Close

Программа распознавания образов: Программа распознавания образов (демо версия)

Содержание

Программа распознавания образов (демо версия)

Программа распознавания образов (демо версия)

Попробуйте прочитать это и не только это


Программа предназначена для ввода текстовой информации с графических устройств: таких как сканер и фотокамера. И позволяет распознавать образы даже очень низкого разрешения и очень низкого качества, при этом качество распознавания в несколько раз лучше, чем у программы Fine Reader, и может превосходить точность распознавания человеком, а по скорости распознавания значительно опережает его.Для просмотра необходимо запустить файл demo_ocr.exe. После старта автоматически загружается первый тест и распознается. В результатах приводиться информация: распознанная текстовая строка, информация о том с какой точностью был распознан каждый символ и проверка правильности распознавания теста. Для распознавания следующего теста достаточно нажать кнопку (Следующий файл).

В файлах BMP приведен пример реальной фотографии номера на вагоне с которой производилась деформация различными фильтрами в программе Photoshop, и это еще не предел возможностей программы, вы сами можете попробовать изменить параметры распознавания и тестовые файлы. Отзывы присылайте по адресу E-Mail: [email protected]

Для алгоритма совершенно нет никакой разницы какие символы распознавать: цифры, буквы или любой другой язык. Для наглядности сравнения можете попытаться распознать прилагаемые тесты с помощью программы Fine Reader 4 и прочувствуйте разницу.

Если вам не поверится что программа действительно распознает образы, а просто реагирует на нажатие клавиш, то можете отредактировать тестовые файлы. При нажатии на кнопку (Распознать образ) программа распознает загруженный файл. Вы можете изменить показатель точность распознавания от 1 до 200%, который задает с какой точностью программа должна распознать символ, если символ распознан с меньшей точностью, то он будет пропущен. В данном примере последние цифры распознаются с меньшей точностью, и если заданная точность будет высокой, то эти символы будут пропущены.


Некоторые комментарии и дополнения:


Иногда приходят письма от людей которые пробовали подставлять свои файлы для распознавания в программе, но у них ничего не получилось:

	S> Привет Григорий.

	S>     Честно признаюсь я не поверил Вашим заявлениям, особенно сомневался что программа способна 
	   распознать БитМап под
	S> номером 20. Зря распознала. Решил удостоверится в её крутизне. Прорисовал ряд
	S> цифр в поинте и о чудо : не распознала. Странно. Опять же по заверениям она должна распознавать 
	   даже те образы
	S> которые человек не может распознать а тут всего на всего четкие цифры на черном фоне.
	S> Может я не прав но у меня сложилось 100% отношение что это чистой воды подлог. А вместо 
           распознавания подставляются
	S> числа с помощью random.

	S> С уважением, Дмитрий.

Да, мне понятны вашы сомнения. Конечно для большей ясности в данном вопросе, требуется комментарий. Программа распознавания не делает ничего сверхъестественного, она сравнивает эталон образа с тем что видит и пытается определить что это такое. Возможности программ такого класса определяют не только алгоритм но и эталоны которые хранятся в памяти.

Для того чтобы программа работала ее необходимо предварительно обучить. В данном случае я обучил программу на базе первого образа, а дальше после применения различных фильтров, исказил исходную фотографию и сохранил в фотографиях с последующими номерами. Алгоритм пытается найти исходные образы в искаженной фотографии на базе имеющихся эталонов. Функция обучения в демонстрационной версии отключена и вы не сможете проверить ее работу, а только работу OCR алгоритма.

Проблема распознавания образов дополняется и тем, что кроме разных образов есть различные классы образов, например на фотографии 256 оттенков серого и черно-белой фотографиях, похожие символы для человека будут совершенно различными для компьютера. И если вы попытаетесь распознать чорнобелый образ, с помощью программы, которая была предварительно обучена на базе образов 256 оттенков серого, то программа выдаст неадекватный ответ. Но даже если вы попытаетесь распознать образы в формате 256 цветов, скорее всего у вас программа будет часто ошибаться. Дело в том что на класс образа влияет и оборудование с помощью которого производилась съемка и условия освещения и другие многочисленные факторы. Кроме того программа не идеальна и находится в стадии разработки. Демонстрационной версии программы уже более 2-х лет с тех времен значительно улучшилась технология распознавания и оптимизирован алгоритм по скорости и качеству, но у меня нет пока времени, чтобы собрать в кучу новую версию. Кроме того пока и старой версии есть, что показать. В демонстрационной версии я просто хотел показать, что умеет программа и ни о каком жульничестве не было и мысли, просто сложности процесса распознавания образов требуют более детального подхода для успешного понимания.

Если посмотреть на фотографию с номером 20, то программу для распознавание такого образа я не планировал делать, и с другой стороны невозможно распознать уверенно такую фотографию, просто она демонстрирует предельные возможности программы где она начинает ошибаться. После проведения первых испытаний я увидел работоспособность моего алгоритма, которая поразила даже меня.

Не пытайтесь распознавать образы созданные в графическом редакторе программа их не распознает, если вы сомневаетесь, что программа действительно распознает файлы по содержимому а не по названию, вы можете отредактировать тестовые файлы применяя различные фильтры к существующим фотографиям, но не пытайтесь рисовать цифры или печатать их разными шрифтами, текущие эталоны не рассчитаны на распознавание образов созданных на компьютере, они были отсканированы с фотографии и могут работать только с образами данного класса.

Надеюсь этот комментарий хоть немного изменит вашу точку зрения.

Скачать демо версию 182 Кбайт


http://ocrai.narod.ru E-Mail: [email protected]

последнее обновление: 11;12;2001




Самообучаемая программа от Disney Research для распознавания образов / Хабр

Группа исследователей из питтсбургского подразделения Disney Research разработала систему компьютерного зрения, которая использует некоторые принципы человеческого зрения (pdf). В частности, она содержит алгоритмы для самообучения и способна со временем улучшать распознавание объектов.

Как и большинство других систем компьютерного зрения, разработка Disney Research строит концептуальную модель для каждого объекта, будь это самолёт или дозатор мыла. При этом используется обучаемый алгоритм, который анализирует множество фотографий данного объекта.

Отличительная особенность алгоритма Disney Research — в том, что он впоследствии использует эту модель для распознавания объектов на видео, одновременно извлекая

новую информацию об этих объектах и дополняя модель, заложенную изначально. Это позволяет распознавать объекты в более широком диапазоне, даже если они выглядят иначе, чем на встречавшихся ранее образцах.

На иллюстрациях (кликабельны) показан результат распознавания образов. В верхнем ряду находятся тестовые изображения из базы ImageNet, которые использовались для обучения изначальной модели. В нижнем ряду — примеры корректного распознавания объектов программой IDE-LME. Исследователи обращают внимание, что распознанные объекты на фотографиях существенно отличаются по внешнему виду от тех, которые использовались для обучения системы.

«Процесс [самообучения] продолжается, потенциально бесконечно, в течение всего срока существования системы распознавания, — говорит Леонид Сигаль (Leonid Sigal), ведущий научный сотрудник Disney Research Pittsburgh. — Это самообучаемая система, которая непрерывно развивается путём бесконтрольного получения опыта, составляя всё более полную и сложную модель мира».

Концептуальная модель для каждого объекта постепенно расширяется и уточняется по мере того, как система сталкивается с новой информацией. Теоретически, такой метод может привести к тому, что действуя без надзора, система припишет объекту несвойственные для него характеристики, из-за чего возникнут ошибки распознавания. Но авторы программы говорят, что такая проблема пока не замечена.

Кроме Сигаля, в числе авторов научной работы указаны Алина Кузнецова (Alina Kuznetsova), Бодо Розенхан (Bodo Rosenhahn) из университета Вильгельма Лейбница (Ганновер, Германия) и бывший сотрудник Disney Сен Хван Ю (Sung Ju Hwang), ныне работающий в Национальном институте науки и технологий в Ульсане (Южная Корея).

Презентация научной работы состоялась на конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов в Бостоне (7-12 июня 2015 г.).

Визуальный поиск и распознавание объектов по фотографии от Evergreen

Визуальный поиск (Visual Search) — сильный тренд на рынке потребительских товаров суть которого в том, что пользователю достаточно сфотографировать предмет или навести на него камеру, и программа за доли секунд найдет этот товар в интернет-магазине, сообщит его характеристики и цену.

Некоторое время назад Ваш Пульт ввел у себя услугу «подбор товара по фото». Для этого покупателю необходимо было сделать фотографию своего неработающего устройства и прислать её менеджеру. А затем уже опытный менеджер разбирался “что же это такое прислали”, искал необходимую модель и подбирал нужный клиенту вариант.

У такого подхода есть очевидная сложность – человеческий фактор или опыт персонала. Например, только менеджер с большим опытом работы может распознать погрызенный собакой пульт с полусъеденными кнопками. Или запчасть для авто. Только специалист со стажем может по фото определить насекомое, которое вас укусило. Недавно нанятый сотрудник с такой задачей не справится – его необходимо длительное время обучать.

Программирование искусственного интеллекта на распознавание объектов. Как мы научили этому машину

Чтобы превратить распознавание объектов на изображении из идеи в реальность, мы использовали такой вид машинного обучения как обучение нейросети. Первым делом подготовили исходные материалы. В данном случае было подготовлено более сорока тысяч изображений конкретного объекта в разных положениях и на всевозможных фонах. Часть фото были сделаны вручную, но большинство – сгенерировано в виртуальной студии в полуавтоматическом режиме.Первый этап обучения длился 3 недели. За это время нейросеть прошла больше 3 миллиона шагов. Результат нас не удовлетворил, сетка нормально распознавала только фотографии, сделанные в идеальных условиях: любая тень, засвет, перспективное искажение приводили к критической потере точности распознавания, поэтому мы принялись за второй этап обучения нейросети.

Поскольку покупатель будет в основном делать фото с телефона, при подготовке и обучении нейронной сети мы учли множество факторов, такие как:

    • Слишком яркое или тусклое освещение
    • Неудачный ракурс
    • Стертые кнопки и надписи
    • Плохой фон
    • Фото с перспективой

Второй этап обучения сети занял ещё несколько недель, мы подготовили еще больше материала для обучения, поменяли подход, нейросеть прошла ещё 3 000 000 шагов и теперь выдавала по-настоящему хороший результат, гораздо менее чувствительный к качеству входящего фото.

Технологии, на которых строится программа для распознавания объектов

  • TensorFlow — фреймворк машинного обучения,  на нем мы создали нейронную сеть. Мы использовали Faster-RCNN-Inception-V2 — модель, оптимально подходящую для дальнейшего обучения с нашим материалом;

  • Google Cloud Vision, Soundex – для распознавания надписей мы использовали API Google Cloud Vision, а для поиска наилучшего соответствия среди возможных результатов мы использовали полнотекстовый поиск, вычисление расстояния Левинштейна, и Soundex. Soundex — алгоритм сравнения двух строк по их звучанию, устанавливающий одинаковый индекс для строк, имеющих схожее звучание в английском языке.

Как интегрировать визуальный поиск в существующие системы

Созданная нами система распознавания объектов по фото по сути представляет собой API-сервис и легко интегрируется с чат-ботом, сайтом, мобильным приложением и внутренними системами компании. Это позволит ей функционировать без участия человека как полностью автоматизированный процесс. Заказ сразу после завершения попадет в отдел отправок и сможет быть отправлен в кратчайшие сроки.

Если у вас есть смелые идеи для программирования искусственного интеллекта, и вам нужна система распознавания образов (абсолютно любых предметов или человеческих лиц) — свяжитесь с нами. 

04.02.2019

Используемые в статье картинки взяты из открытых источников и используются как иллюстрации.

Google создал программу эффективного распознавания и описания изображений — РБК

Интернет-компании Google удалось разработать программу искусственного интеллекта, которая может максимально эффективно распознавать объекты на фотографиях.

Программа, созданная четырьмя учеными – Ориолом Винялсом, Александром Тошевым, Сэми Бенджио и Думитру Эрханом, основана на принципе нейронных сетей. В работе используются два типа модели – для распознавания образов и для описания их естественным языком.

Функция новой программы – формулировать текстовые описания к снимкам. Как отмечает Би-би-си, ученым удалось добиться, чтобы эти описания мало чем уступают описаниям, которые составили люди.

Новое достижение открывает новые возможности в поиске фотографий во всемирной сети. Также программа может помогать слепым людям воспринимать графические изображения.

Нейронная сеть – компьютерная модель, которая частично повторяет устройство головного мозга человека. Такие системы состоят из взаимосвязанных нейронов, которые могут получать информацию из нескольких источников, а также способны к обучению.

В качестве иллюстрации британская вещательная корпорация приводит в своей заметке фотографию двух конфорок плиты, на каждой из которых стоит блюдо с кусками пиццы. На первой тарелке – два куска одного вида и два – другого. На второй тарелке – разрезанная пополам пицца третьего вида. Между конфорками бокал с красной жидкостью на дне. По бокам изображения – чашки, бутылки, емкости с жидкостью, похожей на растительное масло. Программа описала эту картину словами «Две пиццы на плите».

Google Inc. – американская интернет-корпорация и самый популярный в мире поисковый ресурс, основанный в 1998 году Ларри Пейджом и Сергеем Брином. В 2004 году компания провела IPO на сумму $1,9 млрд. В настоящее время в ней трудятся 49,8 тыс. сотрудников. Google занимает более 80% мирового рынка поисковых запросов, основным доходом компании является онлайновая реклама, привязанная к результатам поиска. Помимо интернет-поисковика, Google владеет самым популярным в мире видеохостингом YouTube, управляет почтовым сервисом Gmail, социальной сетью Google+, разрабатывает и поддерживает операционные системы Android для мобильных устройств. Чистая прибыль Google в III квартале 2014 года снизилась на 5,4% – до $2,81 млрд.

Автоматизация подготовки управляющих программ для станков с ЧПУ на основе методологии распознавания образов Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Овчаренко Юрий Николаевич, канд. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет

THE ELASTIC STRESS-DEFORMED CONDITIONS AND DENSITY OF ENERGY OF DEFORMA TION A T TOP EXTREMELY

NARROW U-NOTCHES

J.N. Ovcharenko

In view of singular decisions in the linear mechanics of destruction the elastic stress-deformed condition about top extremely narrow U-выреза. is investigated. The corresponding analytical formula for definition of the characteristic of density of energy of deformation as an estimation of this condition is received.

Key words: linear mechanics of destruction, U-notch, mode I, mode II, singular decisions, density of deformation energy.

Ovcharenko Jury Nikolaevich, candidate of technical sciences, docent, [email protected] ru, Russia, Tula, Tula State University

УДК 681.513.2

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОДГОТОВКИ УПРАВЛЯЮЩИХ ПРОГРАММ ДЛЯ СТАНКОВ С ЧПУ НА ОСНОВЕ МЕТОДОЛОГИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

А.Б. Орлов, И.А. Антамонов

В настоящей статье предложена новая методика автоматизации подготовки управляющих программ для станков с ЧПУ, основанная на базе теории распознавания образов. Рассмотрены преимущества и недостатки существующих способов нанесения гравировки, а так же произведен анализ некоторых алгоритмов теории компьютерного зрения.

Ключевые слова: гравировка, компьютерное зрение, распознавание образов, станки с ЧПУ, Graph Cut, детектор границ Кенни.

В настоящее время существует значительное количество различных информационных систем, позволяющих автоматизировать разработку управляющих программ для станков с ЧПУ. Особенно эффективными эти системы могут быть в случае обработки сложных поверхностей, требующих многопроходной обработки с различными траекториями и возможной сменой инструмента. Одним из примеров подобных сложных поверхностей являются художественные гравировки на различных изделиях. Под гравировкой понимается процесс, связанный с нанесением изображения (текстов, узоров, геометрических фигур, логотипов и так далее) путем неполного погружения гравировального инструмента в какой-либо материал. Такими материалами могут быть различные виды металлов и сплавов, ак-

90

рил, древесина, текстолит, искусственный мрамор, стекло и т.д.

В настоящее время подобные гравировки изготавливаются либо вручную, либо с использованием лазерных или электрохимических станков. Однако ручные гравировальные работы требуют очень высокой квалификации работника, и, соответственно, существенно удорожают изделие. Поэтому рассматриваемая задача автоматизации, прежде всего, интересна с точки зрения переноса дорогостоящего труда мастера по созданию ручной гравировки в массовое производство с минимальными затратами ресурсов и времени.

Стоит отметить, что в настоящее время уже существует несколько подходов к автоматизации нанесения гравировки на готовое изделие, заключающихся в использовании дорогостоящего лазерного оборудования. Такой подход имеет как ряд преимуществ, среди которых скорость нанесения гравировального рисунка, точность выполнения гравировки, возможность выполнения рисунка на труднодоступных участках изделия, так и ряд недостатков, таких как: невозможность контроля точности и глубины гравировочного рисунка, негативное температурное воздействие лазерного луча на различные материалы. Кроме того, лазерная гравировка характеризуется относительно «грубой» поверхностью с характерными следами удаления материала.

Электрохимическая гравировка также не дает возможности воспроизвести мелкие элементы, сглаживает острые кромки и размывает штрихи. Кроме того, на поверхности рисунка остаются следы от отверстий для подвода электролита, которые приходится удалять вручную.

Все эти недостатки делают актуальной задачу поиска путей изготовления художественных гравировок с использованием гравировальнофрезерных станков с ЧПУ, эти станки достаточно производительны, позволяют контролировать глубину обработки в широких диапазонах, не требуют предварительной подготовки материала и позволяют обрабатывать заготовки в широком диапазоне размеров. Однако при этом возникает задача автоматизации разработки управляющих программ для нанесения гравировки на основе рисунка художника, эталонной гравировки на образце изделия или гравировке на мастер-инструменте для изготовления катодов для электрохимической обработки.

Для решения задачи автоматизации процесса переноса гравировки с входного изображения на готовое изделие станком с ЧПУ путем распознавания контуров обработанной поверхности изделия и последующей генерации программы для станка целесообразно использовать научную базу компьютерного зрения, которое активно использует теорию и практику распознавания образов. Данная область знаний широко применяется в различных сферах нашей жизни, наиболее известными из которых являются: судебная экспертиза, медицина, видеонаблюдение, а также промышленность. Так, например, эта область науки находит применение в рентгено-

графии, термографии, используется в системах безопасности аэропортов и других общественных мест. В промышленности интенсивно используются методики распознавания очертаний объектов и их цветов, а также оптическое распознавание символов, на основе чего построен широкий спектр различных датчиков и приборов.

Во многих автоматизированных технических системах, таких как, системы управления технологическими процессами, системы проектирования объектов, имеют дело с графическими представлениями реальных объектов. Несмотря на обширную научную базу теории «машинного зрения» и широкую практику применения этой области знаний, остается ряд моментов, требующих тщательного изучения. В частности, это касается разработки новых методик автоматизированной обработки изображений гравировок с целью нанесения их на готовое изделие, с помощью станков с ЧПУ. Процесс преобразования графического изображения в гравировку для большинства станков с ЧПУ затруднен рядом факторов. Во-первых это трудоемкость данной задачи, кроме того нехватка программного обеспечения для преобразования графических изображений в конечные наборы команд для станка.

В целях повышения производительности и автоматизации изготовления изделий с использованием гравировки на фрезерных станках с ЧПУ необходимо разработать новую методику для обработки изображений с гравировкой. Объектом исследования является автоматизация технологических процессов с использованием фрезерных станков с ЧПУ. Предмет исследования — процессы автоматизированного нанесения гравировальных рисунков. Среди методов исследования можно отметить методы математического моделирования, теории обработки изображений, векторной алгебры, а также аналитической и дифференциальной геометрии.

Задачу подготовки данных для автоматической генерации программы для станка с ЧПУ в первом приближении можно свести к бинаризации исходного изображения детали с гравировкой, сегментации изображения путем его кластеризации с целью выделения исследуемой области и последующее детектирование границ гравировального рисунка.

Задача сегментации изображений и нахождения области гравировки является первым этапом автоматизации разработки программ для станков с ЧПУ. Следует отметить, что одна из основных трудностей в задачах распознавания образов состоит в определении, какие пиксели подлежат распознаванию, а какие следует игнорировать [1, 2]. Сегментация — классическая задача компьютерного зрения, сводящаяся к разбиению изображения на области, содержащие различную информация, представляющую интерес для задачи распознавания. Естественно, что такой областью в рамках задачи, рассматриваемой в данной статье, будет область изображения, в которой находится гравировка.

Сложность отнесения областей изображения к различным классам

заключается в том, что некоторые части изображения с разными объектами могут быть подобны друг другу. Схожесть участков может достигать такой степени, что в них могут содержаться наборы пикселей одинакового цвета, более того области могут отличаться друг от друга не характеристиками отдельно взятых пикселей, а только внешним видом некоторых групп пикселей. В общем случае стратегия нахождения различий подобных областей состоит в применении взвешенных сумм характеристик групп пикселей, и использовании при этом разных наборов весовых коэффициентов. — входное изображение

В процессе кластеризации происходит разбиение множества векторов признаков на подмножества (кластеры). Компонентами векторов признаков могут быть:

1. Значения интенсивности.

2. Цветовые коды (ЯОБ) или вычисленные на основе таких кодов цветовые характеристики.

3. Вычисленные характерные признаки.

4. Текстурные характерные признаки.

В общем случае любой характерный признак, сопоставимый пикселям, может быть использован для их группировки [2].

Обычно в процессе кластеризации по характерным признакам пикселей сначала они группируются, а затем с помощью алгоритмов маркировки связных компонент находятся связные области.3,…,тк, то квадратичную ошибку можно вычислить по формуле (2) [2,3]

Данная величина, в рассматриваемой задаче, характеризует близость исходных данных к назначенным для них кластерам. Например, при кластеризации методом наименьших квадратов можно было бы перебирать все возможные разбиения на К кластеров и найти тот вариант, при котором В принимает минимальное значение, но так как данный подход тре-

(1)

и=1+кУ=у+к

(1)

[1].

К

(2)

к=1 X еск

бует очень больших вычислительных ресурсов, на практике используются приближенные методики [2].

Одним из наиболее популярных и продуктивных методов автоматической кластеризации является метод итерационной кластеризации по математическому ожиданию (interactive K-means clustering). Данный метод представляет собой простой итерационный алгоритм поиска экстремума. Суть алгоритма заключается в минимизации суммарного квадратичного отклонения содержимого кластеров от центров этих кластеров. Кратко алгоритм можно описать следующим образом:

1. Счетчику итераций присваивается значение ic = 1.

2. Случайно выбираются K значений математических ожиданий

m1(1) m2(1X mK (1).

3. Для каждого Xi вычисляется расстояние D(Xi, mk (ic)) для K = 1,…,K и Xi помещается в кластер Cj с ближайшим вектором математического ожидания.

4. Инкрементируется значение счетчика итераций ic .

5. Корректировка значений математических ожиданий для получения нового множества m1(ic), m2(ic), m3(ic),…, mK (ic) за счет вычисления новых центров кластеров через центр масс.

6. Повторять шаги 3-5 до тех пор, пока при всех k не будет выполняться равенство Ck (ic) = Ck (ic +1) [2,4].

Данный алгоритм всегда завершается, так как количество разбиений на конечном множестве также всегда будет конечно [2].

К сожалению, применительно к рассматриваемой задаче сегментации области гравировки, данный метод и построенные на его основе методы автоматической сегментации не способны давать решение с гарантированным результатом, которого требует задача автоматизации технологического процесса. В описанном выше методе разбиение происходит на основе предположения, что векторы признаков внутри одного объекта должны быть максимально «похожи», а между объектами максимально «не похожи». Следует отметить, что сама по себе подобная постановка задачи автоматической сегментации не является достаточно четкой [5]. Проблемой применимости рассмотренного алгоритма и аналогичных методик кластеризации к задаче исследования, является выделение векторов признаков. Это связано с тем, что гравировка, как было описано выше, выполняется на различных материалах, а гравировальный рисунок может быть абсолютно произвольным, что довольно размыто, определяет границы предположений для кластеров входных изображений, из чего можно сделать вывод о низкой применимости алгоритмов автоматической сегментации к исследуемой задаче.

В связи с недостатками методов автоматической сегментации, в настоящее время все большее внимание уделяется методам интерактивной

94

сегментации, данные методы в большинстве случаев способны дать более ожидаемые результаты по сравнению с автоматическими методами за счет ввода дополнительных данных от пользователя в процессе работы алгоритма. * ’ (3)

где Cp , Cq — цвета пикселей, d — настраиваемый параметр, dist( p,q) —

евклидово расстояние между пикселями [6, 7].

Пользователь указывает в качестве входных данных пиксели, принадлежащие объекту и фону, эти вершины связываются с вершинами истока и стока, а ребрам придается бесконечно большие веса. Решение задачи сегментации с помощью данного метода, как было описано выше, сводится к нахождению минимального разреза графа, пиксели после разреза попавшие в граф с истоком помечаются как объект, со стоком — как фон. Из алгоритма видно, что пиксели, отнесенные пользователем к объекту -всегда будут классифицированы как объект, об этом свидетельствует бесконечно большой вес ребер, соединяющий вершины помеченных пикселей с истоком и стоком соответственно.

Наглядно алгоритм можно представить следующим рисунком (рис. 1.) [6, 7].

Такой подход на основании входных пользовательских данных в большинстве случаев может обеспечить успешную сегментацию области гравировки. Для расширения возможности автоматизации процесса целесообразно воспользоваться модификацией метода «Graph Cut», очень схожим как названием, так и алгоритмом — методом «Grab Cut», главной целью которого является уменьшение (по сравнению с «Graph Cut») взаимодействия алгоритма с пользователем и ограничения входных данных только изображением и рамкой, указывающей на область объекта [8].

Результаты работы алгоритма, применительно к исследуемой предметной области можно увидеть на рис. 2.

Рис. 1. Иллюстрация алгоритма «Graph Cut»

Рис. 2. Сегментация области гравировки с помощью алгоритма

«Grab Cut»

Из тестовых данных видно, что при уточнении области гравировки пользователем метод способен дать ожидаемый стабильный результат и может быть применен для сегментации изображения и нахождения границ области гравировки для исследуемой задачи.

Следующим этапом обработки входных данных является нахождение траектории движения инструмента, для этого, в первую очередь, следует провести локализацию границ объекта и выделить контуры гравировального рисунка.

Поиск контуров является одной из самых распространенных задач Теории и практики компьютерного зрения, на данный момент разработано множество алгоритмов и детекторов границ [9]. В большинстве случаев нахождение контуров изображения сводится к поиску в изображении участков, где происходит резкое изменение яркости или ее производных по пространственным переменным [2, 10]. В рассматриваемой задаче наибольший интерес будут представлять те изменения яркости, которые отражают наиболее важные особенности обрабатываемой поверхности, а именно места отброшенных теней, места отсутствия однородности и непрерывности материала.

Одним из алгоритмов для обнаружения широкого спектра границ в изображениях является детектор границ Кенни, алгоритм предназначен для выделения граничных сегментов на полутоновом изображении. Основная проблема данной задачи — это шумы изображения [10]. В большинстве случаев детекторы краев построены таким образом, что обеспечивают большие значения выходных данных при резких изменениях, а одна из

причин возникновения резких изменений — это прибавление к цветовым характеристикам пикселей посторонних значений. Исходя из этого, для уменьшения негативного влияния шума сначала изображение сглаживается с помощью гауссова фильтра, затем вычисляется величина и направление градиента. На следующем этапе обработки, с помощью детектора границ Кенни, применяется операция не максимального подавления — т. е. происходит уточнение контуров посредством удаления пикселей, в которых величина градиента не превышает величины градиента в двух соседних пикселях по любую сторону от данного пикселя вдоль направления градиента. После обработки пикселей по величине градиента производится прослеживание контуров, состоящих из пикселей с большими значениями градиента. На окончательном этапе накопления контуров выполняется последовательное прослеживание непрерывных сегментов контуров.

Результаты выявления контуров гравировального рисунка представлены на рис. 3.

Рис. 3. Выявление контуров с помощью детектора границ Кенни

Следующим этапом автоматизированного формирования управляющих программ, позволяющих получать художественные гравировки на станках с ЧПУ, является построение на основе контуров траекторий перемещения инструмента с различной глубиной обработки и различным инструментом.

Предлагаемый подход к автоматизации разработки программ, позволяет выполнять художественную гравировку на станках с ЧПУ и существенно упростить разработку управляющих программ и в перспективе дает возможность получать изделия, качество которых сравнимо с ручной художественной гравировкой.

Работа представлена на второй Международной Интернет-конференции по металлургии и металлообработке, проведенной в ТулГУ 1 мая — 30 июня 2013 г.

Список литературы

1. Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. [Пер. с англ.] / под ред. А.В. Назаренко. М.: Вильямс, 2004. 928 с.

2. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение: пер. с англ. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. 760 с.

3. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. New York: Springer-Verlag, 2010. 979 c.

4. Steger C., Ulrich M., Wiedemann C. Machine Vision Algorithms and Applications. Hoboken: Wiley-VCH, 2008, 380 c.

5. Конушин В., Вежневец В. Методы сегментации изображений: интерактивная сегментация. // Компьютерная графика и мультимедиа: сетевой журнал. Вып. 5(1)/2007. URL: http://cgm.computergraphics.ru/ content/view/172 (дата обращения: 10.04.2013).

6. Boykov Y., Veksler O. Zabih R. Fast approximate energy minimisation via graph cuts. // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Вып. 29. Washington: IEEE Computer Society, 2001. С. 1222-1239.

7. Gorelick L., Delong A., Veksler O., Boykov Y. Recursive MDL via Graph Cuts: Application to Segmentation. // International Conference on Computer Vision 2011. Washington: IEEE Computer Society, 2011. C. 890-897.

8. Rother C., Kolmogorov V., Blake A. Grabcut — interactive foreground extraction using iterated graph cuts. // ACM Transactions on Graphics (TOG). Вып. 23. New York: ACM, 2004. С. 309-314.

9. Фомин А.Я. Распознавание образов. Теория и применения. М.: Фазис, 2010. 368 с.

10. Nixon M., Aguado A. Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision, Third Edition. Boston.: Academic Press, 2012, 423 с.

Александр Борисович Орлов, д-р техн. наук, проф., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,

Иван Александрович Антамонов, аспирант, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет

AUTOMATION OF THE CONTROL PROGRAMS FOR CNC MACHINE TOOLS BASED ON THE PA TTERN RECOGNITION METHODOLOGY

A.B. Orlov, I.A. Antamonov

This paper proposes a new method for automated preparation of control programs for CNC machine tools, founded on the basis of the theory of pattern recognition. In this paper consideration is given to the advantages and a disadvantage of the existing methods of applying engraving, an analysis of the theory of computer vision algorithms is performed.

Key words: engraving, computer vision, pattern recognition, CNC machine tool, Graph Cut, Canny edge detector.

Orlov Alexander Borisovich, doctor of technical science, professor, [email protected] ru, Russia, Tula, Tula State University,

Antamonov Ivan Alexandrovich, postgraduate, [email protected] com, Russia, Tula, Tula State University

Научная программа 18-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов»

Дата: 13.10.2017
ВремяТип доклада (пленарный, устный, стендовый)ФИО докладчикаНазвание доклада
10:00Устный докладБерестнева Ольга ГригорьевнаПрименение информационно-энтропийного подхода для исследования особенностей адаптации студентов к обучению в вузе
10:20Устный докладВолков Юрий СтепановичРасчет параметров модельной гидротурбины по значению коэффициента быстроходности
10:40Устный докладГрозов Виктор ПетровичПрограммный комплекс интерпретации данных возвратно-наклонного зондирования ионосферы
11:00Устный докладИльясова Наталья ЮрьевнаОсобенности использования технологий BIG DATA в задачах медицинской диагностики
11:20Устный докладМарухина Ольга ВладимировнаИспользование методов Data Mining при принятии медицинских диагностических решений
11:40Устный докладМорозов Алексей Александрович
к.ф.-м.н.
О проблеме введения средств распределённого многоагентного программирования в логический язык со строгой типизацией
12:20Устный докладРуднев Дмитрий ОлеговичАнализ безопасности распределенных информационных систем на основе беспризнакового распознавания образов
12:40Устный докладЧехович Юрий Викторович
к.ф.-м.н.
Комплексирование данных из разнородных источников в задачах моделирования транспортных потоков
13:00Устный докладКучеров Сергей Александрович
к.т.н.
Метод интеграции разнородных данных для формирования хранилищ больших данных
13:20Устный докладСвиридов Александр Славьевич
к.т.н.
Технология формирования хранилищ больших данных на основе принципа самореференции
13:40Устный докладНоркин Олег Рауфатович
к.т. н.
Метод организации параллельных вычислений для обработки больших данных
Дата: 12.10.2017
ВремяТип доклада (пленарный, устный, стендовый)ФИО докладчикаНазвание доклада
13:20Устный докладШевченко Оксана ВладимировнаМетод извлечения больших данных из гетерогенных источников
13:40Устный докладБеликов Александр НиколаевичИнструментальное средство моделирования систем основанных на больших данных
18:20Устный докладБеликова Светлана АлексеевнаИнтеллектуальный интерфейс систем обработки больших данных
18:40Устный докладБорисова Елена Александровна
к.т.н.
Моделирование процессов обработки больших данных

Программа распознавания образов создаст интерактивную «Энциклопедию Вещей»

Софт для определения образов – он новейший – он пасмурный и именуется он – Sense. Кратко и ясно . Программа определения образов Sense при наличии у вас телефона в руках скажет для вас о назначении каждой вещи, которая вас окружает дома и на улице. Ранее на вещи для этого лепили QR-коды, вы помните эту эру динозавров? Были такие вики-тауны… Сейчас новенькая эпоха – эпоха пасмурных программа, которые сами распознают образы либо объекты по-другому.

Софт Sense – наилучший подарок всем почемучкам
Скотина, поразмыслил Штирлиц. Штирлиц, поразмыслила скотина.

Есть такие люди, у которых с уст не сходит вопросец: «А это чё? А вон это чё?» Сейчас «не необходимо к маме приставать, не необходимо умолять сестрицу», а можно взять и прочесть. Для этого необходимо, естественно, повторяем, иметь в руках телефон, чтоб читать с него информацию из интерактивной энциклопедии вещей.

Но чтоб таковая энциклопедия появилась, нужна кроме самой программы Sense – ещё и хорошая воля всех юзеров данной самой программы, радостных юзеров, которые согласятся любезно вносить и корректировать данные о каждой вещи, о которой им есть что огласить миру.

Вы сможете составить энциклопедию всех вещей, которые находятся в вашем доме, в вашей квартире. С аннотацией по использованию. К примеру, можно сделать таковой труд для собственного малыша либо для супруга либо бой-френда.

Обычная ситуация, когда супруга-хозяюшка уезжает на две недельки к маме либо в санаторий, а ея супруг, брошенный на хозяйство, начинает биться с предметами домашнего обихода, которые бьют его по голове и вообщем подстерегают на каждом шагу квартиры, превратившийся в театр военных действий.

Вот это – стул, на нём посиживают. Вот это – стол, за ним едят

Программа по распознаванию образов Sense существенно облегчит жизнь обладателям меблированных и отлично оснащённых техникой дорогих квартир, которые сдаются в наём для квартирантов. И самим квартирантам таковой пасмурный сервис жизнь в чужом доме ой как облегчит.

Как включать сплит в этом доме? И остальные «проклятые» вопросцы, которые бывают порою актуальнее вопросцев «Что делать?» и «Кто виноват?»

«Забывчивость на обыкновенные вещи» – заболевание, предсказанная ещё Маркесом

«Вещи, они тоже живые, —

провозглашал цыган с резким упором,

нужно лишь уметь разбудить их душу»

роман «Сто лет одиночества»

Мысль сервиса Sense пришла в создание и бизнес прямиком из культуры и литературы, а конкретно из культового романа писателя Габриэля Гарсиа Маркеса «Сто лет одиночества». Ежели вы помните, в самом конце повествования, перед коллапсом их вымышленного мирка, который скоро разметал мусорный ветер, герои романа захворали странной заболеванием – они стали забывать наименования окружающих их предметов, самых обычных при этом предметов. Наименования и основное – их предназначение…

Герои сюрреалистического писателя Маркеса начали жить в таковой реальности, которая у их на очах (и фатально!) от их же и ускользала. Глядят на кастрюлю как баран на новейшие ворота и мучительно пробуют вспомнить: как же именуется эта глуповатая и странноватая вещь и для чего же она вообщем предназначена. И погибают с голоду. Вот тогда герои Маркеса выдумали прототип софта под заглавием Sense!

