fbpx
Wikipedia

Obraz tanıma nəzəriyyəsi

Avqust 06, 2021

Obraz tanıma nəzəriyyəsi — bəzi xüsusiyyətlər və atributların məhdud dəsti ilə xarakterizə olunan obyektlərin, hadisələrin, proseslərin, siqnalların, vəziyyətlərin və s. obyektlərin təsnifləşdirilməsi və müəyyənləşdirilməsinin əsaslarını və metodlarını inkişaf etdirən kompüter elmləri və əlaqəli fənlər bölümü. Bu cür problemlər çox vaxt həll olunur, məsələn, yol siqnallarına görə küçəni keçərkən və ya sürərkən. İşıqlı bir işıqforun rəngini tanımaq və yol qaydalarını bilmək, küçəni keçə bilməyəcəyiniz barədə düzgün qərar qəbul etməyə imkan verir.

Xüsusi bir proqramla avtomatik üz tanıma

Bu cür tanınma ehtiyacı müxtəlif sahələrdə — hərbi işlərdən və təhlükəsizlik sistemlərindən analoq siqnalların rəqəmsallaşdırılmasına qədər yaranır.

Təsvirin tanınması problemi, insanın özünə gələn mesajları xətti-ardıcıl dərk etməsinin öhdəsindən gəlmədiyi, nəticədə beyni bu cür tanınma ilə xarakterizə olunan eyni vaxtda qavrayış və düşünmə rejiminə keçdiyi zaman, məlumatın həddən artıq yüklənməsi şəraitində böyük əhəmiyyət kəsb etmişdir.

Təsadüfi deyil ki, naxış tanıma problemi, fənlərarası tədqiqat sahəsində, o cümlədən süni intellektin yaradılması ilə əlaqədar olaraq ortaya çıxdı və nümunələrin tanınması üçün texniki sistemlərin yaradılması getdikcə diqqəti cəlb edir.

Obrazı tanımada istiqamətlər

İki əsas sahəsi vardır :

  • Canlı varlıqların tanıma qabiliyyətlərinin öyrənilməsi, izahı və modelləşdirilməsi;
  • Tətbiqi məqsədlər üçün fərdi problemlərin həlli üçün nəzərdə tutulmuş qurğuların qurulması nəzəriyyəsi və metodlarının inkişafı.

Problemin rəsmi ifadəsi

Obrazın tanınması, bu məlumatları qeyri-vacib məlumatların ümumi kütləsindən xarakterizə edən əsas xüsusiyyətləri vurğulamaqla mənbəli məlumatların müəyyən bir sinfə təyin edilməsidir.

Tanıma problemlərini təyin edərkən, süni neyron şəbəkələri nəzəriyyəsindən fərqli olaraq səy göstərərək riyazi dili istifadə etməyə çalışırlar, burada əsas təcrübə nəticəsində nəticə əldə etmək, sınağı məntiqi əsaslandırma və riyazi sübutlarla əvəz etməkdir .

Obrazı tanıma probleminin klassik formalaşdırılması : ​​Bir çox obyekt verilmişdir. Onlara münasibətdə bir təsnifat aparmaq lazımdır. Bir dəst siniflər adlanan alt dəstlərlə təmsil olunur. Verilmişdir: siniflər haqqında məlumat, bütün dəstin təsviri və müəyyən bir sinfə üzv olduğu bilinməyən bir obyekt haqqında məlumatın təsviri. Siniflər və obyektin təsviri haqqında mövcud məlumata görə, bu obyektin hansı sinfə aid olduğunu müəyyənləşdirmək tələb olunur.

Çox vaxt monoxrom görüntülər nümunə tanıma problemlərində nəzərə alınır, bu da görüntüyü təyyarədəki bir funksiya olaraq nəzərdən keçirməyə imkan verir.   müstəvisinə qoyulmuş bir nöqtəni nəzərdən keçirsək, burada   şəkilin hər nöqtəsində öz xarakterin — parlaqlıq, şəffaflıq, optik sıxlığı ifadə edir; rəsmi görüntü qeydiyyatı.

Ancaq bütün mümkün funksiyaların dəsti   təyyarədə   bütün görüntülər dəstinin   modelidir. Şəkillər arasındakı oxşarlıq anlayışını tanıdaraq tanıma problemi yarada bilərik. Belə bir formalaşmanın xüsusi forması, bir yanaşma və ya digərinə uyğun olaraq tanınmanın sonrakı addımlarından çox asılıdır.

Qrafik şəkillərin tanınmasının bəzi üsulları

Optik obrazın tanınması üçün bir cismin görünüşünü müxtəlif bucaqlarda, tərəzidə, ofsetdə və s. Sıralama üsulunu tətbiq edə bilərsiniz. Məktublar üçün şrift, şrift xüsusiyyətləri və s. üzrə sıralamaq lazımdır.

İkinci yanaşma, obyektin konturunu tapmaq və onun xüsusiyyətlərini (bağlantı, açıların olması və s.) araşdırmaqdır.

Digər bir yanaşma süni neyron şəbəkələrindən istifadə etməkdir. Bu üsul ya tanıma probleminin çox sayda nümunəsini (düzgün cavablar ilə) və ya bu problemin xüsusiyyətlərini nəzərə alan xüsusi bir sinir şəbəkəsini tələb edir.

Obraz tanıma metodu Perseptron

Vəziyyəti, quruluşu və funksional xüsusiyyətləri təsvir edilən bəzi fiziki sistemdə psixoloji hadisələrin necə yarana biləcəyini göstərmək olan beyin modeli konsepsiyasını təqdim edən Frenk Rozenblat, ayrıseçkilik mövzusunda ən sadə təcrübələri izah etdi. Bu təcrübələr tamamilə nümunə tanıma metodları ilə əlaqədardır, lakin həll alqoritminin müəyyənedici olmadığı ilə fərqlənir.

Müəyyən bir sistem haqqında psixoloji cəhətdən əhəmiyyətli məlumat əldə etmək mümkün olan ən sadə təcrübə, modelə iki fərqli stimulun təqdim edildiyi və bunun fərqli şəkildə onlara reaksiya verməsi tələb olunur. Belə bir eksperimentin məqsədi, eksperimentatorun müdaxiləsi olmadığı təqdirdə sistem tərəfindən kortəbii ayrıseçkilik etmə ehtimalının öyrənilməsi və ya əksinə, eksperimentator sistemin lazımi təsnifatı həyata keçirmək üçün təlim keçməsinə çalışmasıdır.

Perseptronun tədrisi ilə aparılan təcrübədə ümumiyyətlə fərqlənəcək siniflərin hər birinin nümayəndələrini daxil edən müəyyən ardıcıllıqla şəkillər təqdim olunur. Yaddaş modifikasiyasının bəzi qaydalarına uyğun olaraq, düzgün reaksiya seçimi gücləndirilir. Sonra nəzarət stimulu perkestrona təqdim olunur və bu sinifin stimullarına düzgün cavab almaq ehtimalı müəyyənləşdirilir. Seçilən idarəetmə stimulunun təlim ardıcıllığında istifadə olunan görüntülərdən biri ilə üst-üstə düşməməsindən və ya uyğun gəlməməsindən asılı olaraq fərqli nəticələr əldə edilir:

  1. Nəzarət stimulu təlim stimullarının heç biri ilə üst-üstə düşmürsə, təcrübə yalnız təmiz fərq ilə deyil, ümumiləşdirmə elementlərini də əhatə edir.
  2. Nəzarət stimulu, eyni sinifin əvvəllər təqdim edilmiş stimulları ilə aktivləşdirilmiş olan elementlərdən tamamilə fərqli bir hissə hissəsini həyəcanlandırırsa, təcrübə saf ümumiləşdirmə işidir.

Perseptronların sırf ümumiləşdirmə qabiliyyəti yoxdur, lakin ayrı-ayrılıqda eksperimentlərdə olduqca qənaətbəxş fəaliyyət göstərirlər, xüsusən nəzarət stimulu qavrayışın artıq təcrübə qazandığı görüntülərdən birinə yaxından baxsalar.

İstinadlar

  1. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов, М. 1978
  2. Маткасым Н. Н. Распознавание образов с помощью нейронных сетей (Технологии Microsoft в теории и практике программирования : сборник трудов XIII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Томск, 22-23 марта 2016 г.). 23–25.
  3. Файн В. С. Опознавание изображений, М. 1970
  4. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики. – М.: Наука, 1978, вып. 33. – С. 5-68.

