Պատկերների ճանաչման տեսություն
| Ենթակատեգորիա | • formal science • արհեստական բանականություն • Մեքենայական ուսուցում  | |
|---|---|---|
| Հաջորդ | • Մեքենայական ուսուցում | |
Պատկերների ճանաչման տեսությունը, ինֆորմատիկայի բաժին, որը զբաղվում է առարկաների որակավորմամբ, ճանաչմամբ, երևույթներով, ազդանշաններով, որոնք բնութագրվում են վերջնական հատկություններով և նախանշաններով։ Այդպիսի առաջադրանքներ բավականին հաճախ են լուծվում։
Օրինակ փողոցը լուսացույցի ազդանշանով անցնելը։ Լուսաֆորի համապատասխան գույնի վառվելը և երթևեկության օրենքներին տիրապետելը մեզ թույլ է տալիս ճիշտ որոշում կայացնել փողոցը անցնելիս։ Այսպիսի ճանաչման անհրաժեշտություն է առաջանում այնպիսի ոլորտներում ինչպիսիք են անվտանգության համակարգերը, զինվորական գործը, անալոգային ազդանշանների թվայնացումը և այլն։ Պատկերների ճանաչման խնդիրը մեծ նշանակություն է ձեռք բերել ինֆորմացիայի գերծանրաբեռնվածության պայմաններում։ Երբ մարդը այլևս գծային-հաջորդական տարբերակով գլուխ չի հանում իրեն ուղղված խնդիրներից, ուղեղը ավտոմատ կերպով ընկալման ձևը փոխում է միաժամանակ ընկալման և տրամաբանության, որին հատուկ է այդպիսի ճանաչումը։
Պատահական չէ, որ այս կերպով տեսակների ճանաչման խնդիրը հայտնվեց միջդիսցիպլինար ուսումնասիրությունների դաշտում, այդ թվում նաև կապված արհեստական բանականության ստեղծման հետ, իսկ պատկերի ճանաչման տեխնիկական սարքերի ստեղծումը գրավում է էլ ավելի մեծ ուշադրություն[1]։
Տեսակների ճանաչման ուղղությունները
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]Կարելի է առանձնացնել երկու հիմնական ուղղություններով[2].
- Ճանաչման ունակությունների ուսումնասիրություն, (որով օժտված են շնչավոր էակները) նրանց բացատրությունը և մոդելավորումը։
- Թեորիայի և սարքավորումների կառուցման մեթոդների զարգացում , որոնք նախատեսված են կիրառական նկատառումներով առանձին խնդիրների լուծման համար։
Պատկերի ճանաչման օրինակներ
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]- Օպտիկական սիմվոլների ճանաչում։
- Շտրիխ կոդերի ճանաչում։
- Ավտոմեքենայի համարանիշների ճանաչում։
- Արտաքնի ճանաչում։
- Խոսքի ճանաչում։
- Պատկերների ճանաչում։
- Փաստաթղթերի ճանաչում և այլն։
Սահմանում
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]Մեքենայական ուսուցումամ մոտեցումներից մեկը հենց կերպարների ճանաչումն է, իսկ մյուս մոտեցումները ներառում են չսերտված կանոններ և կերպարների ճանաչումը արհեստական ինտելեկտի մեկ մոտեցում է, մինչդեռ այլ մոտեցումները ներառում է հենց տիպիկ արհեստական ինտելեկտը[3]։ Կերպարների ճանաչման ժամանակակից սահմանումը հետևյալն է.
