 144 Гц. У Acer дисплей 16 дюймов, 1600p с 120 Гц. У Lenovo 16 дюймов, WQXGA (2560 х 1600) с 120 Гц.

Тестирование показало, что все ноутбуки способны запускать игры в 1080p при 120 FPS. Задержка ввода составит менее 85 мс, что, как отмечает Google, является задержкой «консольного класса» (как на игровых консолях).

Ожидается, что стоимость ноутбуков составит 600 долларов (меняется в зависимости от комплектации). В зависимости от модели ноутбук способен проработать от 9 до 11 часов в автономном режиме.

Характеристики:

2022-10-11 18:04:49

Борис Пилецкий

В Battlefield 2042 запустили временное событие и экстренно отключили спустя полчаса. Внутриигровой магазин не пострадал

В Need for Speed Unbound позволять отключить мультяшные эффекты: опубликован геймплейный трейлер

Новости

Публикации

Дерзко! Весело! По-нашему! Обзор TRAIL OUT

Рецепт! В шейкер налить пару капель GTA IV, немного Need for Speed, побольше FlatOut, добавить горсть едкого отечественного юмора, порцию сумасшествия фильмов «Такси», хорошо встряхнуть руками моддеров S.T.A.L.K.E.R. под зорким взглядом геймдизайнера из Германии. Затем перелить в хайбол и присыпать щепоткой забойного французского рока. Термоядерный коктейль под названием TRAIL OUT готов. Пить залпом!

Добавляем в «Желаемое». Лучшие демоверсии фестиваля «Играм быть!» в Steam

Итоги

10 октября 16:13

11

Уже ставший традицией фестиваль демоверсий в Steam снова порадовал. Такого количества проектов крупные издатели не выпустят никогда — инди-сцена удивила снова. А мы собрали ожидаемые и увлекательные игры в одном месте.

Конец независимости CD Projekt RED?

Итоги

07 октября 23:05

8

Чёрная полоса в истории CDPR прошла. Cyberpunk 2077 вновь популярна благодаря аниме от Netflix, а сама компания анонсирует сразу пять новых продуктов по имеющимся у неё франшизам. Или нет? CD Projekt Red покидают ветераны, а анонсы — для инвесторов, с минимумом информации. И выглядит это… Как конец независимой польской студии.

Вламываемся во второй сезон ладдера Diablo 2: Resurrected. Актуальные сборки для всех персонажей

Blizzard 6 октября 2022 года запускает второй сезон рейтингового режима Diablo 2: Resurrected. Изменений немного, но они глобально меняют игру за все классы. Знакомим с нововведениями и предлагаем эффективные сборки.

Лучший мод десятилетия. «Ведьмак» в мире Gothic 2. Обзор «Хроники Миртаны: Архолос»

«Хроники Миртаны: Архолос» — модификация для Gothic 2, доступная совершенно бесплатно и завоевавшая титул «Лучшего мода десятилетия» на портале ModDB. Это полноценная игра на 40-50 часов прохождения. Игрока ждут новые герои, обновленные механики и целый остров для исследования, а 30 сентября разработчики выпустили перевод на русский язык. Рассказываем, почему вы обязаны ознакомиться с «Хроники Миртаны: Архолос».

Сравнение характерных временных масштабов и приближенных моделей броуновского вращения магнитных наночастиц

1. Ко И. и Джозефсон Л., “ Датчики магнитных наночастиц», Датчики 9(10), 8130–8145 (2009). 10.3390/s91008130 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

2. Дикхофф Дж., Лак А., Шиллинг М. и Людвиг Ф., « Обнаружение белков с помощью магнитных наночастиц во вращающемся магнитном поле», J. Appl. физ. 115(2), 024701 (2014). 10.1063/1.4861032 [CrossRef] [Академия Google]

3. Чанг С. Х., Хоффманн А., Бадер С. Д., Лю С., Кей Б., Маковский Л., и Чен Л., “ Биологические сенсоры на основе броуновской релаксации магнитных наночастиц», Прикл. физ. лат. 85 (14), 2971–2973 (2004). 10.1063/1.1801687 [CrossRef] [Google Scholar]

4. Чжан С., Ривз Д. Б., Перреар И. М., Кетт В.К., Грисволд К. Э., Гими Б. и Уивер Дж. Б., Молекулярное зондирование с использованием магнитных наночастиц с использованием магнитной спектроскопии броуновского движения наночастиц», Биосенс. Биоэлектрон. 50, 441–446 (2013). 10.1016/j.bios.2013.06.049[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

