Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Системы распознавания образов (идентификации)

Содержание

Понятие образаОбраз(класс) — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку.Образное восприятие окружающего мира, позволяющее разобраться в огромном потоке информации, основывается на умении классифицировать объекты, ощущения, явления по некоторым признакам и
Лекция 3. Системы распознавания образов (идентификации) Понятие образа. Проблема обучения распознаванию образов. Понятие образаОбраз(класс) — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу Проблема обучения распознаванию образовНа рисунке представлены 12 задач, в которых следует отобрать Проблема обучения распознаванию образов. Часть 2Проблема распознавания образовОбучение распознаванию.Осуществляется путем показа отдельных Проблема обучения распознаванию образов. Часть 3Круг задач, которые могут решаться с помощью Проблема обучения распознаванию образов. Часть 4Каждое отображение какого-либо объекта на воспринимающие органы Геометрический и структурный подходыЛюбое изображение, которое возникает в результате наблюдения какого-либо объекта Геометрический и структурный подходы. Часть 2В ходе обучения предъявляются точки, случайно выбранные На первый взгляд кажется, что знание всего лишь некоторого количества точек из Геометрический и структурный подходы. Часть 4Наряду с геометрической интерпретацией проблемы обучения распознаванию Гипотеза компактностиЕсли предположить, что в процессе обучения пространство признаков формируется исходя из Обучение и самообучение. Адаптация и обучениеВсе картинки, представленные на Рис. 1, характеризуют Задачу такого рода на описательном уровне можно сформулировать следующим образом: Системе одновременно Обучение и самообучение. Адаптация и обучение.Обучением обычно называют процесс выработки в некоторой Обучение и самообучение. Адаптация и обучение.Адаптация — это процесс изменения параметров и
Слайды презентации

Слайд 2 Понятие образа
Образ(класс) — классификационная группировка в системе классификации,

Понятие образаОбраз(класс) — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную

объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку.



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.

Слайд 3 Проблема обучения распознаванию образов
На рисунке представлены 12 задач,

Проблема обучения распознаванию образовНа рисунке представлены 12 задач, в которых следует

в которых следует отобрать признаки, при помощи которых можно

отличить левую триаду картинок от правой. Решение данных задач требует моделирования логического мышления в полном объеме.

Рис. 1.


Слайд 4 Проблема обучения распознаванию образов. Часть 2
Проблема распознавания образов
Обучение

Проблема обучения распознаванию образов. Часть 2Проблема распознавания образовОбучение распознаванию.Осуществляется путем показа

распознаванию.

Осуществляется путем показа отдельных объектов с указанием их принадлежности

тому или другому образу.
В результате распознающая система должна приобрести способность реагировать одинаковыми реакциями на все объекты одного образа и различными — на все объекты различных образов.

Собственно распознавание


Слайд 5 Проблема обучения распознаванию образов. Часть 3
Круг задач, которые

Проблема обучения распознаванию образов. Часть 3Круг задач, которые могут решаться с

могут решаться с помощью распознающих систем, чрезвычайно широк.

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.

Слайд 6 Проблема обучения распознаванию образов. Часть 4

Каждое отображение какого-либо

Проблема обучения распознаванию образов. Часть 4Каждое отображение какого-либо объекта на воспринимающие

объекта на воспринимающие органы распознающей системы, независимо от его

положения относительно этих органов, принято называть изображением объекта, а множества таких изображений, объединенные какими-либо общими свойствами, представляют собой образы.

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.

Слайд 7 Геометрический и структурный подходы
Любое изображение, которое возникает в

Геометрический и структурный подходыЛюбое изображение, которое возникает в результате наблюдения какого-либо

результате наблюдения какого-либо объекта в процессе обучения, можно представить

в виде вектора, а значит и в виде точки некоторого пространства признаков.

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.

Слайд 8 Геометрический и структурный подходы. Часть 2
В ходе обучения

Геометрический и структурный подходы. Часть 2В ходе обучения предъявляются точки, случайно

предъявляются точки, случайно выбранные из этих областей, и сообщается

информация о том, к какой области принадлежат предъявляемые точки. Никакой дополнительной информации об этих областях, т. е. о расположении их границ, в ходе обучения не сообщается. Цель обучения состоит либо в построении поверхности, которая разделяла бы не только показанные в процессе обучения точки, но и все остальные точки, принадлежащие этим областям, либо в построении поверхностей, ограничивающих эти области так, чтобы в каждой из них находились только точки одного образа.

Рис. 2


Слайд 9 На первый взгляд кажется, что знание всего лишь

На первый взгляд кажется, что знание всего лишь некоторого количества точек

некоторого количества точек из области недостаточно, чтобы отделить всю

область. Действительно, можно указать бесчисленное количество различных областей, которые содержат эти точки, и как бы ни была построена по ним поверхность, выделяющая область, всегда можно указать другую область, которая пересекает поверхность и вместе с тем содержит показанные точки.

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


Слайд 10 Геометрический и структурный подходы. Часть 4
Наряду с геометрической

Геометрический и структурный подходы. Часть 4Наряду с геометрической интерпретацией проблемы обучения

интерпретацией проблемы обучения распознаванию образов существует и иной подход,

который назван структурным, или лингвистическим.

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.

Слайд 11 Гипотеза компактности
Если предположить, что в процессе обучения пространство

Гипотеза компактностиЕсли предположить, что в процессе обучения пространство признаков формируется исходя

признаков формируется исходя из задуманной классификации, то тогда можно

надеяться, что задание пространства признаков само по себе задает свойство, под действием которого образы в этом пространстве легко разделяются. Именно эти надежды по мере развития работ в области распознавания образов стимулировали появление гипотезы компактности, которая гласит:

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.

Слайд 12 Обучение и самообучение. Адаптация и обучение
Все картинки, представленные

Обучение и самообучение. Адаптация и обучениеВсе картинки, представленные на Рис. 1,

на Рис. 1, характеризуют задачу обучения.
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.

Слайд 13 Задачу такого рода на описательном уровне можно сформулировать

Задачу такого рода на описательном уровне можно сформулировать следующим образом: Системе

следующим образом:


Системе одновременно или последовательно предъявляются объекты без

каких-либо указаний об их принадлежности к образам.

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


Слайд 14 Обучение и самообучение. Адаптация и обучение.
Обучением обычно называют

Обучение и самообучение. Адаптация и обучение.Обучением обычно называют процесс выработки в

процесс выработки в некоторой системе той или иной реакции

на группы внешних идентичных сигналов путем многократного воздействия на систему внешней корректировки.

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.


  • Имя файла: sistemy-raspoznavaniya-obrazov-identifikatsii.pptx
  • Количество просмотров: 153
  • Количество скачиваний: 0