Автоматическое распознавание

Cтраница 1

Автоматическое распознавание открывает широкие перспективы для быстрого получения информации в различных областях науки и техники. Для распознавания используются лазерные, радиолокационные установки, инфракрасные системы, телевизионные, а также комплексные устройства. [1]

Автоматическое распознавание файлов дает возможность адресоваться ко всем файлам программ и данных по именам, а не устройству ввода-вывода. В этом случае запуск задания может быть осуществлен немедленно с любого устройства ввода-вывода, которое оказалось свободным для установки на нем соответствующего файла. [2]

Если автоматическое распознавание шума ( для некоторых, отдельных предметных областей) действительно относительно легко реализуемо на практике, то задачи 2 и 3 в общем виде практически не решаемы. К сожалению, понимание этого факта приходит через достаточно длительный промежуток времени, заполненный отчаянными попытками инженера по знаниям въехать в предметную область. Главная проблема, с которой Вы столкнетесь, будет состоять в том, что Вы неправильно выбрали собственно задачу автоматизации. Вашей главной головной болью станут поиски доброго эксперта, который согласится проводить с Вами все свое рабочее и свободное время, рассказывая о решаемых им профессиональных проблемах с откровенностью пациента психоаналитика. [3]

Пульт целеуказания и. [4]

Для автоматического распознавания объектов и анализа обстановки вблизи робота разработаны два метода. Первый метод основывается на вычислении признаков видимых объектов, инвариантных по отношению к преобразованиям их изображения, связанным с изменением ракурса восприятия и проектированием трехмерных объектов на плоскость изображения. Результаты распознавания используются для целеуказания объектов, подлежащих манипулированию или транспортировке, а также для уточнения геометрической модели окружающей робота среды. При построении модели среды ( в частности, модели препятствий) существенно используется также информация от ультразвуковых датчиков ближнего и дальнего действия. [5]

Методом автоматического распознавания телевизионных изображений посвящены работы [203-205], в которых рассматривается распознавание образов различной сложности как чисто электронными методами, так и оптическими методами обработки информации. [6]

Первоначально задача автоматического распознавания О. [7]

Решение проблемы автоматического распознавания образов существенно заиисит от результатов поиска с йоге мы диагностических признаков, достаточно хорошо описывающих свойства объекта диагностирования и обладающих достаточной помехозащищенностью. [8]

На стадии автоматического распознавания изображений в системе протекают следующие процессы. [9]

Чтобы решить проблему автоматического распознавания знаков, целесообразно создать электронные системы по образцу нейрональных. Человека от дигитальной ЭВМ отличает, в частности, то, что язык и мышление его, вероятно, нельзя описать по правилам формальной логики. Инхельдера, мыслительная деятельность человека в течение детских и юношеских лет развивается на основе нелогического противоборства с окружающим миром. [10]

Для решения задачи автоматического распознавания образов используется статистический подход, так как распознаваемые объекты ( речевые сигналы) характеризуются случайной природой. [11]

Другим подходом к автоматическому распознаванию образов является метод обучения машин. В статьях [123, 128] описаны примеры применения этого метода в химии. [12]

В США разработкой вопросов автоматического распознавания образов занимаются около 20 крупнейших промышленных объединений; научно-исследовательские работы в этой области ведутся во многих университетах и институтах страны. [13]

Критичными по отношению к гибкому автоматическому распознаванию речи, особенно для каждого случая опознавания естественной речи различных дикторов, являются вопросы артикуляционной фонетики. Однако, если даже будет реализовано полное фонетическое распознавание, значительные трудности, связанные с переходом от фонетических к лексическим ограничениям, все равно сохранятся. [14]

В основе идеи синтеза систем автоматического распознавания лежат способы, с помощью которых описывают и разделяют классы образов. [15]

Страницы: 1 2 3 4