Կերպարների ճանաչման դաշտը վերաբերում է համակարգչային ալգորիթմների օգտագործման միջոցով տվյալների հավաստիության ստուգոմանը եւ դրա օգտագործմանը, որպեսզի այնպիսի գործողություններ ձեռնարկեն, ինչպիսիք են տվյալների տարբեր խմբերում դասակարգելը։
Կերպարների ճանաչման համակարգերը շատ դեպքերում ձևավորվում են այսպես կոչված «վերամշակման» տվյալներից (վերահսկվող ուսուցում), բայց երբ մշակված տվյալներ չկան, այլ ալգորիթմներ կարող են օգտագործվել նախկինում ոչ այնքան հայտնի ձևաչափերի հայտնաբերման համար (չվերահսկվող ուսուցում)։
Ծագում
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]Կերպարների ճանաչումը սկզբնապես առաջացել է ինժեներության մեջ, և տերմինը բավականին հայտնի է համակարգչային գիտություների մեջ։ Վերահսկվող ուսուցումը ենթադրում է, որ օգտագործվել են նախապես մշակված տվյալներ։ Ուսուցման նմուշները ուսումնական գործընթացի նպատակն են եւ չպետք է շփոթել ուսուցողական հավաքածուի հետ[4]։ Չվերահսկվող ուսուցումը, մյուս կողմից, ենթադրում է տվյալներ, որոնք չեն օգտագործվել և փորձարկում են տվյալների մեջ բնորոշ ձևեր գտնելու համար, որոնք կարող են օգտագործվել նոր տվյալների օրինակների ճիշտ արժեքը որոշելու համար։ Նրանց երկուսի համադրությունը, որը ուսումնասիրվել է վերջերս կիսավերահսկվող ուսուցում , օգտագործում է արտոնված եւ ոչ արտոնված տվյալների համադրություն դեպքում(սովորաբար փոքր քանակությամբ չգրանցված տվյալների հետ)։ Նշենք, որ չվերահսկվող ուսուցման դեպքում, սովորաբար, չի կարող խոսել մշակված տվյալների մասին։
Կիրառություն
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]Բժշկական գիտության շրջանակներում, կերպարների ճանաչումը հիմք է հանդիսանում համակարգչային ախտորոշման (CAD) համակարգերի համար։ CAD- ը նպաստում է բժշկի մեկնաբանությունների եւ եզրակացությունների հավաստիությանը։ Կերպարների ճանաչման այլ կիրառություն է հանդիսանում խոսքի ավտոմատ ճանաչումy, տեքստի դասակարգումը մի քանի կատեգորիաներում (օրինակ, սպամ / ոչ սպամ էլեկտրոնային փոստի հաղորդագրություններ), գրված ծրարների վրա գրված նամակագրության ավտոմատ ճանաչում, մարդկային դեմքերի պատկերների ավտոմատ ճանաչում կամ ձեռագրերի նկարահանումը բժշկական ձևերից[5]։ Հոգեբանության մեջ կերպարների ճանաչումը (առարկաների ճանաչումը) սերտորեն կապված է ընկալման հետ, որը բացատրում է, թե ինչպես են զգայական ազդակները ընկալվում մարդկանց կողմից։ Կերպարների ճանաչումը կարող է ուսումնասիրվել երկու տարբեր ձեւերով. Առաջինը ձեւավորումն է շաբլոնի, իսկ երկրորդը `առանձնահատկությունը։ [6]
Ծանոթագրություններ
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]- ↑ Маткасым Н. Н. Распознавание образов с помощью нейронных сетей // Технологии Microsoft в теории и практике программирования : сборник трудов XIII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Томск, 22-23 марта 2016 г.. — С. 23-25.
- ↑ Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов, М. 1978
- ↑ http://www.dontveter.com/basisofai/basisofai.html
- ↑ https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/training-pattern
- ↑ https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1324656
- ↑ https://www.s-cool.co.uk/a-level/psychology/attention/revise-it/pattern-recognition
Գրականություն
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]- Godfried T. Toussaint, ed. (1988). Computational Morphology. Amsterdam: North-Holland Publishing Company.[1]
- Fukunaga, Keinosuke (1990). Introduction to Statistical Pattern Recognition (2nd ed.). Boston: Academic Press.[2]
- Image Processing With Neural Networks - a Review (2002)[3]
- Mineichi Kudo; Jack Sklansky (2000). "Comparison of algorithms that select features for pattern classifiers".
Արտաքին հղումներ
[խմբագրել | խմբագրել կոդը] | Վիքիպահեստն ունի նյութեր, որոնք վերաբերում են «Պատկերների ճանաչման տեսություն» հոդվածին։ |
| ||||||
- ↑ https://books.google.am/books/about/Computational_morphology.html?id=f_VQAAAAMAAJ&redir_esc=y
- ↑ «Արխիվացված պատճենը» (PDF). Արխիվացված է օրիգինալից (PDF) 2018-11-04-ին. Վերցված է 2019-01-08-ին.
- ↑ http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.21.5444
- ↑ https://en.wikipedia.org/wiki/Pattern_Recognition_(journal)