5. Раувердинк А. М. и Уивер Дж. Б., Влияние вязкости на гармоники намагниченности наночастиц», J. Magn. Магн. Матер. 322(6), 609–613 (2010). 10.1016/j. jmmm.2009.10.024 [CrossRef] [Google Scholar]

6. Уивер Дж. Б., Раувердинк А. М., и Хансен Э. В., « Оценка температуры магнитных наночастиц // Мед. физ. 36, 1822 (2009). 10.1118/1.3106342 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

7. Уивер Дж. Б., Раувердинк К. М., Раувердинк А. М., и Перреар И. М., « Магнитная спектроскопия броуновского движения наночастиц для измерения жесткости матрицы микросреды // Биомедицина. англ. 58(6), 547–550 (2013). 10.1515/bmt-2013-0012 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

8. Хергт Р., Дутц С., Мюллер Р. и Зейсбергер М., “ Гипертермия магнитных частиц: магнетизм наночастиц и разработка материалов для терапии рака», J. Phys.: Condens. Иметь значение 18(38), С2919 (2006). 10.1088/0953-8984/18/38/S26 [CrossRef] [Google Scholar]

9. Кхандхар А.П., Фергюсон Р. М. и Кришнан К. М., “ Монодисперсные наночастицы магнетита, оптимизированные для гипертермии магнитной жидкости: применение в биологических системах», J. Appl. физ. 109, 07B310 (2011). 10.1063/1.3556948 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

10. Паблико-Лансиган М. Х., Ситу С.Ф. и Самия A.C.S., “ Магнитно-порошковая визуализация: достижения и перспективы для мониторинга в реальном времени in vivo и терапии под визуальным контролем», Nanoscale 5, 4040–4055 (2013). [PubMed] [Google Scholar]

11. Глейх Б. и Вайценекер Дж., « Томографическая визуализация с использованием нелинейного отклика магнитных частиц», Nature 435 (7046), 1214–1217 (2005). 10.1038/nature03808 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

12. Вайценекер Дж., Глейх Б., Рахмер Дж., Данке Х. и Боргерт Дж., “ Трехмерная визуализация магнитных частиц in vivo в реальном времени», Phys. Мед. биол. 54(5), Л1 (2009). 10.1088/0031-9155/54/5/L01 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

13. Фергюсон Р. М., Минард К.Р., Кхандхар А.П. и Кришнан К. М., “ Оптимизация наночастиц магнетита для чувствительности к массе при визуализации магнитных частиц», Med. физ. 38(3), 1619–1626 (2011). 10.1118/1.3554646 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

14. Панкхерст К.А., Тхань Н.Т.К., Джонс С.К. и Добсон Дж., “ Прогресс в применении магнитных наночастиц в биомедицине», J. Phys. Д: заявл. физ. 42(22), 224001 (2009). 10.1088/0022-3727/42/22/224001 [CrossRef] [Google Scholar]

15. Ривз Д.Б. и Уивер Дж. Б., Моделирование броуновского движения магнитных наночастиц», J. Appl. физ. 112(12), 124311 (2012). 10.1063/1.4770322 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

16. Мартенс М. А., Дайсслер Р. Дж., У Ю., Бауэр Л., Яо З., Браун Р. и Грисволд М., “ Моделирование броуновской релаксации феррожидкостей с наночастицами: сравнение с экспериментом // Мед. физ. 40(2), 022303 (2013). 10.1118/1.4773869[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

17. Дайсслер Р. Дж., У Ю. и Мартенс М. А., « Зависимость времен броуновской и нейлевской релаксации от напряженности магнитного поля // Мед. физ. 41(1), 012301 (2014). 10.1118/1.4837216 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

18. Эйнштейн А., Исследования по теории броуновского движения ( Дувр, 1956). [Google Scholar]

19. Браун В.Ф., “ Тепловые флуктуации однодоменной частицы // Физ. преп. 130(5), 1677(1963). 10.1103/PhysRev.130.1677 [CrossRef] [Google Scholar]

20. Нил Л., “ Théorie du traînage magnetique des ferromagnétiques en Grain Fins Avec Applications aux terres cuites», Ann. Геофиз. 5 (2), 99–136 (1949). [Google Scholar]

21. Fannin PC и Чарльз С.В., “ О расчете времени релаксации Нееля в одноосных однодоменных ферромагнитных частицах // J. Phys. Д: заявл. физ. 27(2), 185 (1994). 10.1088/0022-3727/27/2/001 [CrossRef] [Google Scholar]

22. Ривз Д.Б. и Уивер Дж. Б., Подходы к моделированию динамики магнитных наночастиц // Крит. Преподобный Биомед. англ. 42(1), 85–93 (2014). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

23. Коффи В.Т., Крегг П.Дж. и Калмыков Ю. П., « К теории релаксации Дебая и Нееля однодоменных ферромагнитных частиц», в «Успехах химической физики» под редакцией Пригожина И. и Райс С. А. ( Wiley, 1993), Vol. 83, с. 263. [Google Scholar]

24. Шлиомис М. И. и Степанов В.И., “ Теория динамической восприимчивости магнитных жидкостей», Успехи химической физики ( Уайли, 19 лет94), Том. 87, стр. 1–30. [Google Scholar]

25. Э. Лима, младший , Де Биази Э., Зислер Р. Д., Мансилла М.В., Мохика-Пишотти М.Л., Торрес Т. Э., Калатаюд М. П., Маркина С., Рикардо Ибарра М. и Гойя Г. Ф., « Временная диаграмма релаксации для выявления механизмов тепловыделения при гипертермии магнитной жидкости», J. Nanopart. Рез. 16(12), 2791 (2014). 10.1007/s11051-014-2791-6 [CrossRef] [Google Scholar]

26. Хергт Р., Дутц С. и Зейсбергер М., “ Пределы применимости релаксационной модели Нееля магнитных наночастиц для гипертермии // Нанотехнологии. 21(1), 015706 (2010). 10.1088/0957-4484/21/1/015706 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

27. Ривз Д.Б. и Уивер Дж. Б., Нелинейное моделирование для оптимизации гипертермии с использованием магнитных наночастиц», Appl. физ. лат. 104(10), 102403 (2014). 10.1063/1.4867987 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

28. Райбл М. и Энгель А., “ Уравнение Ланжевена для вращения магнитной частицы // Прикл. Органомет. хим. 18(10), 536–541 (2004). 10.1002/aoc.757 [CrossRef] [Google Scholar]

29. Йошида Т. и Энпуку К., “ Моделирование и количественное уточнение восприимчивости магнитной жидкости к переменному току в области нелинейной броуновской релаксации», Jpn. Дж. Заявл. физ. 48(12), 127002 (2009). 10.1143/JJAP.48.127002 [CrossRef] [Google Scholar]

30. Дебай П., Полярные молекулы ( Дувр, 1929 г.). [Google Scholar]

31. Райхер Ю. Л. и Шлиомис М. И., « Метод эффективного поля в ориентационной кинетике магнитных жидкостей». хим. физ. 87, 595–751 (1994). 10.1002/9780470141465.ch8 [CrossRef] [Google Scholar]

32. Марценюк М. А., Райхер Ю.Л., и Шлиомис М. И., « Кинетика намагничивания суспензий ферромагнитных частиц // Докл. физ. ЖЭТФ 38, 413 (1974). [Google Scholar]

33. Коэн А., « Паде-аппроксимация обратной функции Ланжевена // Реол. Акта 30(3), 270–273 (1991). 10.1007/BF00366640 [CrossRef] [Google Scholar]

34. Коффи В.Т. и Фэннин П. К., « Внутренние и броуновские эффекты связи мод в теории магнитной релаксации и ферромагнитного резонанса феррожидкостей», J. Phys.: Condens. Иметь значение 14(14), 3677 (2002). 10.1088/0953-8984/14/14/301 [CrossRef] [Google Scholar]

35. Гойя Г. Ф., Берко Т. С., Фонсека ФК и Моралес М. П., « Статические и динамические магнитные свойства сферических наночастиц магнетита», J. Appl. физ. 94(5), 3520–3528 (2003). 10.1063/1.1599959 [CrossRef] [Google Scholar]

[PDF] Basic Image Features (BIFs) Arising from Approximate Symmetry Type

• DOI:10.1007/978-3-642-02256-2_29
• Corpus ID: 18523154

 @inproceedings{Griffin2009Базовый ЕСЛИ,
  title={Основные функции изображения (BIF), возникающие из приблизительного типа симметрии},
  автор = {Льюис Д.  Гриффин, Мартин Лиллхольм, Майкл Крозье и Юстус ван Санде},
  booktitle={SSVM},
  год = {2009}
} 

• Льюис Д. Гриффин, М. Лиллхольм, Дж. В. Санде
• Опубликовано в SSVM 24 мая 2009 г.
• Математика

Мы рассматриваем обнаружение локальной симметрии изображения с помощью линейных фильтров. Мы доказываем простой критерий для определения, чувствителен ли фильтр к группе симметрий. Мы показываем, что фильтры производной Гаусса (DtG) превосходно обнаруживают локальную симметрию изображения. Опираясь на это, мы предлагаем очень простой алгоритм, который на основе ответов банка из шести DtG-фильтров классифицирует каждое местоположение изображения в одну из семи основных характеристик изображения (BIF). Это эффективно и действенно реализует… 

Просмотр через Publisher

researchgate.net

Использование основных характеристик изображения для классификации текстур

В этой статье исследуется эффективность подхода, который представляет текстуры в виде гистограмм по визуальному словарю, который определяется геометрически на основе основных характеристик изображения Гриффина и Лиллхольма, а не группированием.

Атлас Структура изображений

Разработана идеальная геометрическая структура апертур, совместимая с существующей масштабной пространственной моделью измерения изображения, которая поддерживает представление о простых клетках V1 млекопитающих как о реализации системы локальных видов сетчаточного изображения различной протяженности и разрешения.

Классификация текстуры со словарем основных характеристик изображения

Квантование откликов фильтра в словарь дискретных характеристик, основанное на геометрических, а не статистических соображениях, исследуется, что приводит к простому описанию текстуры на основе словаря dasiavisual. словапсила, которая не зависит от описываемых образов.

Дифференциальные инварианты вращения изображений, порожденных двумя фундаментальными дифференциальными операторами.

• Hanlin Mo, Hua Li

• Математика, информатика

• 2021

Каждый дифференциальный инвариант, полученный с помощью нового метода, может быть выражен в виде однородного полинома частных производных изображения, которые сохраняют свои значения при отображении изображения. поворачивается на произвольные углы.

Оценка физических характеристик зерен песка на основе текстуры

В задаче с двумя классами, где ожидается идеальное выполнение на уровне человека, система BIF Column правильно классифицирует все зерна, кроме одного, из выборки из 88, с четкими указаниями, что производительность может быть улучшена, если бы был доступен больший набор данных.

Дифференциал изображений. и групп аффинных преобразований, а также оценивает устойчивость и различимость дифференциального инварианта Евклида и влияние различных факторов на их производительность.

Интересные точки интереса

Более общая мера эффективности, основанная на пространственной неизменности точек интереса при изменении параметров сбора данных путем измерения скорости пространственного воспроизведения, предлагается для исследования эффективности существующих хорошо зарекомендовавших себя методов обнаружения точек интереса.

Распознавание изолированных рукописных цифр с использованием oBIF и фоновых функций

Это исследование демонстрирует, как сочетание ориентированных базовых функций изображения (oBIF) с фоновыми вогнутыми функциями может эффективно использоваться для повышения производительности изолированных цифровых…

От BoW до CNN: два десятилетия представления текстур для классификации текстур

Представлен всесторонний обзор достижений в представлении текстур за последние два десятилетия, охватывающий различные аспекты исследования, включая эталонные наборы данных и современные результаты.

Сравнительное исследование эффективности точек интереса на уникальном наборе данных

• Х. Аанес, А. Даль, К. С. Педерсен

• Информатика

• 2011

Предлагается более общая мера эффективности, основанная на пространственной инвариантности точек интереса при изменении параметров сбора данных путем измерения скорости пространственного припоминания.

ПОКАЗАНЫ 1-10 ИЗ 41 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Наиболее влиятельные статьиНедавность

Чувствительность к симметрии производных гауссовых фильтров

В этой работе излагается и доказывается необходимый и достаточный, легко вычислимый критерий для симметрии и фильтр использует его чувствительность чтобы показать, что шесть фильтров в семействе DtG второго порядка имеют образцы совместной чувствительности, которые различны для 12 различных классов симметрии.

Количественная оценка локальной симметрии: приложение к распознаванию текстуры.

Пространственное зрение точка отмечает интенсивность и ориентацию локальной обобщенной симметрии, которая используется для прогнозирования действий человека в задачах различения.

Модель обнаружения симметрии, основанная на признаках

Алгоритм обнаружения симметрии, состоящий из двух этапов: локализация визуально заметных признаков изображения, затем оценка симметрии этих признаков на большом расстоянии с помощью простого фильтра Гаусса , обнаружили, что алгоритм способен различать небольшие вариации симметрии, созданные компьютерным управлением уровнями симметрии на отдельных лицах.

Новый метод оценки локальной симметрии

• М. Меллор, М. Брейди

• Математика

  Масштаб-пространство

• 2005

Предложен нелинейный аналог локальной фазы, способный обеспечить богатую локальную характеристику формы, инвариантную к вращениям и аффинные преобразования интенсивности, а также устойчивые к аффинным преобразованиям координат, что приводит к семейству мер локальной симметрии.

Представление разреженной текстуры с использованием локальных аффинных областей

Предлагаемое представление текстуры оценивается в задачах поиска и классификации с использованием всей базы данных Brodatz и общедоступной коллекции из 1000 фотографий текстурированных поверхностей, сделанных с разных точек зрения.

Классификация текстуры со словарем основных характеристик изображения

Квантование откликов фильтра в словарь дискретных характеристик, основанное на геометрических, а не статистических соображениях, исследуется, что приводит к простому описанию текстуры на основе словаря dasiavisual. словапсила, которая не зависит от описываемых образов.

Правильная обработка изображений

• Дж. Кендеринк, А. Доорн

• Математика

  ECCV

• 2002

Эта работа анализирует структуру изображения из первых принципов и строит фундаментальную группу движений пространства изображения, геометрию Кэли-Клейна с одним изотропным измерением, и приводит к принципиальному определению «признаков» и операторы, которые их определяют.

Классификация текстур: нужны ли банки фильтров?

• М. Варма, Эндрю Зиссерман

• Информатика

  Конференция компьютерного общества IEEE 2003 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов, 2003 г. Труды.

• 2003

Разработано новое представление на основе текстонов, которое подходит для моделирования этого совместного распределения окрестностей для MRF, и продемонстрировано, что текстуры могут быть классифицированы с использованием совместного распределения значений интенсивности по чрезвычайно компактным окрестностям.

Статистический подход к классификации текстур по отдельным изображениям

• М. Варма, Эндрю Зиссерман

• Науки об окружающей среде

  International Journal of Computer Vision

• 2004

Мы исследуем текстурную классификацию по одиночным изображениям, полученным при неизвестной точке обзора и освещении. Разработан статистический подход, при котором текстуры моделируются с помощью совместной вероятности…

Локальные признаки и ядра для классификации текстур и категорий объектов: всестороннее исследование

• Цзянго Чжан, Марцин Маршалек, С. Лазебник, К. Шмид

• Информатика

  Семинары CVPR

• 2006

Крупномасштабная оценка подхода, который представляет изображения как распределения как распределения функций, извлеченных из разреженного набора положений ключевых точек, и изучает классификатор машины опорных векторов с ядрами на основе двух эффективных мер для сравнения распределений: Расстояние Earth Mover и расстояние 2.

OpenCV: Функции контура

Предыдущий учебник: Контуры: Начало работы

Следующий учебник: Свойства контура

Цель

В этой статье мы изучим

• Нахождение различных характеристик контуров, таких как площадь, периметр, центр тяжести, ограничивающая рамка и т. д.
• Вы увидите множество функций, связанных с контурами.

1. Моменты

Моменты изображения помогут вам рассчитать некоторые функции, такие как центр масс объекта, площадь объекта и т. д. Посетите страницу Википедии, посвященную моменту изображения

Функция cv.moments() дает словарь всех рассчитанных значений моментов. См. ниже:

импортировать numpy как np

импортировать cv2 как cv

img = cv.imread(‘star.jpg’,0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

контуры ,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = контуры[0]

M = cv.moments(cnt)

print( M )

Из этих моментов вы можете извлечь полезные данные, такие как площадь , центроид и т. д. Центроид задается соотношениями \(C_x = \frac{M_{10}}{M_{00}}\) и \(C_y = \frac{M_{01}}{M_{00}} \). Это можно сделать следующим образом:

cx = int(M[‘m10’]/M[‘m00’])

cy = int(M[‘m01’]/M[‘m00’])

2. Площадь контура

Площадь контура задается функцией cv.contourArea() или из моментов, M[‘m00’] .

area = cv.contourArea(cnt)

3. Периметр контура

Его также называют длиной дуги. Это можно узнать с помощью функции cv.arcLength() . Второй аргумент указывает, является ли фигура замкнутым контуром (если передается True) или просто кривой.

perimeter = cv.arcLength(cnt,True)

4. Аппроксимация контура

Приближает форму контура к другой форме с меньшим количеством вершин в зависимости от заданной нами точности. Это реализация алгоритма Дугласа-Пекера. Проверьте страницу википедии для алгоритма и демонстрации.

Чтобы понять это, предположим, что вы пытаетесь найти квадрат на изображении, но из-за некоторых проблем с изображением вы получили не идеальный квадрат, а «плохую форму» (как показано на первом изображении ниже) . Теперь вы можете использовать эту функцию для аппроксимации формы. В этом случае второй аргумент называется эпсилон и представляет собой максимальное расстояние от контура до аппроксимируемого контура. Это параметр точности. Чтобы получить правильный результат, необходим разумный выбор эпсилон.

эпсилон = 0,1*cv.arcLength(cnt,True)

приблизительно = cv.приблизительноPolyDP(cnt,epsilon,True)

Ниже, на втором изображении, зеленая линия показывает приблизительную кривую для эпсилон = 10% длины дуги . Третье изображение показывает то же самое для эпсилон = 1% длины дуги. Третий аргумент указывает, является ли кривая замкнутой или нет.

image

5. Выпуклая оболочка

Выпуклая оболочка будет похожа на контурную аппроксимацию, но это не так (в некоторых случаях оба варианта могут давать одинаковые результаты). Здесь, Функция cv.convexHull() проверяет кривую на наличие дефектов выпуклости и исправляет ее. Вообще говоря, выпуклые кривые — это кривые, которые всегда выпуклые или, по крайней мере, плоские. А если он вздут внутрь, то это называется дефектом выпуклости. Например, посмотрите на изображение руки ниже. Красная линия показывает выпуклый корпус руки. Двусторонними стрелками показаны дефекты выпуклости, которые являются локальными максимальными отклонениями корпуса от обводов.

image

Есть несколько вещей, чтобы обсудить его синтаксис:

hull = cv.convexHull(points[ hull[ по часовой стрелке[ returnPoints]]])

Детали аргументов:

• точки — это контуры, в которые мы переходим.
• корпус это выход, обычно мы его избегаем.
• по часовой стрелке : Флаг ориентации. Если оно равно True, выходная выпуклая оболочка ориентирована по часовой стрелке. В противном случае он ориентирован против часовой стрелки.
• returnPoints : по умолчанию True. Затем он возвращает координаты точек корпуса. Если False, он возвращает индексы точек контура, соответствующих точкам корпуса.

Таким образом, чтобы получить выпуклую оболочку, как на изображении выше, достаточно следующего:

hull = cv. convexHull(cnt)

Но если вы хотите найти дефекты выпуклости, вам нужно передать returnPoints = False. Чтобы понять это, мы возьмем изображение прямоугольника выше. Сначала я нашел его контур как cnt. Теперь я нашел его выпуклую оболочку с returnPoints = True, я получил следующие значения: [[[234 202]], [[ 51 202]], [[ 51 79]], [[234 79]]], которые являются четырьмя углами точки прямоугольника. Теперь, если сделать то же самое с returnPoints = False, я получаю следующий результат: [[129],[ 67],[ 0],[142]]. Это индексы соответствующих точек контуров. Например, проверьте первое значение: cnt[129] = [[234, 202]], которое совпадает с первым результатом (и так далее для других).

Вы увидите его снова, когда мы будем обсуждать дефекты выпуклости.

6. Проверка выпуклости

Существует функция проверки выпуклости кривой, cv.isContourConvex() . Он просто возвращает True или False. Не ахти какое дело.

k = cv.isContourConvex(cnt)

7. Ограничивающий прямоугольник

Существует два типа ограничивающих прямоугольников.

7.а. Straight Bounding Rectangle

Это прямой прямоугольник, не учитывающий вращение объекта. Таким образом, площадь ограничивающего прямоугольника не будет минимальной. Его находит функция cv.boundingRect() .

Пусть (x,y) — верхняя левая координата прямоугольника, а (w,h) — его ширина и высота.

x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)

cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

7.б. Rotated Rectangle

Здесь ограничивающий прямоугольник нарисован с минимальной площадью, поэтому он также учитывает поворот. Используется функция cv.minAreaRect() . Он возвращает структуру Box2D, которая содержит следующие данные: (центр (x, y), (ширина, высота), угол поворота). Но чтобы нарисовать этот прямоугольник, нам нужно 4 угла прямоугольника. Получается функцией cv.boxPoints()

rect = cv.minAreaRect(cnt)

box = cv.boxPoints(rect)

box = np.int0(box)

cv.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)

Оба прямоугольника показаны на одном изображении.