Алгоритмические схемы распознавания изображений двумерных объектов на основе адресных сортировок

• Автор: Гуревич, Михаил Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 178 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ И ПОСТАНОВКА ВОПРОСА.

1. ВЫЧИСЛЕНИЕ ЭКСТРЕМУМОВ ФУНКЦИИ ОДНОЙ И ДВУХ ПЕРЕМЕННЫХ ПО СХЕМАМ ЛОКАЛИЗАЦИИ И СПУСКА НА ОСНОВЕ АДРЕСНОЙ СОРТИРОВКИ

1.1. Введение и постановка вопроса.

1.2. Алгоритмическая схема локализации экстремума на основе адресной распараллеливаемой сортировки.

1.3. Численный эксперимент.

1.3.1. Вычисление всех минимумов функции одной переменной .

1.3.2. Вычисление всех минимумов функции двух переменных

1.4. Заключение

2. ПРИМЕНЕНИЕ АДРЕСНОЙ СОРТИРОВКИ К РАСПОЗНАВАНИЮ ОПТИЧЕСКИХ СПЕКТРОВ , .

2.1. Постановка вопроса

2.2. Описание метода.
2.3. Описание используемых подстановок.
2.4. Распознавание оптических спектров на основе подстановок.
2.5. Распознавание фрагментов оптического спектра на основе условия локализации экстремумов
2.6. Заключение
3. РАСПОЗНАВАНИЕ ДВУЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПЛОСКИХ ОБЪЕКТОВ
3.1. Введение и постановка вопроса.
3.2. Описание алгоритмической основы метода
3.3. Базовые схемы для распознавания изображений.
3.4. Распознавание математических закономерностей графических изображений
3.5. Программное распознавание нематематических изображений на основе ортогонального сканирования
3.6. Схема распознавания изображений на основе вертикального сечения в случае вложенных контуров
3.7. Технические особенности реализации схем распознавания изображений на основе сортировки.
3.8. Об особенностях построения системы признаков при
распознавании двуцветных контурно характеризуемых
изображений
3.9. Результаты сравнительного эксперимента.
3 Заключение.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Данные требования правомерно отнести к конструируемым в диссертационной работе схемам распознавания изображений двумерных объектов. Следует заметить что, несмотря на многочисленность существующих методов, алгоритмов и систем распознавания, сравнительно не многие из них находят свое применение в коммерческих пакетах и, более того, существующие коммерческие пакеты программ распознавания в подавляющем своем большинстве узкоспециальны, то есть ориентированы на конкретные области применения и, соответственно, конкретные предметные области. В противоположность этому предлагаемые в диссертационной работе схемы распознавания ориентированы на общность применения по самому своему построению. Это отчасти иллюстрируется тем фактом, что предназначенные для распознавания изображений схемы в первом разделе применяются для распознавания экстремальных свойств математических функциональных зависимостей. В производстве коммерческих систем, применяемых для распознавания двуцветных изображений, в частности, для распознавания текста, одним из лидеров является компания ABBY Software House и ее программный продукт -семейство пакетов распознавания текстовой информации FineReader. Сравнивая FineReader с другими существующими пакетами распознавания, такими как TexlBridge компании ScanSoft Inc. CuneiForm компании Cognitive Technologies, можно отметить преимущество первого. Удобство в использовании, качественное и быстрое распознавание, адаптация к различным языкам - это преимущества, доступные каждому пользователю. Вместе с тем применение данного пакета к распознаванию нетипичных изображений (то есть, изображений с пониженным разрешением, изображений с измененными размерами) обнаруживает снижение качесгва распознавания, а в критических случаях и неработоспособность используемых в пакете программ алгоритмов. Существенно отметить, что по оценкам специалистов, требуемая достоверность распознавания изолированных символов должна приближаться к 0%, а при вводе слитного текста ее значение должно быть не ниже -%. В некоторых из отмеченных критических случаев достоверность распознавания снижается до %. Излагаемая ниже постановка задач диссертационного исследования направлена, в частности, на решение проблемы распознавания в критических случаях, представляющих трудности для известных методов. Кроме того, как отмечалось выше, с целью разрешения трудностей теоретических методов, постановка задач ориентирована на построение сравнительно простых конструкций детерминированных схем с упрощенным заданием эталонных объектов, при этом схемы в основном ориентированы на распознавание изображений двумерных объектов. Конструируемые схемы основаны на алгоритмах сортировки, их быстродействие может достигаться за счет параллельности предложенных алгоритмов. Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена тем, что вопросы распознавания изображений и вычисления экстремальных особенностей функции имеют важные приложения в ряде областей науки, техники и производства. Данная тематика является частью сферы современной автоматизированной обработки информации, которая активно развивается и расширяется в многих разнообразных направлениях. Конкретно проблемы распознавания изображений являются частью обширной тематики распознавания образов, актуальной для большинства прикладных отраслей науки и техники. В частности, к таким отраслям относятся робототехника, криминалистика, медицинская и техническая диагностика, биология, экспериментальная физика, химия, автоматизация технологических процессов производства, системы искусственного интеллекта и другие. В связи с использованием вычислительной техники в обработке и анализе изображений, существенную роль играет использование современных информационных технологий, новых разработок в области математического обеспечения и методы эффективной программной реализации распознающих систем. Требования к высокой точности, универсальности и быстродействию методов обработки изображений определяют необходимость постоянного совершенствования и разработки новых, теоретически обоснованных методов распознавания.