447. Рекурентні алгоритми навчання розпізнаванню образів (Розпізнавання образів.І навчання)

Розпізнавання образів є однією з найбільш фундаментальних проблем теорії інтелектуальних систем. З іншого боку, задача розпізнавання образів має величезне практичне значення. Проблеми розпізнавання легко вирішуються людьми, причому робиться це, як правило, підсвідомо. Спроби ж побудувати штучні системи розпізнавання не настільки переконливі. Основна проблема полягає у тому, що часто неможливо адекватно визначити ознаки, на основі яких слід здійснювати розпізнавання. Для задач, для яких такі ознаки вдається виділити, штучні системи розпізнавання набули значного поширення і широко використовуються. Методи розпізнавання образів та технічні системи, що реалізують ці методи, широко використовуються на практиці. Наведемо деякі з них. 1) Технічна діагностика. На виробництві часто виникає проблема автоматизувати контроль якості деталей. Задача полягає у тому, щоб виявити, чи є деталь дефектною, чи ні. Якщо ж з‘ясовується, що деталь має дефект, часто потрібно визначити тип цього дефекту. 2) Медична діагностика. Системи розпізнавання часто використовуються і в медичній практиці. Найтиповіша ситуація полягає в тому, що ті чи інші захворювання діагностуються на основі аналізу кардіограм, рентгенівських знімків і т.п. 3) Розпізнавання літер. Окрім усього іншого, ця проблема має велике значення для власне комп‘ютерних технологій. Системи розпізнавання літер працюють разом зі сканерами - пристроями, які використовуються для введення до комп‘ютера друкованих зображень і текстів. При введенні друкованого тексту сканер формує лише графічне зображення; для того, щоб створити текстовий документ, з яким може працювати текстовий редактор, необхідно впізнати на цьому зображенні окремі літери. Аналогічним чином, розпізнавання літер є необхідним для підтримки пристроїв рукописного введення. Цими пристроями, зовні схожими на звичайну авторучку, часто комплектуються надпортативні комп‘ютери (персональні помічники). Основна мета цих пристроїв - замінити введення з клавіатури, що є незручним для багатьох користувачів. 4) Розпізнавання мови. Сьогодні інтенсивно розвиваються технології, пов‘язані, по-перше, з голосовим керуванням комп‘ютером, а по-друге - з введенням текстів з голосу. 5) Робототехніка. Застосування методів розпізнавання в робототехніці є абсолютно природним і необхідним, оскільки роботи повинні безпосередньо сприймати зовнішній світ, і, відповідно, мати пристрої машинного зору. 6) Охоронні системи. Застосування методів розпізнавання в охоронних системах пов‘язано в першу чергу з проблемою ідентифікації. Наприклад, потрібно ідентифікувати деяку особу, щоб визначити, чи має вона право входити на територію, що охороняється. Розвиваються також системи, які вирішують проблему ідентифікації відбитків пальців і т.п.

448. Розпізнавання об'єктів в системах зору роботів (Комп'ютерний зір)

Системи зору промислових роботів є підкласом системи компютерного зору. Вимоги до систем зору роботів: 1)низька вартість обладнення і програмного продукту; 2) висока швидкісь розпізнавання обєктів; 3) висока надійність розпізнавання обєктів, їх місце знаходження і орієнтація; 4) висока робастість по відношенню до зміни форми обєктів, їх місце знаходження і орієнтація; 5) мала кількість розпізнавання обєктів і моделей; 6) моделі обєктів можуть бути задані на основі вчення. Застосування систем технічного зору роботів: 1) упаковка виробів 2)огляд поверхні 3) читання штрих кода 4) розпізнавання , сортування 5) роботи в операціях зварювання, розпилення. Моделі обєктів, використовувальні в ході розпізнавання , знаходяться в памяті в вигляді участків поверхні. Порівняння виконується шляхом порівння відновлювальної поверхні зі поверхнями частинами моделі або порівнення на основі дедуктивних заходів. В деяких задачах можна обійтись повністю без моделей.