Распознавание образов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Января 2013 в 08:02, реферат

Описание работы

С задачей распознавания образов живые системы, в том числе и человек, сталкиваются постоянно с момента своего появления. В частности, информация, поступающая с органов чувств, обрабатывается мозгом, который в свою очередь сортирует информацию, обеспечивает принятие решения, а далее с помощью электрохимических импульсов передает необходимый сигнал далее, например, органам движения, которые реализуют необходимые действия. Затем происходит изменение окружающей обстановки, и вышеуказанные явления происходят заново. И если разобраться, то каждый этап сопровождается распознаванием.

Содержание работы

Введение 3
1. История распознавания образов 5
2. Определения 7
2.1. Оптическое распознавание символов. Распознавание букв 9
2.2. Распознавание штрих-кодов 12
2.3. Распознавание автомобильных номеров 14
2.4. Распознавание лиц и других биометрических данных 16
2.5. Распознавание речи 17
3. Методы распознавания образов 20
4. Общая характеристика задач распознавания образов и их типы 21
Заключение 22
Литература 24

Файлы: 1 файл

ЭК Распознование образов.docx

— 444.48 Кб (Скачать файл)

Одна из основных проблем развития и применения искусственного интеллекта остаётся проблема распознавания звуковых и визуальных образов. Однако интернет и развитые коммуникационные каналы уже позволяют создавать системы, решающие эту проблему с помощью  социальных сетей, готовых прийти на помощь роботам 24 часа в сутки.

Профессия инженера систем распознавания  образов на базе социальных сетей  будет востребована уже в ближайшем  будущем и до тех пор, пока системы  ИИ не будут способны сами пройти тест Тьюринга.

Экстраполируя экспоненциальный рост уровня технологии в течение нескольких десятилетий, футурист Рэймонд Курцвейл предположил, что машины, способные пройти тест Тьюринга, будут изготовлены не ранее 2029 года.

Однако системы ИИ не могут ждать  так долго – все остальные  технологии уже готовы к тому, чтобы  найти своё применение в медицине, биологии, системах безопасности и  т.д. Их глазами и ушами станут миллионы людей по всему миру, готовые  распознать фотографию террориста, надпись  на пузырьке с лекарством или слова  о помощи.

Аудитория социальных сетей растёт гиганскими темпами. Согласно результатам исследования ComScore, в мае 2009 года аудитория пользователей одной только Facebook в США насчитывала 70,28 млн человек. И это практически в два раза выше аналогичного показателя за май 2008 года.

Работа инженера будет заключаться  в том, чтобы организовать процесс  передачи пользователям нераспознанных визуальных или звуковых образов  в виде MMS, поп-апов на сайтах, символов CAPTCHA на формах в блогах и др., верификации полученных данных и отправке распознанного слова или образа обратно системе ИИ.

Литература

 

  1. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 2004. - 384 с.
  2. Горбань А., Россиев Д. Нейронные сети на персональном компьютере. //Новосибирск, Наука, 1996. – C 114 – 119.
  3. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 2005. - Вып. 33. С. 5-68
  4. Журавлев Ю.И. Избранные научные труды. – Изд. Магистр, 2002. - 420 с.
  5. Мазуров В.Д. Комитеты систем неравенств и задача распознавания // Кибернетика, 2004, № 2. С. 140-146.
  6. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. - С-Пб.: Политехника, 2007. - 548 с
  7. Минский М., Пейперт С. Персептроны. - М.: Мир, 2007. - 261 с.
  8. Растригин Л. А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. 79 с. ил. 20 см., М. Энергоиздат, 2006. – 80 с.
  9. Рудаков К.В. Об алгебраической теории универсальных и локальных ограничений для задач классификации // Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. Вып. 1. - М.: Наука, 2007. - С. 176-200.
  10. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. - М.: Мир, 2005. - 144 с.



Информация о работе Распознавание образов