Распознавание - объект
Cтраница 2
Итак, общая постановка проблемы распознавания объектов или явлений может быть сформулирована следующим образом: в условиях первоначального ( априорного) описания исходного множества объектов на языке априорного словаря признаков необходимо в пределах выделенных ресурсов на построение измерительной аппаратуры определить оптимальный алфавит классов и оптимальный рабочий словарь признаков, которые при наилучшем решающем правиле обеспечивают наиболее эффективное использование решений, принимаемых по результатам распознавания неизвестных объектов или явлений системой управления. [16]
Используемый в программе вариант процедуры распознавания объекта совсем прост. Процедура управляет группировкой и интерпретацией областей. Прежде всего происходит группировка областей, оставшихся после идентификации пола и стены, в предполагаемые объекты. После этого программа интерпретирует области первого из выделенных объектов. Если все эти области интерпретируемы, объект считается распознанным и ему дается соответствующая интерпретация. [17]
Одной из центральных задач проблемы распознавания объектов разных классов является задача выбора классифицирующих различительных признаков. В связи с этим эффективность обучения определяется скоростью выделения признаков, достаточных для последующего опознания. В чем сущность этого процесса, допускается ли при этом множественность решения, как оценить эффективность используемых признаков. Пусть имеется и-мерное пространство свойств, допускающее описание некоторого ансамбля объектов. [18]
В методе эталонов отнесение предъявленного для распознавания объекта к одному из п диагнозов ( состояний) совершается по наименьшему расстоянию до эталона. Наиболее естественный выбор эталона состоит в использовании средних значений параметров в области диагноза. [19]
Первичной основой всякого познавательного акта является распознавание объектов, образов, символов и отсюда возможность их отбора - необходимого этапа при постановке любой задачи. Поэтому первый вопрос, который здесь возникает, - это выяснение тех условий, при которых физико-химическая система, взятая в виде сочетания вещества, структуры и энергии ( организм, машины), приобретает способность к такому распознаванию в границах, необходимых для мышления. [20]
При снятии усиления шва чувствительность к распознаванию объектов повышается. При выявлении дефектов стыковых швов обязательным требованием для магнитографического контроля является то, чтобы высота усиления шва не превышала 25 % толщины основного металла. Не разрешается проводить контроль сварных швов при смещенных кромках. [21]
 |
Схема магнитографического контроля. [22] |
При снятии усиления шва чувствительность к распознаванию объектов повышается. При выявлении дефектов стыковых швов аппаратов и трубопроводов обязательным требованием для магнитографического контроля является то, чтобы высота усиления шва не превышала 25 % толщины основного металла. Не разрешается проводить контроль сварных швов при обнаружении смещения кромок свариваемых элементов. [23]
Ввиду большого разнообразия наблюдаемых и подлежащих распознаванию объектов их обычно объединяют абстрактным термином образ и говорят о распознавании образов. Такая терминология объясняется тем, что первыми задачами автоматического распознавания были задачи распознавания изображений. [24]
Решение многих задач, связанных с распознаванием объектов, может быть сведено к нахождению решений булевых алгебраических уравнений с одним ( или более) неизвестным. Примером булева уравнения с одним неизвестным может служить соотношение Х ( А В) А - В - С, где X - некоторая булева функция, зависящая от А, В, С, которую требуется найти, так чтобы в результате подстановки Х ( А, В, С) в данное уравнение оно обращалось в тавтологию. [25]
При большом количестве признаков, привлекаемых для распознавания объектов, прямое вычисление вероятностей (7.46) затруднительно. [26]
Не менее сложными являются задачи выделения и распознавания объектов на статическом тоновом изображении. В частности, подобные задачи возникают при автоматической обработке спутниковых изображений земной поверхности. [27]
Векторно-полевая модель ГТО позволяет эффективно решать задачи распознавания объектов в тех случаях, когда невозможно применение согласованных фильтров. [28]
В классической работе Робертса [3] описан метод распознавания объектов, основанный на преобразовании исходного квантованного изображения в контурное, анализ которого может быть выполнен при помощи перспективных преобразований математических моделей объектов. [29]
Третье ограничение связано с ограниченной способностью СТЗ к распознаванию объекта, расположенного в зоне обзора. Например, число отдельных объектов, которое может распознать СТЗ, ограничено возможностями различения ею характерных признаков разных объектов и емкостью ЗУ входящей в ее состав ЭВМ. Емкость памяти ограничивает объем хранимых данных и число отдельных эталонных моделей, с которыми можно сравнивать конкретное изображение. Другим недостатком является ограниченная способность СТЗ различать те или иные изменения в изображении объекта, которые могут вызываться либо дефектами, подлежащими выявлению в процессе контроля, либо отклонениями в ориентации и расположении детали. Проблемы ориентации и позиционирования деталей успешно решаются уже сейчас средствами визуального контроля. [30]
Страницы: 1 2 3 4