- Главная
- Информатика
- Презентация "Системы распознавания образов (идентификации)" - скачать презентации по Информатике
Содержание
- 2. Понятие образа Образ(класс) — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому
- 3. Проблема обучения распознаванию образов На рисунке представлены 12 задач, в которых следует отобрать признаки, при помощи
- 4. Проблема обучения распознаванию образов. Часть 2 Проблема распознавания образов Обучение распознаванию. Осуществляется путем показа отдельных объектов
- 5. Проблема обучения распознаванию образов. Часть 3 Круг задач, которые могут решаться с помощью распознающих систем, чрезвычайно
- 6. Проблема обучения распознаванию образов. Часть 4 Каждое отображение какого-либо объекта на воспринимающие органы распознающей системы, независимо
- 7. Геометрический и структурный подходы Любое изображение, которое возникает в результате наблюдения какого-либо объекта в процессе обучения,
- 8. Геометрический и структурный подходы. Часть 2 В ходе обучения предъявляются точки, случайно выбранные из этих областей,
- 9. На первый взгляд кажется, что знание всего лишь некоторого количества точек из области недостаточно, чтобы отделить
- 10. Геометрический и структурный подходы. Часть 4 Наряду с геометрической интерпретацией проблемы обучения распознаванию образов существует и
- 11. Гипотеза компактности Если предположить, что в процессе обучения пространство признаков формируется исходя из задуманной классификации, то
- 12. Обучение и самообучение. Адаптация и обучение Все картинки, представленные на Рис. 1, характеризуют задачу обучения. В
- 13. Задачу такого рода на описательном уровне можно сформулировать следующим образом: Системе одновременно или последовательно предъявляются объекты
- 14. Обучение и самообучение. Адаптация и обучение. Обучением обычно называют процесс выработки в некоторой системе той или
- 16. Скачать презентацию
Понятие образа
Образ(класс) — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную
Понятие образа
Образ(класс) — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную
Образное восприятие окружающего мира, позволяющее разобраться в огромном потоке информации, основывается на умении классифицировать объекты, ощущения, явления по некоторым признакам и разбивать их на группы похожих по некоторым признакам, но не тождественным явлениям.
В литературе, посвященной проблеме обучения распознавания образов (ОРО), часто вместо понятия образа вводится понятие класса.
Проблема обучения распознаванию образов
На рисунке представлены 12 задач, в которых следует
Проблема обучения распознаванию образов
На рисунке представлены 12 задач, в которых следует
Рис. 1.
Проблема обучения распознаванию образов. Часть 2
Проблема распознавания образов
Обучение распознаванию.
Осуществляется путем показа
Проблема обучения распознаванию образов. Часть 2
Проблема распознавания образов
Обучение распознаванию.
Осуществляется путем показа
В результате распознающая система должна приобрести способность реагировать одинаковыми реакциями на все объекты одного образа и различными — на все объекты различных образов.
Собственно распознавание
Проблема обучения распознаванию образов. Часть 3
Круг задач, которые могут решаться с
Проблема обучения распознаванию образов. Часть 3
Круг задач, которые могут решаться с
Сюда относятся не только задачи распознавания зрительных и слуховых образов, но и задачи распознавания сложных процессов и явлений, возникающих, например, при выборе целесообразных действий руководителем предприятия или выборе оптимального управления технологическими, экономическими, транспортными или военными операциями.
В каждой из таких задач анализируются некоторые явления, процессы, состояния внешнего мира, всюду далее называемые объектами наблюдения.
Прежде чем начать анализ какого-либо объекта, нужно получить о нем определенную, каким-либо способом упорядоченную информацию. Такая информация представляет собой характеристику объектов, их отображение на множестве воспринимающих органов распознающей системы.
Проблема обучения распознаванию образов. Часть 4
Каждое отображение какого-либо объекта на воспринимающие
Проблема обучения распознаванию образов. Часть 4
Каждое отображение какого-либо объекта на воспринимающие
Ситуацией принято называть некоторую совокупность состояний сложного объекта, каждая из которых характеризуется одними и теми же или схожими характеристиками объекта.
Выбор исходного описания объектов является одной из центральных задач проблемы ОРО.
При удачном выборе исходного описания (пространства признаков) задача распознавания может оказаться тривиальной и, наоборот: неудачно выбранное исходное описание может привести либо к очень сложной дальнейшей переработке информации, либо вообще к отсутствию решения.