Ədəbiyyat

  • Аркадьев А. Г., Браверман Э. М. Обучение машины распознаванию образов. — М.: Наука, 1964
  • Бонгард М. М. Проблема узнавания.— М.: Физматгиз, 1967.
  • А. Г. Аркадьев, Э. М. Браверман. Обучение машины классификации объектов. М.: Наука, 1971.
  • Горелик А. Л., Скрипкин В. А. (1984, 2004). Методы распознавания (4-е изд). М.: Высшая школа.
  • Вапник, Владимир Наумович, Червоненкис, Алексей Яковлевич (1974). Теория распознавания образов. М.: Наука.
  • Васильев В. И. (1983). Распознающие системы. Справочник (2-е изд). К.: Наукова думка.
  • Л. Шапиро, Дж. Стокман. (2006) [Computer Vision]. Компьютерное зрение. М.: Бином. Лаборатория знаний. ISBN 5-947-74384-1.
  • Фомин, Ярослав Алексеевич (2012). Распознавание образов: теория и применения (2-е изд). М.: ФАЗИС. ISBN 978-5-7036-0130-4.
  • Фомин, Ярослав Алексеевич, Тарловский, Геннадий Рудольфович (1986). Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь.
  • Форсайт Дэвид А., Понс Джин. (2004) [Computer Vision: A Modern Approach]. Компьютерное зрение. Современный подход. М.: Вильямс (издательство). ISBN 0-13-085198-1.
  • Чэн Ш.-К. (1994). Принципы проектирования систем визуальной информации. М.: Мир.
  • Лбов Г. С. (1981). Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука.
  • Барабаш Ю. Л., Варский Б. В., Зиновьев В. Т. (1967). Вопросы статистической теории распознавания. М: Советское радио.

Xarici keçidlər

  • Yuriy Lifşits. Kurs «Современные задачи теоретической информатики» 2008-10-15 at the Wayback Machine — Obraz tanıma, üz tanıma, mətn təsnifatı üçün statistik metodlardan mühazirələr  (rus.)
  • Journal of Pattern Recognition Research (Obraz Tanıma Araşdırma Jurnalı)  (ing.)

Avqust 06, 2021
obraz, tanıma, nəzəriyyəsi, bəzi, xüsusiyyətlər, atributların, məhdud, dəsti, ilə, xarakterizə, olunan, obyektlərin, hadisələrin, proseslərin, siqnalların, vəziyyətlərin, obyektlərin, təsnifləşdirilməsi, müəyyənləşdirilməsinin, əsaslarını, metodlarını, inkişaf. Obraz tanima nezeriyyesi bezi xususiyyetler ve atributlarin mehdud desti ile xarakterize olunan obyektlerin hadiselerin proseslerin siqnallarin veziyyetlerin ve s obyektlerin tesniflesdirilmesi ve mueyyenlesdirilmesinin esaslarini ve metodlarini inkisaf etdiren komputer elmleri ve elaqeli fenler bolumu Bu cur problemler cox vaxt hell olunur meselen yol siqnallarina gore kuceni kecerken ve ya surerken Isiqli bir isiqforun rengini tanimaq ve yol qaydalarini bilmek kuceni kece bilmeyeceyiniz barede duzgun qerar qebul etmeye imkan verir Xususi bir proqramla avtomatik uz tanima Bu cur taninma ehtiyaci muxtelif sahelerde herbi islerden ve tehlukesizlik sistemlerinden analoq siqnallarin reqemsallasdirilmasina qeder yaranir Tesvirin taninmasi problemi insanin ozune gelen mesajlari xetti ardicil derk etmesinin ohdesinden gelmediyi neticede beyni bu cur taninma ile xarakterize olunan eyni vaxtda qavrayis ve dusunme rejimine kecdiyi zaman melumatin hedden artiq yuklenmesi seraitinde boyuk ehemiyyet kesb etmisdir Tesadufi deyil ki naxis tanima problemi fenlerarasi tedqiqat sahesinde o cumleden suni intellektin yaradilmasi ile elaqedar olaraq ortaya cixdi ve numunelerin taninmasi ucun texniki sistemlerin yaradilmasi getdikce diqqeti celb edir Mundericat 1 Obrazi tanimada istiqametler 2 Problemin resmi ifadesi 3 Qrafik sekillerin taninmasinin bezi usullari 4 Obraz tanima metodu Perseptron 5 Istinadlar 6 Edebiyyat 7 Xarici kecidlerObrazi tanimada istiqametler RedakteIki esas sahesi vardir 1 Canli varliqlarin tanima qabiliyyetlerinin oyrenilmesi izahi ve modellesdirilmesi Tetbiqi meqsedler ucun ferdi problemlerin helli ucun nezerde tutulmus qurgularin qurulmasi nezeriyyesi ve metodlarinin inkisafi Problemin resmi ifadesi RedakteObrazin taninmasi bu melumatlari qeyri vacib melumatlarin umumi kutlesinden xarakterize eden esas xususiyyetleri vurgulamaqla menbeli melumatlarin mueyyen bir sinfe teyin edilmesidir Tanima problemlerini teyin ederken suni neyron sebekeleri nezeriyyesinden ferqli olaraq 2 sey gostererek riyazi dili istifade etmeye calisirlar burada esas tecrube neticesinde netice elde etmek sinagi mentiqi esaslandirma ve riyazi subutlarla evez etmekdir 3 Obrazi tanima probleminin klassik formalasdirilmasi 4 Bir cox obyekt verilmisdir Onlara munasibetde bir tesnifat aparmaq lazimdir Bir dest sinifler adlanan alt destlerle temsil olunur Verilmisdir sinifler haqqinda melumat butun destin tesviri ve mueyyen bir sinfe uzv oldugu bilinmeyen bir obyekt haqqinda melumatin tesviri Sinifler ve obyektin tesviri haqqinda movcud melumata gore bu obyektin hansi sinfe aid oldugunu mueyyenlesdirmek teleb olunur Cox vaxt monoxrom goruntuler numune tanima problemlerinde nezere alinir bu da goruntuyu teyyaredeki bir funksiya olaraq nezerden kecirmeye imkan verir T displaystyle T mustevisine qoyulmus bir noqteni nezerden kecirsek burada f x y displaystyle f x y sekilin her noqtesinde oz xarakterin parlaqliq seffafliq optik sixligi ifade edir resmi goruntu qeydiyyati Ancaq butun mumkun funksiyalarin desti f x y displaystyle f x y teyyarede T displaystyle T butun goruntuler destinin X displaystyle X modelidir Sekiller arasindaki oxsarliq anlayisini tanidaraq tanima problemi yarada bilerik Bele bir formalasmanin xususi formasi bir yanasma ve ya digerine uygun olaraq taninmanin sonraki addimlarindan cox asilidir Qrafik sekillerin taninmasinin bezi usullari RedakteOptik obrazin taninmasi ucun bir cismin gorunusunu muxtelif bucaqlarda terezide ofsetde ve s Siralama usulunu tetbiq ede bilersiniz Mektublar ucun srift srift xususiyyetleri ve s uzre siralamaq lazimdir Ikinci yanasma obyektin konturunu tapmaq ve onun xususiyyetlerini baglanti acilarin olmasi ve s arasdirmaqdir Diger bir yanasma suni neyron sebekelerinden istifade etmekdir Bu usul ya tanima probleminin cox sayda numunesini duzgun cavablar ile ve ya bu problemin xususiyyetlerini nezere alan xususi bir sinir sebekesini teleb edir Obraz tanima metodu Perseptron RedakteVeziyyeti qurulusu ve funksional xususiyyetleri tesvir edilen bezi fiziki sistemde psixoloji hadiselerin nece yarana bileceyini gostermek olan beyin modeli konsepsiyasini teqdim eden Frenk Rozenblat ayriseckilik movzusunda en sade tecrubeleri izah etdi Bu tecrubeler tamamile numune tanima metodlari ile elaqedardir lakin hell alqoritminin mueyyenedici olmadigi ile ferqlenir Mueyyen bir sistem haqqinda psixoloji cehetden ehemiyyetli melumat elde etmek mumkun olan en sade tecrube modele iki ferqli stimulun teqdim edildiyi ve bunun ferqli sekilde onlara reaksiya vermesi teleb olunur Bele bir eksperimentin meqsedi eksperimentatorun mudaxilesi olmadigi teqdirde sistem terefinden kortebii ayriseckilik etme ehtimalinin oyrenilmesi ve ya eksine eksperimentator sistemin lazimi tesnifati heyata kecirmek ucun telim kecmesine calismasidir Perseptronun tedrisi ile aparilan tecrubede umumiyyetle ferqlenecek siniflerin her birinin numayendelerini daxil eden mueyyen ardicilliqla sekiller teqdim olunur Yaddas modifikasiyasinin bezi qaydalarina uygun olaraq duzgun reaksiya secimi guclendirilir Sonra nezaret stimulu perkestrona teqdim olunur ve bu sinifin stimullarina duzgun cavab almaq ehtimali mueyyenlesdirilir Secilen idareetme stimulunun telim ardicilliginda istifade olunan goruntulerden biri ile ust uste dusmemesinden ve ya uygun gelmemesinden asili olaraq ferqli neticeler elde edilir Nezaret stimulu telim stimullarinin hec biri ile ust uste dusmurse tecrube yalniz temiz ferq ile deyil umumilesdirme elementlerini de ehate edir Nezaret stimulu eyni sinifin evveller teqdim edilmis stimullari ile aktivlesdirilmis olan elementlerden tamamile ferqli bir hisse hissesini heyecanlandirirsa tecrube saf umumilesdirme isidir Perseptronlarin sirf umumilesdirme qabiliyyeti yoxdur lakin ayri ayriliqda eksperimentlerde olduqca qenaetbexs fealiyyet gosterirler xususen nezaret stimulu qavrayisin artiq tecrube qazandigi goruntulerden birine yaxindan baxsalar Istinadlar Redakte Tu Dzh Gonsales R Principy raspoznavaniya obrazov M 1978 Matkasym N N Raspoznavanie obrazov s pomoshyu nejronnyh setej Tehnologii Microsoft v teorii i praktike programmirovaniya sbornik trudov XIII Vserossijskoj nauchno prakticheskoj konferencii studentov aspirantov i molodyh uchenyh g Tomsk 22 23 marta 2016 g 23 25 Fajn V S Opoznavanie izobrazhenij M 1970 Zhuravlev Yu I Ob algebraicheskom podhode k resheniyu zadach raspoznavaniya i klassifikacii Problemy kibernetiki M Nauka 1978 vyp 33 S 5 68 Edebiyyat RedakteArkadev A G Braverman E M Obuchenie mashiny raspoznavaniyu obrazov M Nauka 1964 Bongard M M Problema uznavaniya M Fizmatgiz 1967 A G Arkadev E M Braverman Obuchenie mashiny klassifikacii obektov M Nauka 1971 Gorelik A L Skripkin V A 1984 2004 Metody raspoznavaniya 4 e izd M Vysshaya shkola Vapnik Vladimir Naumovich Chervonenkis Aleksej Yakovlevich 1974 Teoriya raspoznavaniya obrazov M Nauka Vasilev V I 1983 Raspoznayushie sistemy Spravochnik 2 e izd K Naukova dumka L Shapiro Dzh Stokman 2006 Computer Vision Kompyuternoe zrenie M Binom Laboratoriya znanij ISBN 5 947 74384 1 Fomin Yaroslav Alekseevich 2012 Raspoznavanie obrazov teoriya i primeneniya 2 e izd M FAZIS ISBN 978 5 7036 0130 4 Fomin Yaroslav Alekseevich Tarlovskij Gennadij Rudolfovich 1986 Statisticheskaya teoriya raspoznavaniya obrazov M Radio i svyaz Forsajt Devid A Pons Dzhin 2004 Computer Vision A Modern Approach Kompyuternoe zrenie Sovremennyj podhod M Vilyams izdatelstvo ISBN 0 13 085198 1 Chen Sh K 1994 Principy proektirovaniya sistem vizualnoj informacii M Mir Lbov G S 1981 Metody obrabotki raznotipnyh eksperimentalnyh dannyh Novosibirsk Nauka Barabash Yu L Varskij B V Zinovev V T 1967 Voprosy statisticheskoj teorii raspoznavaniya M Sovetskoe radio Xarici kecidler RedakteYuriy Lifsits Kurs Sovremennye zadachi teoreticheskoj informatiki Arxivlesdirilib 2008 10 15 at the Wayback Machine Obraz tanima uz tanima metn tesnifati ucun statistik metodlardan muhazireler rus Journal of Pattern Recognition Research Obraz Tanima Arasdirma Jurnali ing Menbe https az wikipedia org w index php title Obraz tanima nezeriyyesi amp oldid 6029064, wikipedia, oxu, kitab, kitabxana, axtar, tap, hersey,

ne axtarsan burda

, en yaxsi meqale sayti, meqaleler, kitablar, oyrenmek, wiki, bilgi, tarix, seks, porno, indir, yukle, sex, azeri sex, azeri, seks yukle, sex yukle, izle, seks izle, porno izle, mobil seks, telefon ucun, chat, azeri chat, tanisliq, tanishliq, azeri tanishliq, sayt, medeni, medeni saytlar, chatlar, mekan, tanisliq mekani, mekanlari, yüklə, pulsuz, pulsuz yüklə, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, şəkil, muisiqi, mahnı, kino, film, kitab, oyun, oyunlar.