Каждый вечер они лихорадочно наклеивали на все предметы в доме, до которых успевали достать, бумажечки с короткими надписями – что это и для чего же оно служит. Поэтому что знали: днем, когда они проснутся, они перезабудут ещё с десяток вещей, о которых имели жесткое познание ещё накануне..!

Мы, пожалуй, на данный момент все живём в таком вот мире. Может быть потому нам – всем – срочно нужен сервис Sense?

Сервис определения образов Sense, Габриэль Гарсиа Маркес и граф Толстой

Никак о Гоголя!

Хармс

Есть естественно, выход попроще. Издавна существует «более обычный сервис по распознаванию образов», описанный ещё в известной басне графа Льва Николаевича Толстого «Учёный сын». Вот она:

Учёный отпрыск.

«Сын приехал из городка к папе в деревню. Отец произнес: «Нынче покос, возьми грабли и пойдём, пособи мне». А отпрыску не хотелось работать, он и говорит: «Я обучался наукам, а все мужицкие слова запамятовал; что такое грабли?» Лишь он пошёл по двору, наступил на грабли; они его стукнули в лоб. Тогда он и вспомнил, что такое грабли, хватился за лоб и говорит: «И что за дурак здесь грабли бросил!»

Но, естественно, западные изобретатели подсказок значений слов и назначений вещей – отправь не по обычному и действующему российскому пути – пути эмпирики, а отправь они по пути героев Маркеса – пишут записочки, наклеивают их на предметы и прячут эту информацию в энциклопедии, в электронных облаках. Вот он какой – сервис Sense!

Энциклопедисты, что с их взять. Учёные сыновья.

А у нас пока что нет сервиса Sense. И не будет. Зато у нас есть спрятанные в травке грабли! Заболевания героев Маркеса нам не угрожают.

©www.1000ideas.ru – портал бизнес идей

1000 идей в Google+

www.1000ideas.ru

Программное обеспечение для распознавания образов для соблюдения требований законодательства

Соблюдение требований законодательства — непростая задача даже в лучшие времена. Нам нужно копаться в данных, объем и разнообразие которых продолжают расти с поразительной скоростью. Когда мы тщательно изучаем эти данные, нам нужно иметь под рукой юридические требования, которым мы пытаемся соответствовать, требования, которые постоянно трансформируются и расширяются.

Технологии помогли нам попасть в этот беспорядок, и технологии могут помочь нам выбраться. Одним из известных выходов является использование программного обеспечения для распознавания образов данных.

Юридические требования

Прежде чем мы перейдем к тому, как программное обеспечение для распознавания образов данных используется, чтобы помочь организациям соблюдать требования законодательства, давайте начнем с проблемы, которую необходимо решить: соблюдение.

Ваша организация сталкивается с постоянно расширяющимся набором законов, правил и потребностей бизнеса, требующих соблюдения с вашей стороны. Просто в области конфиденциальности существует множество требований. Существуют хорошо зарекомендовавшие себя законы, такие как Закон о переводе и подотчетности медицинского страхования 1996 г. (HIPPA), с обширными и сравнительно четко очерченными требованиями, которые необходимо выполнить, и последствиями их невыполнения.Существуют более новые правила, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR), границы которых начинают устанавливаться, но, тем не менее, могут быть неясными. И существует множество новых, разрабатываемых или разрабатываемых законов о конфиденциальности данных в США, от Калифорнийского закона о конфиденциальности потребителей (CCPA), принятого в 2018 году, до Закона о защите данных потребителей Вирджинии (VCDPA), подписанного 2 марта. , к Закону о конфиденциальности потребителей штата Юта, введенному в феврале.

Если вы не соблюдаете различные законы, постановления и даже внутренние правила, применимые к вам, штрафы могут быть очень большими.Они могут включать штрафы, иногда значительные, потенциально увеличивающиеся ежедневно, которые могут варьироваться от сотен долларов до миллионов, даже в таких ситуациях, как нарушения картелей, до 10% глобального оборота группы. Несоблюдение требований может выйти за рамки денежных штрафов и привести к повреждению репутации, потере репутации, принудительному отчуждению активов и даже тюремному заключению.

Соответствие, конечно, имеет много компонентов. Вы должны знать, какие правила, политики и процессы регулируют вашу деловую практику. У вас должны быть политики и процедуры, основанные на этих правилах и требованиях.Вы должны убедиться, что у вас есть нужные люди для реализации и управления этими политиками и процедурами.

И для всего этого нужно найти данные. Вы должны быть в состоянии найти данные, показывающие усилия, которые вы предприняли, чтобы добиться соответствия или оставаться на нем. Вы также должны быть в состоянии получить данные, свидетельствующие о несоблюдении требований.

Данные соответствия

У вашей организации много данных. Даже у небольшой организации могут быть терабайты данных, у крупной и даже средней — петабайты.Конкретные цифры получить сложно, но еще в 2015 году исследователи подсчитали, что 1/5 австралийских предприятий управляют более чем одним петабайтом информации.

Эти данные были созданы разными способами. У всех есть данные связи. Это включает электронную почту, конечно; различные формы коротких сообщений, такие как чат, текст и Slack; и данные с платформ для совместной работы, таких как Zoom и Team. Почти все используют какие-то приложения для повышения производительности. Это могут быть Word, Excel и PowerPoint от Microsoft, или аналогичные инструменты от Google или Apple, или даже версии с открытым исходным кодом.

Данные существуют в различных формах. Большая часть больших данных — это текст. Это могут быть изображения с текстом для поиска или без него, аудио или видео. Многие данные находятся в базах данных различных типов — SQL, MySQL и так далее.

Соблюдение требований законодательства

Чтобы соответствовать требованиям законодательства, нам необходимо пройти процедуру, которая сводится к следующему:

  • Укажите применимый закон, правило, положение и т. д.

  • Определить какой то закон и т.д., требует.

  • Соберите потенциально применимые данные.

  • Ищите закономерности в доступных данных, которые указывают на то, что требования соответствия были или не были соблюдены.

  • Оцените все выявленные закономерности.

  • При необходимости повторите, если, например, вам нужно определить соответствие более чем одному правилу.

Программное обеспечение, помогающее распознавать закономерности и обеспечивать соответствие требованиям законодательства

Иногда мы можем выполнить весь этот процесс вручную.Однако с учетом объемов и разнообразия сегодняшних данных и множества требований законодательства, которые необходимо соблюдать, ручного подхода зачастую бывает недостаточно.

Когда это произойдет, мы можем обратиться к технологиям за помощью в интеллектуальном анализе данных. Может быть, не та технология, из-за которой мы попали в эту неразбериху, но тем не менее технология.

Одной из особенно мощных технологий, к которой мы можем обратиться, является программное обеспечение для распознавания образов.

Это программное обеспечение обычно используется двумя основными способами. Алгоритмы распознавания образов нацелены на наборы данных с целью использования классификаторов для выявления значимых закономерностей в этих данных, и они используются для категоризации контента в режиме реального времени.Его можно использовать для поиска документов с похожим содержанием, например сообщений электронной почты, в которых обсуждается конкретный вопрос. Его можно использовать для поиска примеров, когда чье-то поведение отклоняется от нормы. Например, кто-то, кто почти всегда общался с коллегами в основном по деловым каналам, таким как корпоративные адреса электронной почты, и только в стандартные рабочие часы, затем внезапно начал обмениваться SMS-сообщениями с небольшой группой сотрудников по вечерам и в выходные дни. Его можно использовать для поиска шаблонов, предполагающих неприемлемые комментарии сексуального характера или оскорбительные выражения.

Программное обеспечение для распознавания образов: форма ИИ

Программное обеспечение для распознавания образов является формой программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ).

ИИ бывает разных видов, включая машинное обучение. Машинное обучение, в свою очередь, включает в себя различные подмножества, включая обучение с учителем и обучение без учителя. Как контролируемое, так и неконтролируемое обучение имеют подкатегории. Одна подкатегория, которая подпадает под обе эти формы машинного обучения, — это распознавание образов.

Методы распознавания образов не новы.В обзоре книги 2001 года, опубликованном в IEEE Transactions on Neural Networks, рецензент Ке Чен описал распознавание образов как «процесс описания, группировки и классификации образов». При использовании в обучении с учителем, продолжил Чен, распознавание образов «идентифицирует неизвестный образец как член предопределенного класса». Я мог бы, например, заранее определить класс, обучив модель ИИ искать документы, содержащие предупреждения о том, что нельзя управлять служебным транспортным средством с бок о бок на более высоких скоростях. Затем я могу попросить инструмент контролируемого обучения найти и вернуть больше подобных документов.

При использовании в неконтролируемом обучении, как отметил Чен, распознавание образов «группирует входные образы в несколько кластеров, определяемых далее как классы. Для автоматического распознавания образов основная задача состоит в извлечении признаков и классификации». Кластерное колесо Brainspace — это пример инструмента визуализации данных, использующего распознавание образов с неконтролируемым обучением.

Типы программного обеспечения для распознавания образов

Существует множество типов программного обеспечения для распознавания образов.Некоторые из тех, которые используются при проведении расследований и судебных исков, включают аналитику аномалий, кластеризацию, извлечение сущностей и анализ настроений, которые обсуждаются ниже. Третьи включают классификацию, анализ электронной почты/общения и обработку естественного языка (NLP).

Аналитика аномалий: поиск аномалий и попытка поместить их в контекст. Аномалия — это что-то необычное в документе или сообщении. Это может быть какое-то поведение, которое отклоняется от типичной повседневной деятельности человека.Одним из примеров аномалии является ситуация, когда Дэйв начинает обмениваться большим количеством сообщений электронной почты и сообщений в чате с Бев между 22:00 и полуночью, тогда как ранее почти все их сообщения отправлялись между 9:00 и 17:00. Другой пример: Дейв и Бев внезапно начинают использовать личные адреса электронной почты вместо рабочих для общения друг с другом или начинают обмениваться сообщениями в чате, чего раньше никогда не делали.

Кластеризация: тип анализа данных, который проверяет текстовые документы и группирует концептуально похожие документы.Сгруппированные документы могут относиться к теме или типу сообщения. Например, документам в кластере Earnings Call может быть присвоен более высокий балл кластера за то, что они находятся ближе к центру кластера (например, отчет или стенограмма такого звонка, а не подготовительные обсуждения).

Извлечение сущностей: ввод данных и поиск именованных сущностей в тексте и классификация их по заранее определенным категориям. Именованный объект — это извлеченная часть данных, идентифицированная именем собственным.Именованным объектом может быть человек («Джордж Соча»), геополитическая единица, такая как город, штат или страна («Миннесота»), или организация («Раскрыть»). Другие типы сущностей включают деньги (обсуждаемые текущие), временные (даты обсуждаются), право (юридический жаргон), количество (измерения), местоположение, технологический жаргон и так далее.

Анализ тональности: это тип анализа данных, который считывает тон сегмента — всего или части документа или сообщения. Чувства могут быть негативными, связанными с негативными коннотациями.Чувства могут быть положительными. Один сегмент может содержать только негативные настроения. Он может содержать только положительные. Он также может содержать как негативные, так и позитивные настроения, как в сегменте «Все в беспорядке, и нам нужно немедленно это закрыть. Однако персонал приятный».

способов использования программного обеспечения для распознавания образов

Программное обеспечение для распознавания образов

можно развертывать отдельно или в группах. Это делается четырьмя способами:

  • Объедините аналитику текста электронной почты и документов с сущностями и понятиями, используя программное обеспечение для распознавания образов AI, которое поможет вам лучше понять значение слов в файлах, которые вы ищете.
  • Используйте неконтролируемые алгоритмы машинного обучения для классификации контента, помогая вам находить важный контент, о существовании которого вы, возможно, не подозревали.
  • Используйте контролируемые алгоритмы машинного обучения для классификации контента, помогая вам находить больше подобных материалов — больше контента, похожего на тот контент, который у вас уже есть, и, возможно, контент, который более полно заполняет картину.
  • Сочетание обнаружения аномалий и анализа социальных сетей помогает лучше выявлять и понимать поведение ключевых лиц или организаций.
  • Соблюдение требований законодательства — непростая задача, но продуманно используя программное обеспечение для распознавания образов данных, вы сможете быстрее и надежнее находить наиболее важные данные.