Геометрический и структурный подходы
Любое изображение, которое возникает в результате наблюдения какого-либо
Геометрический и структурный подходы
Любое изображение, которое возникает в результате наблюдения какого-либо
Если утверждается, что при показе изображений возможно однозначно отнести их к одному из двух (или нескольких) образов, то тем самым утверждается, что в некотором пространстве существует две (или несколько) области, не имеющие общих точек, и что изображения — точки из этих областей. Каждой такой области можно приписать наименование, т. е. дать название, соответствующее образу.
Проинтерпретируем теперь в терминах геометрической картины процесс обучения распознаванию образов, ограничившись пока случаем распознавания только двух образов. Заранее считается известным лишь только то, что требуется разделить две области в некотором пространстве и что показываются точки только из этих областей. Сами эти области заранее не определены, т. е. нет каких-либо сведений о расположении их границ или правил определения принадлежности точки к той или иной области.
Геометрический и структурный подходы. Часть 2
В ходе обучения предъявляются точки, случайно
Геометрический и структурный подходы. Часть 2
В ходе обучения предъявляются точки, случайно
Рис. 2
На первый взгляд кажется, что знание всего лишь некоторого количества точек
На первый взгляд кажется, что знание всего лишь некоторого количества точек
Разумеется, решение таких задач требует введения определенных ограничений на классе рассматриваемых функций, а выбор этих ограничений зависит от характера информации, которую может добавить учитель в процессе обучения. Одной из таких подсказок является гипотеза о компактности образов.
Интуитивно ясно, что аппроксимация разделяющей функции будет задачей тем более легкой, чем более компактны и чем более разнесены в пространстве области, подлежащие разделению. Так, например, в случае, показанном на Рис. а, разделение заведомо более просто, чем в случае, показанном на Рис. б. Действительно, в случае, изображенном на Рис. а, области могут быть разделены плоскостью, и даже при больших погрешностях в определении разделяющей функции она все же будет продолжать разделять области.
Геометрический и структурный подходы. Часть 3
Геометрический и структурный подходы. Часть 4
Наряду с геометрической интерпретацией проблемы обучения
Геометрический и структурный подходы. Часть 4
Наряду с геометрической интерпретацией проблемы обучения
Сначала выделяется набор исходных понятий — типичных фрагментов, встречающихся на изображениях, и характеристик взаимного расположения фрагментов — "слева", "снизу", "внутри" и т. д. Эти исходные понятия образуют словарь, позволяющий строить различные логические высказывания, иногда называемые предположениями.
Задача состоит в том, чтобы из большого количества высказываний, которые могли бы быть построены с использованием этих понятий, отобрать наиболее существенные для данного конкретного случая.
Далее, просматривая конечное и по возможности небольшое число объектов из каждого образа, нужно построить описание этих образов. Построенные описания должны быть столь полными, чтобы решить вопрос о том, к какому образу принадлежит данный объект. При реализации лингвистического подхода возникают две задачи: задача построения исходного словаря, т. е. набор типичных фрагментов, и задача построения правил описания из элементов заданного словаря.
Гипотеза компактности
Если предположить, что в процессе обучения пространство признаков формируется исходя
Гипотеза компактности
Если предположить, что в процессе обучения пространство признаков формируется исходя
образам соответствуют компактные множества в пространстве признаков.
Под компактным множеством пока будем понимать некие "сгустки" точек в пространстве изображений, предполагая, что между этими сгустками существуют разделяющие их разряжения.
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение
Все картинки, представленные на Рис. 1,
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение
Все картинки, представленные на Рис. 1,
В каждой из этих задач задается несколько примеров (обучающая последовательность) правильно решенных задач.
Если бы удалось подметить некое всеобщее свойство, не зависящее ни от природы образов, ни от их изображений, а определяющее лишь их способность к разделимости, то наряду с обычной задачей обучения распознаванию, с использованием информации о принадлежности каждого объекта из обучающей последовательности тому или иному образу можно было бы поставить иную классификационную задачу — так называемую задачу обучения без учителя.
Задачу такого рода на описательном уровне можно сформулировать следующим образом:
Системе
Задачу такого рода на описательном уровне можно сформулировать следующим образом:
Системе
Входное устройство системы отображает множество объектов на множество изображений и, используя некоторое заложенное в нее заранее свойство разделимости образов, производит самостоятельную классификацию этих объектов.
После такого процесса самообучения система должна приобрести способность к распознаванию не только уже знакомых объектов (объектов из обучающей последовательности), но и тех, которые ранее не предъявлялись.
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение.
Обучением обычно называют процесс выработки в
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение.
Обучением обычно называют процесс выработки в
Такую внешнюю корректировку в обучении принято называть "поощрениями" и "наказаниями". Механизм генерации этой корректировки практически полностью определяет алгоритм обучения.
Самообучение отличается от обучения тем, что здесь дополнительная информация о верности реакции системе не сообщается.