NeuroPro | нейронные сети |
|
Главная Новости Услуги • примеры задач • польза • с небес на землю • пожелания • хранение данных • реализация Нейронные сети Программы Статьи Заметки Ссылки Вопросы и ответы Об авторе / контакты |
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
15. Обработка, распознавание и анализ изображенийРеальные примеры: распознавание изображений (например, рукописных символов, отпечатков пальцев, распознавание лиц), нахождение и распознавание объектов на изображении. Описание. Задачей может являться отнесение изображения к тому или иному эталонному классу, т.е. классификация с учителем. Это, например, распознавание отдельных символов в системах автоматического распознавания печатных или рукописных текстов. Другой задачей может являться выделение контура объекта − выделение береговой линии на космоснимке, выделение границ бревна и границ дефектов древесины при построении системы оптимизации распила бревна на отдельные доски или бруски. Иной постановкой задачи обработки и анализа изображений является проверка наличия на изображении тех или иных указанных объектов и разделение изображений по типам этих объектов (например, в названной задаче оптимизации распила бревна по его фотоснимку объектами могут быть те или иные дефекты древесины − сучки, щели, гниль сердцевины бревна). "Высший пилотаж" представляют задачи распознававания, когда объекты на изображении могут иметь разный размер и произвольный разворот вокруг центральной оси − примерами могут быть начертания символов с разным размером, почему-то предварительно не нормализованные системой распознавания до одинакового размера (например, если такая предварительная стандартизация не позволяет достичь нужной скорости распознавания в реальном времени). Таким образом, постановки задач могут принадлежать двум основным классам:
|