Если ваша организация заинтересована в использовании программного обеспечения для распознавания образов и машинного обучения, свяжитесь с Reveal, чтобы узнать больше. Мы будем рады показать вам, как наш подлинный искусственный интеллект выводит рецензирование на новый уровень с нашей комплексной платформой для рецензирования документов на основе искусственного интеллекта.

Как использовать программное обеспечение для распознавания образов для автоматизации анализа данных Plant Historian

В век информации данные повсюду. Как мы можем повысить эффективность и организовать эту информацию в виде полезных фрагментов? Руководители предприятий и операторов ежедневно получают огромное количество как структурированных, так и неструктурированных данных. В этой статье объясняется, как можно быстро и недорого получить доступ к информации для повышения производительности.

Historians — это хранилище данных из многих систем, что делает их хорошим источником расширенной аналитики.Однако инструменты истории процессов не идеальны для автоматизации анализа данных или поисковых запросов. Они оптимизированы для записи, а не для чтения/аналитики. Поиск соответствующего исторического события и построение контекста процесса обычно является трудоемкой и трудоемкой задачей.

 

 

Для повышения производительности процесса и общей эффективности требуется определенный уровень оперативной аналитики и понимания данных. Инженеры-технологи и другой персонал должны иметь возможность искать данные во временных рядах за определенный период времени и быстро и эффективно визуализировать все связанные события на предприятии.Частью этого являются данные временных рядов, генерируемые системой управления и автоматизации процессов, лабораторией и другими производственными системами, а также обычные аннотации и наблюдения, сделанные операторами и инженерами.

Прогнозирование производительности процесса сегодня

Для бесперебойной работы завода инженеры-технологи и операторы должны иметь возможность точно прогнозировать производительность процесса или результат периодического процесса, исключая при этом ложные срабатывания. Для точного прогнозирования событий процесса требуется точный архиватор процессов или инструменты поиска временных рядов и , способные применять смысл к закономерностям, выявленным в данных процесса.

Несмотря на то, что на рынке промышленного программного обеспечения существует множество решений для анализа процессов, эти программные инструменты, в основном основанные на архивных данных, часто требуют большого объема интерпретации и обработки и не автоматизированы. Они анализируют ретроспективные тренды или экспортируют необработанные данные в Microsoft Excel. Инструменты, используемые для визуализации и интерпретации данных процесса, обычно представляют собой трендовые приложения, отчеты и информационные панели. Они могут быть полезны, но не особенно хороши для прогнозирования результатов.

Предиктивная аналитика, относительно новое измерение инструментов аналитики, может дать ценную информацию о том, что произойдет в будущем, на основе исторических данных, как структурированных, так и неструктурированных. Многие инструменты предиктивной аналитики начинаются с корпоративного подхода и требуют более сложных распределенных вычислительных платформ, таких как Hadoop или SAP Hana. Они являются мощными и полезными для многих аналитических приложений, но представляют собой более сложный подход к управлению как заводскими, так и корпоративными данными.Компании, использующие этот подход к управлению корпоративными данными, часто должны нанимать специалистов по обработке и анализу данных для организации и очистки данных. Кроме того, специалисты по данным не так хорошо знакомы с процессом, как инженеры и операторы, что ограничивает их возможности для достижения наилучших результатов.

Кроме того, многие из этих передовых инструментов воспринимаются как инженерно-интенсивные «черные ящики», в которых пользователь знает только входные данные и ожидаемый результат, не имея никакого представления о том, как был определен результат.Понятно, что для многих вопросов, связанных с эксплуатацией и активами, этот подход слишком дорог и требует много времени. Вот почему многие поставщики нацелены только на 1 процент критически важных активов, игнорируя многие другие возможности улучшения процессов.

 

Требует серьезного проектирования

Очистка данных, фильтрация, моделирование, проверка и итерация необходимы для результатов/моделей.

Чувствителен к изменениям

Пользователи нуждались в постоянном обучении.

Требуется специалист по данным

Заводам приходится нанимать дополнительных работников, или инженеры тратят слишком много времени, пытаясь стать учеными данных.

Не подключи и работай

Установка и развертывание требуют значительного времени и денег.

Разработка «черных ящиков»

Пользователь не может видеть, как определяются результаты.

 

Управление большими данными без специалиста по данным

Лишь немногие поставщики решений применяют другой подход к анализу данных промышленных процессов и используют уникальные возможности многомерного поиска для заинтересованных сторон. Этот подход сочетает в себе визуализацию временных рядов данных архиватора процессов, наложение похожих согласованных исторических шаблонов и предоставление контекста из данных, собранных инженерами и операторами.

Идеальное решение для распознавания образов обеспечивает локальное пакетное развертывание виртуального сервера. Он легко интегрируется в локальную копию архивов базы данных архива предприятия и со временем превращается в масштабируемую архитектуру для связи с доступными распределенными вычислительными платформами предприятия. Эта более новая технология использует «обнаружение на основе поиска по образцу и интеллектуальную аналитику процессов», ориентированную на среднего пользователя. Обычно его легко развернуть менее чем за два часа, не требуя решения для моделирования данных или специалиста по данным.Это программное обеспечение, которое часто называют «аналитикой самообслуживания», предоставляет возможности обширного поиска и аналитики в руки экспертов по процессам, инженеров и операторов, которые могут лучше всего определить области для улучшения.

Еще одна проблема, обычно связанная с данными архивных временных рядов, заключается в отсутствии надежного механизма поиска наряду с возможностью эффективного аннотирования. Комбинируя возможности поиска по структурированным временным рядам технологических данных и данным, собранным операторами и другими профильными экспертами, пользователи могут более точно прогнозировать, что происходит или, вероятно, произойдет в их непрерывных и периодических производственных процессах.

По словам Питера Рейнольдса, старшего консультанта ARC Advisory Group, «новая платформа создана для обеспечения возможности поиска в журналах смен операторов в контексте архивных данных и информации о процессах. сокращение квалифицированной рабочей силы из-за ухода работников на пенсию, накопление знаний является ключевым императивом для многих промышленных организаций».

Аналитика самообслуживания предоставляет:

  • экономичное виртуализированное развертывание («подключи и работай») в рамках доступной инфраструктуры
  • глубокие знания как технологических операций, так и методов анализа данных, чтобы избежать необходимости в специализированных специалистах по данным
  • простая масштабируемость для корпоративных инициатив и сред с большими данными
  • инструмент предиктивной аналитики процессов (обнаружение, диагностика и прогнозирование) без использования моделей, который дополняет и расширяет, а не заменяет существующие информационные архитектуры архиваторов

Лучший способ поиска

Использование алгоритмов распознавания образов и машинного обучения позволяет пользователям искать тенденции процессов для конкретных событий или обнаруживать аномалии процессов, в отличие от традиционных настольных инструментов архиватора.Подобно музыкальному приложению Shazam, аналитика самообслуживания работает, выявляя важные закономерности в данных или «высокое содержание энергии» и сопоставляя их с аналогичными закономерностями в своей базе данных, вместо того, чтобы пытаться сопоставить каждую ноту песни. Shazam быстро и точно идентифицирует песни, используя эту технику, потому что, если ответ будет слишком долгим, пользователь закроет поиск.

Эти технологии образуют важнейший базовый слой нового стека системных технологий. Он использует существующие базы данных архиватора и создает слой данных, который выполняет хранилище столбцов для индексации данных временных рядов.Эти системы следующего поколения также хорошо работают с ведущими поставщиками архивных данных о процессах. Как правило, они разработаны таким образом, чтобы их можно было легко установить и развернуть с помощью виртуальной машины, не затрагивая существующую инфраструктуру архиватора.

 

Хранилище столбцов с индексированием данных архиватора в памяти

Технология поиска, основанная на сопоставлении с образцом и алгоритмах машинного обучения, позволяющая пользователям находить исторические тенденции, определяющие события и условия процесса

Диагностические возможности для быстрого поиска причин обнаруженных аномалий и технологических ситуаций

Управление знаниями и событиями и контекстуализация данных процессов

Идентификация, сбор и совместное использование важного анализа процесса среди миллиардов точек данных процесса

Возможности захвата, поддерживающие кадры событий или закладки, созданные вручную пользователями или автоматически созданные сторонними приложениями.Эти аннотации видны в контексте конкретных тенденций.

Возможности мониторинга, которые объединяют прогностическую аналитику и раннее предупреждение об аномальных событиях процесса в сохраненных исторических шаблонах или поисковых запросах, а также используют оперативные данные процесса. Операторы могут в режиме реального времени определять, соответствуют ли недавние изменения процесса ожидаемому поведению процесса, и могут заблаговременно корректировать настройки, если они не соответствуют.

 

Изменение способа доступа к аналитике

Технологическое игровое поле для производителей и других промышленных организаций изменилось.Чтобы оставаться конкурентоспособными, компании должны использовать инструменты аналитики для выявления областей повышения эффективности.

«Существует срочная необходимость поиска данных временных рядов и анализа этих данных в контексте аннотаций, сделанных как инженерами, так и операторами, чтобы иметь возможность принимать более быстрые и качественные решения о процессах. Если пользователи хотят предсказать ухудшение процесса или актива или отказа оборудования, им нужно не ограничиваться инструментами временных рядов и архивных данных, а иметь возможность искать, учиться путем экспериментов и обнаруживать закономерности в огромном пуле данных, который уже существует на их предприятии», — добавил Рейнольдс.

К счастью, эта новая модель аналитики процессов может поддерживать необходимое «переоснащение» традиционных инструментов визуализации истории процессов при очень низких затратах времени и денег.

Версия этой статьи также была опубликована в журнале InTech.

(PDF) Программное обеспечение для распознавания образов: Функциональный методологический документ

Утвержденная форма страницы документации отчета

OMB № 0704-0188

Нагрузка на публичную отчетность по сбору информации оценивается в среднем в 1 час на ответ, включая время для просмотра инструкций, поиска в существующих источниках данных, сбора и хранения необходимых данных, а также завершения и проверки сбора информации.Отправьте комментарии относительно этой оценки нагрузки или любого другого аспекта этого сбора информации,

, включая предложения по снижению этой нагрузки, в штаб-квартиру Вашингтона, Управление информационных операций и отчетов, 1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington

VA 22202 -4302. Респонденты должны знать, что, несмотря на любые другие положения закона, ни одно лицо не может быть подвергнуто наказанию за несоблюдение требований по сбору информации, если на нем не отображается действующий в настоящее время контрольный номер OMB.

1. ДАТА ОТЧЕТА

20 ЯНВАРЯ 2009 2. ТИП ОТЧЕТА 3. ДАТЫ

00-00-2009 по 00-00-2009

НОМЕР ДОГОВОРА

5b. НОМЕР ГРАНТА

5c. НОМЕР ПРОГРАММНОГО ЭЛЕМЕНТА

6. АВТОР(Ы) 5d. НОМЕР ПРОЕКТА

5e. НОМЕР ЗАДАНИЯ

5f. НОМЕР РАБОЧЕГО ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ

7. НАИМЕНОВАНИЕ(И) ИСПОЛНЯЮЩЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ И АДРЕС(АДРЕС)

Университет военной разведки, Форт-Хуачука, Сьерра-Виста, AZ, 85613 8.Выполнение организации

Номер отчета

9. Спонсорство / мониторинг Имя (ы) агентства и адрес (ы) 10. Спонсор / монитор Акроним (ы)

11. Отчет о мониторе / мониторе

Номер (ы)

12. ЗАЯВЛЕНИЕ О РАСПРОСТРАНЕНИИ/НАЛИЧИИ

Утверждено для публичного выпуска; Распространение неограниченное количество

13. Дополнительные примечания

14. Аннотация

15. Тематические условия

15. Классификация безопасности: 17. Ограничение

Аннотация

То же, что и

Отчет (SAR)

18.НОМЕР

СТРАНИЦ

9

19а. ИМЯ

ОТВЕТСТВЕННОЕ ЛИЦО

а. ОТЧЕТ

неклассифицированный б. РЕФЕРАТ

неклассифицированный c. ЭТА СТРАНИЦА

неклассифицированная

Стандартная форма 298 (версия 8-98)

Предписано ANSI Std Z39-18

Распознавание образов — чем оно отличается от машинного обучения | Саянтини Деб | Распознавание образов Edureka

— Распознавание образов Edureka

— одна из ключевых функций, управляющих любым проектом ИИ или машинного обучения.Индустрия машинного обучения, безусловно, процветает и движется в правильном направлении. В этой статье будут рассмотрены следующие указатели:

  • Введение
  • Машинное обучение
  • Распознавание образов
  • Особенности распознавания образов
  • Обучение и модели обучения в распознавании образов
  • Применение распознавания образов
  • Разница между машинным обучением и распознаванием образов. .

    Решением этой проблемы является машинное обучение, с помощью которого мы можем создать модель, которая может классифицировать различные закономерности на основе данных. Одним из применений этого является классификация спамовых или не спамовых данных.

    В машинном обучении мы не можем ожидать, что модель будет на 100 % точной, но прогнозы должны быть как можно точнее, чтобы ее можно было отнести к определенной категории. В машинном обучении модель создается на основе некоторых алгоритмов, которые учатся на предоставленных данных для прогнозирования.

    Модель основана на статистике. Машинное обучение берет некоторые данные для их анализа и автоматически создает некоторую модель, которая может предсказывать вещи. Чтобы получить хорошие прогнозы от модели, нам нужно предоставить данные с разными характеристиками, чтобы алгоритмы понимали разные шаблоны, которые могут существовать в данной проблеме.

    Шаблоны распознаются с помощью алгоритмов, используемых в машинном обучении. Распознавание шаблонов — это процесс классификации данных на основе модели, созданной путем обучения данных, которая затем обнаруживает шаблоны и характеристики из шаблонов.

    Распознавание образов — это процесс, позволяющий обнаруживать различные категории и получать информацию о конкретных данных. Некоторыми из приложений распознавания образов являются распознавание голоса, прогноз погоды, обнаружение объектов на изображениях и т. д.

    • Распознавание образов учится на данных.
    • Автоматически распознавать узоры, даже если они частично видны.
    • Должен уметь распознавать знакомые узоры.
    • Рисунок должен распознаваться под разными углами и формами.

    Во-первых, данные должны быть разделены на наборы, т.е. наборы для обучения и тестирования. Изучение данных может сказать, как прогнозы системы зависят от предоставленных данных, а также какой алгоритм подходит для конкретных данных, это очень важный этап. Поскольку данные разделены на две категории, мы можем использовать обучающие данные для обучения алгоритма, а тестовые данные используются для тестирования модели, как уже говорилось, данные должны быть разными для обучения, а данные для тестирования должны быть разными.

    Итак, мы делим данные на два набора, обычно мы делим данные, в которых 70% данных используются для обучения модели, алгоритмы извлекают важные закономерности из предоставленных данных и создают модель.Тестовый набор содержит 30% всех данных, а затем используется для проверки производительности модели, т. е. насколько точно модель предсказывает результаты.

    • Компьютерное зрение: Объекты на изображениях можно распознавать с помощью распознавания образов, которое может извлекать определенные шаблоны из изображения или видео, которые можно использовать в распознавании лиц, сельскохозяйственных технологиях и т. д.
    • Гражданская администрация: наблюдение и системы анализа трафика для идентификации таких объектов, как автомобиль.
    • Инженерия: Распознавание речи широко используется в таких системах, как Alexa, Siri и Google Now.
    • Геология: Распознавание горных пород, помогает геологу обнаруживать горные породы.
    • Распознавание речи: При распознавании речи слова рассматриваются как шаблон и широко используются в алгоритме распознавания речи.
    • Сканирование отпечатков пальцев: При распознавании отпечатков пальцев распознавание образов широко используется для идентификации человека в одном из приложений для отслеживания посещаемости в организациях.

    Преимущества распознавания образов

    • Можно интерпретировать последовательности ДНК
    • Широко применяется в области медицины и робототехники.
    • Проблемы классификации можно решить с помощью распознавания образов.
    • Биометрическое обнаружение
    • Может распознавать определенный объект под разными углами.

    ML — это аспект, который учится на данных без явного программирования, который может быть итеративным по своей природе и становится точным по мере выполнения задач.ML — это форма распознавания образов, суть которой в том, чтобы научить машины распознавать образы и применять их к практическим задачам. ML — это функция, которая может учиться на данных и итеративно обновлять себя, чтобы работать лучше, но распознавание образов не изучает проблемы, но его можно закодировать для изучения шаблонов. Распознавание образов определяется как классификация данных на основе статистической информации, полученной из образов.

    Распознавание образов играет важную роль в задаче, которую пытается решить машинное обучение.Точно так же, как люди учатся, распознавая закономерности. Шаблоны варьируются от визуальных шаблонов, звуковых шаблонов, сигналов, данных о погоде и т. Д. Модель ML может быть разработана для понимания шаблонов с использованием статистического анализа, который может дополнительно классифицировать данные. Результаты могут быть вероятным значением или зависеть от вероятности возникновения данных.

    В этой статье мы рассмотрели, что такое машинное обучение и распознавание образов, и как они работают вместе для создания точной и эффективной модели.Мы исследовали различные особенности распознавания образов. Кроме того, как данные делятся на набор для обучения и набор для тестирования и как это можно использовать для создания эффективной модели, которая может обеспечить точные прогнозы. Каковы их применения и чем они отличаются друг от друга, обсуждается вкратце?

    На этом мы заканчиваем эту статью. Если вы хотите прочитать больше статей о самых популярных на рынке технологиях, таких как искусственный интеллект, DevOps, этический взлом, вы можете обратиться к официальному сайту Edureka.

    Обратите внимание на другие статьи из этой серии, в которых объясняются различные другие аспекты глубокого обучения.

    1. Учебное пособие по TensorFlow

    2. Учебное пособие по PyTorch

    3. Алгоритм обучения персептрона

    4. Учебное пособие по нейронной сети

    5. Что такое обратное распространение?

    6. Сверточные нейронные сети

    7. Капсульные нейронные сети

    8. Рекуррентные нейронные сети

    9. Учебное пособие по автоэнкодерам

    10.Учебное пособие по машине Больцмана с ограничениями

    11. PyTorch vs TensorFlow

    12. Глубокое обучение с помощью Python

    13. Учебное пособие по искусственному интеллекту

    14. Классификация изображений TensorFlow

    15. Приложения искусственного интеллекта

    900 Инженер?

    17. Q Learning

    18. Алгоритм априори

    19. Цепи Маркова с Python

    20. Алгоритмы искусственного интеллекта

    21.Лучшие ноутбуки для машинного обучения

    22. 12 лучших инструментов искусственного интеллекта

    23. Искусственный интеллект (ИИ).

    26. Обнаружение объектов в TensorFlow

    27. Альфа-бета-обрезка в искусственном интеллекте

    OmniTrader — распознавание графических паттернов

    Имея семь важных новых паттернов ПЛЮС возможность проверить историческую прибыльность ВСЕХ паттернов в вашем списке, CPRM5, несомненно, окажет огромное влияние на вашу торговлю.Приготовьтесь удивляться «движениям», которые CPRM5 определяет до того, как они произойдут. Это то, что касается технического анализа.

    Никакой другой продукт на рынке не выполняет все функции CPRM5:

    • CPRM5 идентифицирует более 200 паттернов плюс свечи
    • ЛЕГКО ИСПОЛЬЗОВАТЬ. Выкройки показаны прямо в Фокусе
      Список, упрощающий подтверждение сигналов
    • Рейтинг прочности из базы данных шаблонов показывает
      вам САМЫЕ ВЫГОДНЫЕ выкройки
    • Шаблоны формирования
    • помогут вам увидеть настройки ДО того, как они
      превратиться в большие сделки
    • Pattern Tutor показывает вам примеры всех графических паттернов в ваших данных — отличный способ научиться и обрести уверенность, чтобы срабатывать в реальных сделках
    • Микропаттерны Определение взрывных краткосрочных движений
    • Индивидуальные модели 20 моделей консолидации И 24 модели свечей, классифицированных по силе
    • Оцените рентабельность каждого паттерна в вашем
      список с графическим паттерном PROFIT ANALYZER

    7 НОВЫХ рисунков! ПЛЮС Все классические узоры

    • Двойные верхние и нижние части 
    • Тройной верх и низ 
    • каналов
    • Чашка с ручкой 
    • Морской гребешок
    • Голова и плечи
    • (Торговля) Диапазоны

    Классические узоры
    • Разрыв опоры
    • Разворот поддержки
    • Отрывной зазор
    • Измеренный зазор
    • Выпускной зазор
    • Разрыв сопротивления
    • Разворот сопротивления
    • Переворот блюдца
    • Кульминация объема
    • Тенденция объема
    • Разворот Фибоначчи
    • Разрывы консолидации
    • Прорыв линии тренда
    • Разворот линии тренда
    • Плюс Свечи!

    Прибыльные модели появляются автоматически


    НОВИНКА! Графический паттерн PROFIT ANALYZER

    Знайте, КАКИЕ модели являются наиболее прибыльными для ваших символов!  НОВЫЙ анализатор прибыли графических паттернов позволяет легко УЗНАТЬ, какие паттерны были наиболее прибыльными в вашем списке символов.Подшаблоны были выпущены в CPRM3. В результате, а также с 7 новыми шаблонами, представленными в CPRM4, на выбор предлагаются буквально сотни шаблонов. Итак, теперь то, что мы действительно хотели знать,  «Какие шаблоны лучше всего (т. е. наиболее прибыльные) использовать?»  CPRM5 дает ответ!


    Включает учебник по шаблонам: учись по мере заработка

    Быстро и легко узнавайте о силе паттернов при использовании программы для торговли.

    Обучение, которое дает Pattern Tutor, стоит того, чтобы получить CPRM — само по себе.

    Распознавание образов — Coapt, LLC

    ЧТО ТАКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗА COAPT?

    Мышцы рук и кистей редко работают в одиночку. Всякий раз, когда мы двигаем руками и кистями, несколько мышц согласованно сокращаются, и каждая мышца излучает свою собственную небольшую электрическую сигнатуру (называемую миоэлектричеством), как будто это отдельный инструмент в этом оркестре. Каждое отдельное движение руки и кисти приводит к уникальному, но повторяемому набору этих миоэлектрических паттернов — как разные песни на нашем концерте.

    Миоэлектрические сигналы очень малы, но их можно обнаружить электродами на поверхности нашей кожи. Использование полного массива контактов электродов на коже, покрывающих всю область этих лежащих в основе мышечных сокращений, позволяет зафиксировать всю богатую информацию о мышечных паттернах (аналогично массиву микрофонов над нашим оркестром).

    Здесь вступает в действие распознавание образов для протезирования. Сложные наборы миоэлектрических паттернов необходимо «расшифровать» в реальном времени и сопоставить с их движением руки или кисти.Распознавание образов Coapt — это система точно настроенных алгоритмов, обеспечивающая машинное обучение для протезов, которые делают именно это. Специально для остаточных мышечных сигналов людей с потерей или различием верхних конечностей. Например, паттерн миоэлектрической активности, зарегистрированный на остатке предплечья при раскрытии кисти, отличается от паттерна, зарегистрированного при смыкании кисти.

    Программное обеспечение Complete Control для распознавания числовых образов от Coapt прослушивает миоэлектрическую активность и использует математические алгоритмы, чтобы определить, когда образец соответствует намерению пользователя совершить движение рукой или кистью.Затем он дает указание протезу двигаться соответствующим образом, обеспечивая интуитивно понятный контроль над несколькими движениями протеза.

    «Распознавание образов — это технология, которая сделает традиционный одно- или двухпозиционный миоэлектрический контроль устаревшим».

    – Дебра, ЛОРТОТЕРАПЕВТ

    КТО ЯВЛЯЕТСЯ КАНДИДАТОМ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗЦА ПОЛНОГО КОНТРОЛЯ COAPT?

