• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Загальна характеристика задач розпізнавання образів та математична модель задачі

Ієрархічне групування

Кластерний аналіз

РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВ ТА ЇХ КЛАСИФІКАЦІЯ

План

2.1. Загальна характеристика задач розпізнавання образів та математична модель задачі

2.1.1. Поняття образу

2.1.2. Проблема навчання розпізнаванню образів (нро)

2.1.3. Геометричний і структурний підходи

2.1.4 Гіпотеза компактності

2.1.5. Навчання|навчання| і самонавчання. адаптація і навчання

2.2. Принципи класифікації методів розпізнавання

2.2.1. Інтенсіональні| методи

2.2.1.1 Методи, засновані на оцінках щільності розподілу значень ознак

2.2.1.2. Методи, засновані на припущеннях про клас вирішальних|ухвальних| функцій

2.2.1.3. Логічні методи

2.2.1.4.Лінгвістичні (структурні) методи

2.2.2. Екстенсіональні методи

2.2.2.1. Метод порівняння з|із| прототипом

2.2.2.2 Метод k-найближчих| сусідів

2.2.2.3. Алгоритми обчислення|підрахунку| оцінок (голосування)

2.2.2.4. Колективи вирішальних|ухвальних| правил

2.2.3. Критерії якості методів розпізнавання

2.3. Аналіз перспективних напрямів|направлень| розвитку методів розпізнавання

Останніми роками розпізнавання образів|зображень| знаходить|находить| все ширше використання в повсякденному житті. Розпізнавання мови|промови| і рукописного тексту значно спрощує взаємодію людини з|із| комп'ютером, розпізнавання друкарського|друкованого| тексту використовується для перекладу|переведення| документів в електронну форму.

Базовим є невизначне поняття множини|множини|. У комп'ютері множина|множина| представляється набором однотипних елементів, що не повторюються.

У класичній постановці задачі|задачі| розпізнавання універсальна множина|множина| розбивається на частини-образи|зображення|. Образ|зображення| якого-небудь об'єкту задається набором його особистих характеристик (проявів)|виявів|. Методика віднесення елементу до якого-небудь образу|зображення| називається вирішальним|ухвальним| правилом.

Метрика – спосіб визначення відстані між елементами універсальної множини|множини|. Чим менше ця відстань, тим більше схожими є символи, звуки Від вибору представлення образів|зображень| і реалізації метрики залежить ефективність програми, один алгоритм розпізнавання з|із| різними метриками помилятиметься з|із| різною частотою (право на помилку для програм розпізнавання так само характерний, як і для людей).

Добре показує принцип роботи розпізнавання образів|зображень| елементарний алгоритм на основі методу множини еталонів. На його вході є|наявний| повчальна вибірка - набір прикладів|зразків| A'ij| для кожного образу|зображення| Ai|, метрика d і сам розпізнаваний об'єкт x. За допомогою метрики обчислюємо|вичисляємо| відстань від x до кожного елементу навчальної вибірки d(x, aij|) і знаходимо|находимо| умовну відстань d(x, Ai|) як відстань від x до найближчого елементу з|із| Ai|. Елемент x відноситься до образу|зображення|, який виявиться ближчим за всіх.

Практично тут потрібно знайти мінімум|мінімум-ареал| відстані по кожному класу і ще раз узяти мінімум. Ще один елементарний алгоритм - метод k-найближчих сусідів. Як випливає з назви, в ньому вводиться|запроваджує| додатковий вхідний параметр, ціле число k. Тут все ще простіше - береться k найближчих до x елементів навчальної вибірки і підраховується|підсумовує|, скільки з|із| них належить до якого образу|зображення|. До якого образу|зображення| належить більше, до того відноситься і x.

У обох|обидва| алгоритмах може виникнути невизначена|неозначена| ситуація - коли x знаходитиметься|перебуватиме| на однаковій відстані від декількох образів|зображень|. В такому разі|у такому разі| програма повинна або запитати|спитати| у користувача, до якого образу|зображення| відносити елемент, або визначитись навмання. Це залежить від вимог до точності з одного боку, і зручності використання з|із| іншою, краще всього реалізувати обидва|обидва| варіанти.

2.1.1. Поняття образу

Образ|зображення|, клас – класифікаційне угрупування в системі класифікації, що об'єднує (що виділяє) певну групу об'єктів за деякою ознакою.

Образи|зображення| володіють характерною властивістю, що виявляються в тому, що ознайомлення з|із| кінцевим|скінченним| числом явищ з|із| однієї і тієї ж множини|множини| дає можливість|спроможність| розпізнавати|дізнаватися| яке завгодно велике число його представників. Прикладами|зразками| образів|зображень| можуть бути: річка|ріка|, море, рідина, музика Чайковського, вірші Маяковського і так далі. Здатність|здібність| сприйняття зовнішнього світу у формі|у формі| образів|зображень| дозволяє з|із| певною достовірністю розпізнавати|дізнаватися| нескінчене|нескінченне| число об'єктів на підставі ознайомлення з|із| кінцевим|скінченним| їх числом, а об'єктивний характер основної властивості образів|зображень| дозволяє моделювати процес їх розпізнавання.

У літературі, присвяченій|посвяченій| проблемі навчання розпізнавання образів|зображень| (ОРО), часто замість поняття образу|зображення| вводиться|запроваджує| поняття класу.

2.1.2. Проблема навчання|навчання| розпізнаванню образів|зображень| (НРО)

Однією з найцікавіших властивостей людського мозку є здатність|здібність| відповідати на безконечну|нескінченну| множина станів|статків| зовнішнього середовища|середи| кінцевим|скінченним| числом реакцій. Розглянемо|розглядуватимемо| приклад|зразок| завдань|задач| з області НРО. Тут представлено|уявляти| 12 завдань|задачі|, в яких слід відібрати ознаки, за допомогою яких можна відрізнити ліву тріаду картинок від правої.

Рис. 1

Коло|коло| завдань|задач|, які можуть вирішуватися|розв'язуватися| за допомогою систем розпізнавання, надзвичайно широкий. Сюди відносяться не лише|не тільки| задачі|задачі| розпізнавання зорових і слухових образів|зображень|, але і задачі|задачі| розпізнавання складних процесів і явищ, що виникають, наприклад, при виборі доцільних дій керівником підприємства або виборі оптимального управління технологічними, економічними, транспортними або військовими|воєнними| операціями.

Кожне відображення якого-небудь об'єкту на сприймаючі органи системи розпізнавання, незалежно від його положення|становища| відносно|щодо| цих органів, прийнято називати зображенням об'єкту, а множину таких зображень, об'єднаних|з'єднана| якими-небудь загальними|спільними| властивостями – образами|зображеннями|.

При вирішенні завдань|задач| управління методами розпізнавання образів|зображень| замість терміну "зображення" застосовують термін "стан|статок|". Стан|статок| – це певної форми відображення вимірюваних поточних (або миттєвих) характеристик |спостереженого| об'єкту спостереження. Сукупність станів|статків| визначає ситуацію. Поняття "ситуація" є аналогом поняття "образу|зображення|". Але|та| ця аналогія не повна|цілковита|, оскільки|тому що| не всякий|усякий| образ|зображення| можна назвати|накликати| ситуацією, хоча всяку|усяку| ситуацію можна назвати|накликати| образом|зображенням|.

Ситуацією прийнято називати деяку сукупність станів|статків| складного об'єкту, кожна з яких характеризується одними і тими ж або схожими характеристиками об'єкту.

Вибір вихідного|початкового| опису об'єктів є|з'являється| одним з центральних завдань|задач| проблеми НРО. При вдалому|успішному| виборі вихідного|початкового| опису (простори|простір-час| ознак) задачі|задача| розпізнавання може виявитися тривіальним і, навпаки, невдало вибраний вихідний|початковий| опис може привести або до дуже складної.

Читайте також:

1. G2G-модель електронного уряду
2. I. Загальна характеристика політичної та правової думки античної Греції.
3. II. ВИРОБНИЧА ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОФЕСІЇ
4. II. Морфофункціональна характеристика відділів головного мозку
5. Ni - загальна кількість періодів, протягом яких діє процентна ставка ri.
6. OSI - Базова Еталонна модель взаємодії відкритих систем
7. Абстрактна модель
8. Абстрактна модель
9. Абстрактна модель оптимального планування виробництва
10. Аварії на хімічно-небезпечних об’єктах та характеристика зон хімічного зараження.
11. Автобіографія. Резюме. Характеристика. Рекомендаційний лист
12. Автокореляційна характеристика системи

Переглядів: 1427