Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Доклад - Распознавание образов - файл Распознавание образов - Доклад.docx


Доклад - Распознавание образов
скачать (591.9 kb.)

Доступные файлы (2):

Распознавание образов - Доклад.docx19kb.21.02.2011 04:35скачать
Распознавание образов - Презентация.pptxскачать

содержание
Загрузка...

Распознавание образов - Доклад.docx

Реклама MarketGid:
Загрузка...
Слайд 2. Теория по распознаванию образов

Теория распознавания образов — раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно или нельзя переходить улицу в данный момент.

Создание искусственных систем распознавания образов остаётся сложной теоретической и технической проблемой. Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях — от военного дела и систем безопасности до оцифровки всевозможных аналоговых сигналов.

Традиционно задачи распознавания образов включают в круг задач искусственного интеллекта.

Слайд 3. Направления в распознавании образов

Можно выделить два основных направления:

  • Изучение способностей к распознаванию, которыми обладают живые существа, объяснение и моделирование их;

  • Развитие теории и методов построения устройств, предназначенных для решения отдельных задач в прикладных целях.

^ Слайд 4. Методы распознавания образов

Для оптического распознавания образов можно применить метод перебора вида объекта под различными углами, масштабами, смещениями и т. д. Для букв нужно перебирать шрифт, свойства шрифта и т. д.

Второй подход — найти контур объекта и исследовать его свойства (связность, наличие углов и т. д.)

Еще один подход — использовать искусственные нейронные сети. Этот метод требует либо большого количества примеров задачи распознавания (с правильными ответами), либо специальной структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи.

^ Слайд 5. Примеры задач распознавания образов

Примеры задач распознавания образов

Слайд 6. Распознавание лиц

Распознавание лиц — практическое приложение теории распознавания образов, в задачу которого входит автоматическая локализация лица на фотографии и, в случае необходимости, идентификация персоны по лицу. Функцию идентификации людей на фотографиях уже активно используют в программном обеспечении для управления фотоальбомами (Picasa, iPhoto и др.).



Слайд 7. Picasa

Picasa – программа-органайзер фотографий и видеоматериалов. 13 июня 2004 года Picasa была приобретена компанией Google.

Picasa некоторое время сканирует галерею, а затем выдаёт длинный список лиц на опознание и предлагает варианты, которые ей кажутся самыми подходящими. Штуковина на удивление хорошо работает. Она без видимых усилий выделила лица почти на всех фотографиях и картинках.

^ Слайд 8. Оптическое распознавание символов

Оптическое распознавание символов (англ. optical character recognition, OCR) — это механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов, использующихся для представления в текстовом редакторе. Распознавание широко используется для конвертации книг и документов в электронный вид, для автоматизации систем учета в бизнесе или для публикации текста на веб-странице. Оптическое распознавание текста позволяет редактировать текст, осуществлять поиск слова или фразы, хранить его в более компактной форме, демонстрировать или распечатывать материал, не теряя качества, анализировать информацию, а также применять к тесту электронный перевод, форматирование или преобразование в речь. Оптическое распознавание текста является исследуемой проблемой в областях распознавания образов, искусственного интеллекта и компьютерного зрения.


Скачать файл (591.9 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации