recunoasterea formelor si interpret area imaginilor

ALTE DOCUMENTE FORMULE DE DERIVARE TEST MATEMATICA CLASA a IV-a Semidreapta Politica privind hazardul - Proceduri privind evaluarea hazardului FUNCŢIA DE GRADUL II PROBLEME SIMPLE Geometrie - Geometrie plana ECUATIILE UNUI CERC IN COORDONATE RECTANGULARE Triunghiul Operatii cu numere reale Căutare Username / Parola inexistente emai l •••• •• Login Am uitat parola x Creaza cont nou Home Expl or eaz a Upload Administratie Arta cultura Biologie Casa gradina Diverse Economie Geografie Gradinita Istorie Jurnalism Limba Literatura romana Management Medicina Personalitati Profesor scoala Sociologie Stiinta Arhitectura constructii Astronomie Chimie Drept Fizica Informatica Matematica Stiinte politice Tutorials Tehnica mecanica Timp liber Recun oasterea fo rmelor si interpretarea imaginilor Matematica Recunoasterea formelor si interpretare a imaginil or Unul dintre obiectivele cele mai ambitioase în analiza si interpretarea computerizata a imaginilor este acela de a construi sisteme capabile sa demonstreze diferite grade de inteligenta, care sa se apropie de comportamentul uman. Prin inteligenta întelegem: capacitatea de a extrage informatii pertinente dintr-un context ce contine numeroase detalii irelevante, capacitatea de a învata din exemple si a generaliza cunostintele obtinute la situatii noi si capacitatea de a face deductii corecte pe baza unor date incomplete sau imperfecte. Sisteme cu asemenea caracteristici au fost realizate pâna în prezent numai pentru un context de situatii posibile relativ limitat. Obiectivul acestui capitol, îl constituie introducerea unor notiuni de baza din domeniul recunoasterii formelor, cu un accent special pe metodele de clasificare statistice, mai apropiate de materialul prezentat în capitolele anterioare. De asemenea, vom face o scurta introducere în problematica interpretarii imaginilor. Mai mentionam ca multe din rezultatele descrise aici sunt utile si în elaborarea unor metode de prelucrare de nivel inferior avansate. În recunoasterea formelor, presupunem ca imaginea a fost preprocesata si segmentata si ca dispunem de descrieri adecvate ale regiunilor, capabile sa înglobeze informatiile necesare recunoasterii. Mai general, formele pot avea un caracter nevizual, daca ne referim, de exemplu, la recunoasterea vorbirii sau la prognoza valorii unei actiuni la bursa. Metodele de clasificare pot fi aceleasi, partea de prelucrare a informatiei cea mai specifica aplicatiei fiind cea care conduce la descriere. 9.1. Procesul de recunoastere în abordarea statistica 9.1.1. Concepte de baza În recunoasterea formelor prin metode statistice, orice forma este reprezentata cu ajutorul unui numar dedescriptori scalari, grupati într-un vector. Un asemenea vector P -dimensional, x , denumit vector de forma, defineste un punct în spatiul formelor . Rezolvarea unei aplicatii de recunoastere a formelor prin metode statistice presupune alegerea unui set de caracteristici adecvat pentru constructia vectorilor de forma si proiectarea unui clasificator, capabil sa atribuie orice forma, reprezentata cu ajutorul unui asemenea vector, unei clase, k , dintr-un numar finit de clase posibile, K. Recunoasterea formelor cuprinde doua etape: proiectarea clasificatorului, sau stabilirea regulilor de decizie si clasificarea propriu-zisa, adica folosirea clasificatorului. Fig. 9.1. E xemplu de recunoastere de forma cu trei clase într-un spatiu al proprietatilor bidimensional Proiectarea clasificatorului poate fi formulata ca o problema a partitionarii spatiului caracteristicilor între clasele posibile. O reprezentare geometrica intuitiva pentru o problema de clasificare cuP = 2 si K = 3 se da în Fig. 9.1. Simbolurile reprezentate în figura sunt esantioane etichetate, a caror apartenenta la clase este cunoscuta, în urma unei clasificari manuale. Aceste esantioane, denumite de învatare sau de antrenament , concentreaza informatiile specifice aplicatiei, pe baza carora se proiecteaza clasificatorul. Mentionam ca este exista si aplicatii în care asemenea esantioane nu sunt disponibile si clasificatorul trebuie sa învete singur, pe baza datelor ce urmeaza a fi clasificate. Proiectarea clasificatorului pe baza esantioanelor de antrenament este denumita învatare, instruire sau antrenament si are ca rezultat partitionarea spatiului formelor. În Fig. 9.1, domeniile apartinând diferitelor clase sunt delimitate cu ajutorul unor curbe. Într-un spatiu tridimensional, am fi avut nevoie de niste suprafete pentru a face acelasi lucru. Pentru spatii cu mai mult de trei dimensiuni, nu mai exista interpretare geometrica intuitiva, dar se pastreaza denumirea de suprafata de decizie (hipersuprafata) pentru multimea punctelor ce separa clase diferite.

recunoasterea formelor si interpret area imaginilor

Documents