Розпізнавання образів методом потенційних функцій, Різне, Програмування, статті

Автор: Alex Повєткін, Королівство Delphi


Вступ


На написання цього опусу мене спровокувала стаття Юрія Кислякова “Реалізація найпростішого алгоритму розпізнавання графічних образов”, Який, на мою скромну думку дуже вдало почав думка про те, що розпізнавання образів не є щось сверхсуперсложное, що не піддається розуму простих смертних. Давним-давно вже в багатьох областях техніки використовуються різні автомати і пристрої, більш-менш вдало вирішальні задачу розпізнавання (це і автомат для сортування поштових конвертів за індексом, і зенітна ракета, захоплююча гаряче сопло літакового двигуна, але ігнорує сонце, і різні системи аналізу супутникових знімків, і голосовий виклик вашого мобільника, і багато-багато іншого), тим не менш, людей, упевнених в непереборної складності алгоритмів, дуже багато. У статті Юрія, однак, є одне сильне, на мій погляд, упущення: його програму неможливо навчати, тому що у нього порівняння відбувається тільки з одним набором еталонів. Запропоную вашій увазі алгоритм, який можна навчати. Особливу пікантність алгоритму додає той факт, що його математичне обгрунтування було запропоновано радянськими математиками на початку 60х років (тобто в той час, коли комп’ютер не завжди містився в середньостатистичній квартирі), а ще років через 15 була доведена його вельми глибока аналогія з дуже популярним в даний час нейромережевих методом. Отже,


Трохи математики


Зрозуміло, для простоти ми будемо розглядати тільки чорно-білі зображення. Нехай у нас малюнок складається всього з двох пікселів. Тоді множина всіх об’єктів, яке можна буде зобразити (універсальне безліч), складається з чотирьох об’єктів: (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), де 1 – чорний піксель, 0 – білий.



Рисунок 7

після чого працювати з таким зображенням легко і приємно.


Буду дуже радий, якщо моя стаття комусь буде корисна.

Схожі статті:


Сподобалася стаття? Ви можете залишити відгук або підписатися на RSS , щоб автоматично отримувати інформацію про нові статтях.

Коментарів поки що немає.

Ваш отзыв

Поділ на параграфи відбувається автоматично, адреса електронної пошти ніколи не буде опублікований, допустимий HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

*

*