    Программное обеспечение Coapt Complete Control для распознавания образов, как правило, применимо к пациентам с потерей или разницей конечностей на трансрадиальном, чресплечевом или плечевом уровнях экзартикуляции.

    Кандидаты на распознавание образов Coapt:

    • Пользователи, стремящиеся к интуитивному управлению своим протезом
    • Пользователи, уже носящие миоэлектрические протезы, и те, кто еще не носит их
    • Пользователи с одной или несколькими механическими шарнирными степенями свободы
    • распознавание не зависит от изолированных, независимых или особенно сильных миоэлектрических сигналов)
    • Пользователи, у которых ИЛИ нет проблем с ко-сокращением, быстрым доступом и т. д.элементы управления переключением режимов

    Клиническая оценка всегда рекомендуется для демонстрации потенциала каждого пользователя с помощью расширенного распознавания образов Coapt. В целом, на успех влияют два основных фактора: 1) способность достигать и поддерживать надежный контакт электрода с кожей в интерфейсе протеза и 2) готовность пользователя и практикующего врача использовать интуитивно понятный и мощный механизм машинного обучения для распознавания образов. контроль.

    Наличие целевой реиннервации мышц, остеоинтеграции или других подобных операций не является обязательным требованием для использования системы распознавания образов мозга Coapt Complete Control , но может расширить возможности управления и общие функции для некоторых людей.

    Coapt знает, что все кандидаты уникальны, поэтому свяжитесь с нами, чтобы обсудить любую презентацию, по которой у вас могут возникнуть вопросы.

    ПРЕИМУЩЕСТВА ПОЛНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗЦА КОНТРОЛЯ

    Интуитивное управление

    Естественные движения используются для управления протезом, что обычно упрощает его использование. Например, ощущение открывания или закрывания руки используется для управления открытием и закрытием протеза руки (вместо сгибательных движений запястья для управления рукой, характерных для основных миоэлектрических устройств).

    Калибровка и настройка

    Управление можно в любое время уточнить и персонализировать с помощью встроенной быстрой калибровки. Это значительно упрощает устранение изменений в посадке лунки, состоянии кожи, усталости, желаемом ощущении контроля и без необходимости снимать протез или совершать дополнительные визиты в клинику.

    Улучшенный пропорциональный контроль

    Доступен более широкий диапазон скоростей управления, поскольку мио-входы не нужно ограничивать пороговыми значениями, а алгоритмы могут распознавать более широкий диапазон входных уровней.

    Без переключения режимов

    Нет необходимости использовать громоздкие действия, такие как совместные сокращения, импульсы, быстро-медленные жесты и т. д., что делает управление протезом более плавным.

    Гибкое размещение электродов

    Потребность в изолированных сигналах или точном размещении электродов гораздо меньше. Это открывает двери для более функционального миотестирования, свободы размещения электродов для гнезда, комфорта или ограничения конечностей и обеспечивает полезное снисхождение при надевании протеза.

    Распознавание образов в Интернете

    Распознавание образов в Интернете

    «Понимать — значит воспринимать закономерности» — Исайя Берлин

    Перейти к конкретному Ссылки для COMP-644 (курс распознавания образов)

    Общие Ссылки:
    Распознавание образов:
    1. Выкройка Курс по распознаванию в Интернете (Ричард О. Дуда)
    2. Введение к машинному обучению (Нильс Дж.Нильссон)
    3. Изображение Курс обработки
    4. Классификация Общество Северной Америки
    5. Файлы распознавания образов
    6. Узор Журналы признания
    7. Машина Учебные ресурсы
    8. Морфинг Библиография Марка Грундланда
    9. Нейронный Информация о сети
    10. Нейронный Сеть Часто задаваемые вопросы
    11. Апплеты для нейронных сетей
    12. Лицо Домашняя страница распознавания
    13. Почерк Признание
    14. Ява Демонстрации для распознавания рукописного ввода
    15. Многомерный Анализ
    16. Ирис Данные
    17. Программное обеспечение и оборудование для исследования распознавания образов
    18. Типография
    19. Музыкальный измеритель Признание (PS-файл)
    20. Комбинаторный Геометрический Проблемы с распознаванием образов (сжатый файл PS)
    Статистика:

    Компьютерное зрение и графика:

    Теория информации:

    1. Информация Теория ссылки
    2. Информация Теория Домашняя страница
    3. Лекции по теории информации, распознаванию образов и нейронным сетям
    4. Введение к теории информации
    5. Энтропия

    Компьютерная лингвистика:

    1. Вычислительный Языкознание Страница
    2. Опрос технологии человеческого языка

    Специальный Ссылки на главы:

    1. Введение в узор Распознавание через распознавание символов
    2. Сглаживание, приближение, Сжатие данных и подгонка
    3. Дифференциация, Заточка, Улучшение, карикатуры и изменение формы
    4. Момент и Фурье Дескрипторы формы
    5. Расстояние, Медиал Осевые преобразования и скелеты
    6. Разложение формы, Геометрический и Топологические особенности
    7. Чертежи линии обработки
    8. Обнаружение структуры в Шумные картинки и точечные узоры
    9. Простые классификаторы и Нейронный Сети
    10. Байесовская теория принятия решений
    11. Выбор функции: Независимость от Измерения, резервирование и синергизм
    12. Непараметрический Обучение
    13. Оценка Плотность, Параметры и производительность классификатора
    14. Решение о ближайших соседях Правила
    15. Использование контекстного Информация в шаблоне Признание
    16. Кластерный анализ и Неконтролируемое обучение
    17. Классификаторы опорных векторов
    18. Поиск музыкальной информации
    1. Примечания по методам доказывания
    2. Введение к шаблон распознавание (PostScript)
    3. Цифровые изображения
    4. Изображение Обработка базовых операторов
    5. Оптическое распознавание символов (краткое введение)
      1. Магнитный Шрифты распознавания рукописных символов
      2. Банк Проверить распознавание Система со шрифтом E-13B (PostScript — 70 страниц)
    6. Рукописный демонстрация распознавания адресов
    7. Мозаика Ресурсы
    8. Мозаика Учебники
    9. Сетки:
      1. Сетки, возможность подключения и контур трассировка (PostScript)
      2. Контур трассировка по радиальной развертке
      3. Контур Представительства
      4. Формы единицы площади в квадратной сетке
      5. Контур Отслеживание Алгоритмы: учебник Абира Гунейма
    10. Цифровые линии и окружности:
      1. А учебник по алгоритму средней точки
      2. Интерактивный Java-апплет алгоритма средней точки
    11. М.ЭТО. чтение машина для слепых
    12. Что такое гистерезис?
    13. Захария Нкгау учебник по сглаживанию гистерезиса монотонных полигонов (с интерактивный Java-апплет)
    14. Художественное изображение Обработка:
      1. Знак Фракталы Грундланда из диаграмм Вороного
    15. Сегментация изображения:
      1. Изображение учебник по сегментации

    2. Сглаживание, приближение, Сжатие данных и подгонка

    1. Минковски сложение и вычитание (расширение и эрозия)
      1. Интерактивный Java-апплет
    2. Регуляризация
    3. Логическое сглаживание
    4. Локальное усреднение
    5. Медианная фильтрация:
      1. Медиана введение в фильтрацию
      2. Медиана фильтрация и соль и перец шума
      3. Адаптивный взвешенная медианная фильтрация
    6. Гауссовский сглаживание
    7. Подробнее о Карле Фридрих Гаусс
    8. Многоугольный Приблизительный:
      1. Сглаживание средней точки
        1. Учебник и интерактивный Java-апплет Зиада Хафеда и Дайаны Эрнандес
      2. Алгоритм Рамера-Дугласа-Пекера (итеративный Конечные точки Подходит):
        1. Гирлин Интерактивный Java-апплет Оливара
        2.  Дэвид Учебник Дугласа по алгоритму Рамера-Дугласа-Пекера
        3. Превышение скорости алгоритм Рамера-Дугласа-Пекера с вычислительной геометрией
        4. Подробнее о Давиде Дуглас
      3. Интерактивный Java-апплеты Стива Роббинса
      4. Сглаживание относительной выпуклости корпуса:
        1. Стив Учебное пособие Роббинса по относительно выпуклым оболочкам
        2. Родственник Апплет выпуклой оболочки
        3. Компьютеры Относительная выпуклая оболочка и другие геодезические свойства в многоугольнике (Постскриптум)
      5. Теоретико-графовые методы:
        1. Шуичи Апплет для алгоритма Ири-Имаи
      6. Сглаживание от Curvature Flow (Java-апплет)
    9. Основы сглаживания (Постскриптум)
    10. Учебник по полигональной аппроксимации (алгоритм Ири-Имаи, Мелкман-О’Рурк алгоритм)
    11. Кривая Приблизительный Java-апплет
    12. Линейный фитинг:
      1. Метод наименьших квадратов Калькулятор линейной подгонки Java
      2. Данные Подгонка между диапазонами данных
    13. Сглаживание с помощью сплайнов:
      1. Кубический Интерактивный Java-апплет Spline
    14. Приблизительное значение функции:
      1. Интерактивный Java-апплет

    3.Дифференциация, Повышение резкости, улучшение, карикатуры и преобразование формы

    1. Дифференциация и Край Обнаружение:
      1. Край обнаружение и оператор Собеля
      2. Подробнее на оператор Собеля
      3. Подробнее обнаружение края
      4. Край учебник по обнаружению (Wolfram Research)
      5. Робертс перекрестный оператор
        1. Подробнее на операторе Робертса
    2. Улучшение и Боковой Запрет:
      1. Заточка, в лапласиан и латеральное торможение в нейронных сетях (PostScript)
      2. Глаз и сетчатка
      3. Маха полосы и боковое торможение
      4. сетчатка и боковое торможение
      5. Симулятор бокового торможения (интерактивный Java-апплет)
      6. Другой Латеральное торможение Java-демонстрация
      7. Limulus-the мечехвост
    3. Лапласиан:
      1. Лапласиан в обнаружении границ
      2. Лапласиан апплет обнаружения краев
    4. Карикатура Генерация:
      1. Ян Учебник Гартона и интерактивный Java-апплет
    5. Основы визуального Восприятие:
      1. Радость Зрительное восприятие
    6. Преобразование формы:
      1. Знак Библиография морфинга Grundland
      2. Подробнее ссылки на морфинг

    4.Измерение формы

    1. Аффинный преобразования
    2. Аффинный Геометрия
    3. Подробнее по аффинным преобразованиям
    4. Момент Инварианты
    5. Моменты в Шаблон Признание (Постскриптум)
      1. Моменты площади и периметра
      2. Моменты для выделения признаков
      3. Моменты для предварительной обработки
      4. Моменты как предикторы дискриминации производительность
    6. Адам Учебник Рамадана о моментах распознавания образов
    7. Компьютеры Выше Моменты полигонов (постскриптум)
    8. Аффинный и другие геометрические преобразования
    9. Дескрипторы Фурье:
      1. Реконструкция замкнутых кривых из дескрипторов Фурье (Java-апплет)
      2. Фурье синтез (Java-апплет)
    10. Прочие меры Форма:
      1. А математический Теория Эстетики макета

    5.Расстояние, средняя ось Превращает и скелеты

    1. Что такое расстояние?
      1. Метрика Манхэттена (геометрия такси)
      2. Паскаль Учебник Тессона по геометрии такси (с апплетом Java)
    2. Метрика Минковского
      1. Подробнее о Германе Минковский
    3. Расстояние между комплектами:
      1. Расстояние между строк
      2. Максимальное расстояние
      3. Минимальное расстояние
      4. Расстояние Хаусдорфа
      5. Норманд Грегуар & Учебник Микаэля Буйо по расстоянию Хаусдорфа и его приложения (с интерактивный Java-апплет)
      6. Расстояние Гренандера
      7. Динамический алгоритм программирования для редактирования расстояния между строками
      8. Дискретный Преобразование Фурье очень просто!
    4. Скелеты (Постскриптум)
      1. Алгоритм Хилдича
        1. Даниэль Учебник Азара
      2. Алгоритм Розенфельда
        1. Лалех Учебник Тайробекара
        2. Подробнее об Азриэле Розенфельд
      3. Скелетирование программное обеспечение
    5. Медиальная ось Многоугольный Наборы (трансформация в степной огонь)
      1. Морфологический анализ формы по средней оси
      2. Учебное пособие по средней оси от Hang Fai Lau (с интерактивная Java апплет)
      3. Мартин Алгоритм распространения огня Хелда
    6. Расстояние трансформирует
    7. Очистка скелета с помощью дистанционных преобразований
    8. Медиальные оси через дистанционные преобразования
    9. Медиал преобразование оси
    10. Медиал ось в 3D с приложениями
    11. Медиал программное обеспечение оси
    12. Медиальная ось моста Наборы (также известный как Ближайшая точка Диаграммы Вороного )
      1. Вороной апплет диаграммы точек на плоскости
      2. Вороной апплет диаграммы точек на сфере
    13. Средний Axis в 3D и Power Crust

    6.Разложение формы, Геометрические и топологические особенности

    1. Разложение полигонов:
      1. Звездообразный разложения (сжатый PostScript: star.ps.gz)
    2. Выпуклые корпуса, вогнутости и ограждения:
      1. Интерактивный Алгоритмы выпуклой оболочки Java в 2D
      2. Кларксон код для 2D выпуклых оболочек
    3. Геометрический Методы извлечения признаков

    7. Чертежи линии обработки

    1. Основы Фримена Цепное кодирование (PostScript)
      1. Подробнее о Герберт Фриман
      2. Квадрат, круг и пересечение сетки квантование
      3. Вероятность получения диагональных элементов
      4. Геометрический Вероятность
      5. Бертрана парадокс.
      6. Подробнее о парадоксе Бертрана (с моделированием Java-апплета)
      7. Подробнее о Джозефе Бертран
      8. Разностное кодирование и корреляция цепочки функции
      9. Метрическое квантование Минковского

    8. Обнаружение структуры в шумных изображениях и точечных узорах

    1. Что это линия?
    2. Точка-кривая преобразования (преобразование Хафа)
    3. Двойственность точка-линия
      1. Интерактивный Демонстрация Java
    4. Преобразования Хафа:
      1. Хаф Учебник по преобразованию
      2. Улучшение Преобразование Хафа (статья М.Коэн и Г. Туссен)
        1. Линия и кружок обнаружение
        2. Гипотеза подход к тестированию
        3. Максимальная энтропия квантование
      3. Хаф Преобразование домашней страницы (и программного обеспечения)
      4. Хаф Преобразование публикаций
      5. Подробнее Код преобразования Хафа
      6. Интерактивный гистограмма с Java-апплетом
      7. Другой хороший учебник по преобразованию Хафа
    5. Теория графов:
      1. Графики
      2. График теоретическая терминология
      3. Базовый Теория графов
    6. Графики близости:
      1. А Опрос графиков близости
      2. Минимальное остовное дерево (MST) точечного шаблона
      3. МСТ интерактивный Java-апплет
      4. Делоне Триангуляции и диаграммы Вороного
      5. Подробнее о Борисе Делоне
    7. Форма набора баллы:
      1. относительный район граф конечного плоского множества
      2. Сфера влияния графики и апплет
      3. Альфа формы
        1. Франсуа Белера Учебное пособие по альфа-формам (с интерактивным апплетом Java и супер-пупер демонстрация автоматизированной экскурсии)
        2. Введение к альфа-формам
        3. Галерея альфа-форм
        4. Код для вычисления альфа-форм (и выпуклых оболочек)
      4. Бета-скелеты:
        1. Сяомин Учебник Чжун по бета-скелетам (с интерактивным апплетом Java)
      5. Диаграмма Вороного Основанный на Методы:
        1. Кора набора точек

    9.Простые классификаторы и Нейронный Сети

    1. Простые классификаторы
      1. Соответствие шаблону
      2. Классификаторы минимального расстояния
        1. Минковски метрические классификаторы
      3. Внутренние изделия
      4. Линейные дискриминантные функции
      5. Границы решения
    2. Махаланобис Классификаторы расстояний
    3. Обучение из примеров
    4. Нейронные сети:
      1. А Краткая экскурсия по мозгу
      2. Введение к нейронным сетям
      3. Другой Введение в нейронные сети
      4. Др.Курс Герни по нейронным сетям
        1. Реальный и искусственные нейроны
        2. Порог логические блоки, персептроны и простые правила обучения
      5. А краткая история нейронных сетей
      6. Нейронный Сеть Основы (FAQ)
      7. Формальные нейроны, линейные машины и перцептроны
      8. Разделяемость:
        1. Линейная разделимость
        2. Разделение точки с кругами
      9. Пьер Нейронная сеть Lang для распознавания символов (с интерактивный Java-апплет, который распознает символы, которые вы рисуете на экране!)
    1. Байесовский Теория принятия решений с гауссовскими распределениями — учебник Эрин Маклеиш
      1. Байес Теория: дискретные функции
    2. Вводный Курс статистики
    3. Другой Введение в вероятность и статистику
      1. Байеса Теорема
      2. Подробнее о Томасе Байес
      3. А Байесовская головоломка
      4. головоломка с тремя дверями (задача Монти Холла)
    4. Основы Статистического распознавания образов (Ричард О.Дуда)
    5. Подробнее о Ричарде Дуда
    6. Минимальная классификация риска
    7. Минимальная классификация ошибок
    8. Дискриминантные функции (линейные, квадратичные, многочлен)
      1. Квадрик поверхности
      2. Геометрия формулы и факты
      3. Дискриминант код анализа в MATLAB
    9. двумерная функция плотности вероятности Гаусса
    10. Многомерный статистика
    11. Лекция Примечания о статистическом распознавании образов
    12. Бритва Оккама:
      1. Джейкоб Учебник Элиософфа по бритве Оккама в правилах принятия решений (с JAVA апплет)
      2. Оккам Бритва
      3. Оккам Бритва и машинное обучение
      4. Простота, Перекрестная проверка и бритва Оккама
      5. Подробнее об Уильяме Оккаме

    11.Выбор функции: Независимость измерений, резервирование и синергизм

    1. Независимый и условно независимые события
    2. Класс-условный и предположения о безусловной независимости в распознавании образов (Руководство Симон-Пьер Дерозье)
    3. Независимости, некорреляция и распределения Гаусса (примечания PostScript Хулио Пейшото)
    4. Информация теория:
      1. А грунтовка по информации теория (PostScipt)
      2. Базовый свойства энтропии Шеннона и взаимной информации
      3. Родственник энтропия и взаимная информация
      4. От Евклид в энтропию (PostScript)
      5. Двусмысленность Шеннона и граница Фано
      6. Подробнее о Клоде Шеннон
      7. Клод Домашняя страница Шеннон
      8. Расчет Информация и сложность
    5. Выбор функции:
      1. Независимости, Избыточность и синергизм: Учебное пособие Ирины Кезеле
      2. Функция Выбор: Оценка, применение и производительность малых выборок (PostScipt)
      3. В сторону Оптимальный выбор функций (PostScipt)
      4. Размерность Сокращение: учебник Франсуа Лабелля (с интерактивным апплеты)
      5. Саймон Учебник Plain по выбору функций (с интерактивным апплеты)
      6. Критерии оценки характеристик:
        1. Кульбак-Либлер информация
        2. Расхождение
        3. Близость
        4. Взаимная информация критерий (файл PDF)
        5. Дискриминация информация и вариационное расстояние Колмогорова (файл PDF)
        6. Информация о Фишере
          1. Подробнее о сэре Рональде Фишере
          2. Картинки Фишер
      7. Функция методы отбора (конспект курса Ричарда Дуды)
      8. А обзор методов выбора признаков
      9. лучший К независимый измерения не самые лучшие (файл PDF)
      10. Модели пространственной зависимости между признаками
        1. Заполнение пространства кривые (Гильберт и Пеано)
        2. Серпинский кривые

    12.Непараметрический Обучение

    1. Общие Учебные ресурсы
    2. Перцептроны:
      1. Простой персептроны и проблема исключающего ИЛИ
      2. Апплет для обучения персептрона в задаче «исключающее ИЛИ»
    3. Непараметрический обучение линейных машин (книга Нильссона — глава 4)
    4. Процедуры исправления ошибок
      1. Розенблатта Алгоритм обучения персептрона (интерактивный Java-апплет)
    5. Фундаментальная теорема обучения
    6. Многоуровневые сети
    7. Конкурентное обучение:
      1. Апплет иллюстрирующие многие алгоритмы конкурентного обучения

    13.Оценка Плотность Функции, параметры и производительность классификатора

    1. Оценка Параметры:
      1. Прочный оценщики местоположения (учебник Грега Алуписа)
      2. Смещение и дисперсия оценок
      3. Максимум оценка правдоподобия
    2. Оценка плотности:
      1. Ядро апплет оценки плотности
    3. Оценщики и Bias (Wolfram Research)
    4. Размерность и объем выборки
    5. Оценка вероятности неправильной классификации
    6. Оценка из неправильная классификация до 1974 г.
      1. Замена
      2. Удержание
      3. Перетасовка данных
      4. Оставить один
      5. Начальная загрузка Методы
    7. Ансамбли Классификаторов
    8. Повышение
    9. Сравнение работоспособность нескольких классификаторов (подводные камни)

    14.Ближайший сосед Решение Правила

    1. Ближайший сосед Решение Правила:
      1. Правило ближайшего соседа: учебник
      2. Правило ближайшего соседа с опцией отклонения
      3. Апплет правила k-ближайшего соседа
      4. Ковер-Харт границы и Дженсена неравенство:
        1. Выпуклость и неравенство Дженсена (доказательство по индукции)
        2. А Визуальное объяснение неравенства Дженсена
        3. Выпуклость и неравенство Дженсена
        4. А Простое доказательство неравенства Йенсена-Стеффенсена
        5. Подробнее о Йохане Людвиг Уильям Вальдемар Йенсен
        6. Подробнее о Томасе Крышка
        7. Подробнее о Питере Харт
    2. Эффективный поиск методы для ближайшего соседи:
      1. проекционный метод поиска ближайших соседей (алгоритм Фридман, Баскет и Шустек)
        1. Подробнее о Джером Фридман
      2. Ближайший Сосед ищет документы
      3. Приблизительно поиск ближайшего соседа
    3. Ближайшее редактирование сосед правила уменьшить хранилище:
      1. Уменьшение размер тренировки наборы с графами близости (PostScript)
      2. Сергей Савченко учебник по правилам уплотнения ближайших соседей
      3. Крис Учебник Cocosco по правилам редактирования ближайших соседей для сглаживания решение правила
      4. Ближайший редактирование соседей и инструменты уплотнения (PostScript)
    4. Ближайший программное обеспечение для расчета соседей
    5. Библиография по методам ближайших соседей

    15.Использование контекстного Информация в распознавании образов

    1. Использование Контекст визуального восприятия
    2. Бесконечный Теорема обезьяны
    3. Введение к марковским процессам
    4. Подробнее об Андрее Марков
    5. Вперед динамический программирование и алгоритм Витерби:
      1. А учебник по алгоритму Витерби
      2. Витерби демонстрация алгоритма распознавания предложений
    6. Комбинированные восходящие и нисходящие алгоритмы

    16.Неконтролируемое обучение & Кластерный анализ

    1. Самостоятельное обучение:
      1. Направленный на решение обучение (алгоритмы К-средних)
      2. K-средства Интерактивный Java-апплет Лорана Боннефиля и Николя Дидье.
    2. Теоретико-графовый методы:
      1. Методы минимального связующего дерева
      2. Учебник и Java-апплет Майка Сосса и Крислена Разафимахефа
    3. Иерархический кластеризация:
      1. Паскаль Пупар учебник с интерактивным апплетом Java
      2. Филогенетический Деревья (учебник)
      3. Кластеризация программное обеспечение в Интернете
      4. Кластер Анализ: что это? (Фантастический учебник!)
      5. Кластеризация Калькулятор

    17.Вектор поддержки Классификаторы

      1. Опора Векторные классификаторы: первый взгляд
      2. Учебник о машинах опорных векторов и размерности Вапника-Червоненкиса (ВК) для Шаблон Распознавание (PostScript)
      3. Поддержка Вектор Апплет и ссылки

    18. Информация о музыке Поиск

      1. Меры ритмического сходства
      2. Меры мелодического сходства
      3. Особенности по музыкальной классификации
      4. Филогенетический Инструменты анализа

    .

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *