|
|
Метод черного и белого контуров.Один из методов определения площади. Черный контур – линия, связывающая крайние точки объекта. Белый контур – линия, связывающая крайние точки с объектом, но не принадлежащие ему.
Метод вычисления площади при помощи масок.
n – количество совпадений с масками
Число Эйлера, используется для определения количества отверстий в исследуемом объекте.
Вопрос 22 Цепное кодирование.
Метод цепного кодирования применяется в случае, когда в изображении предполагается избыток информации (для уменьшения объема памяти). С помощью этого метода можно описать черный контур изображения. Если изображение бинарное, то значение яркости исчезает, остается только направление движения.
Вопрос 23 Определение центра тяжести и центра формы объекта.
Формулы справедливы для прямоугольников, квадратов, треугольников и кругов.
Формулы используются для бинарных изображений.
При определении центра тяжести объекта координаты суммируются с весами что эквивалентно яркости этой точки. Центр тяжести объекта может не совпадать с центром формы, он смещается в сторону более яркого объекта.
Применяются для двутоновых изображений. Задача: определить центр тяжести объекта. Определим момент инерции по осям и главный момент инерции.
Смешанный момент инерции:
Главный момент инерции:
Вопрос 24 Классификация объектов. На этапе классификации необходимо определить к какому из заранее заданных классов объектов относится определяемый объект. Для этого необходимо описать объект на языке признаков. При этом количество признаков для объектов разных классов должно быть одинаковое. Обычно говорят о пространстве признаков. В случае классификации по единственному признаку пространство признаков однородное и все объекты классифицируются по значению этого признака.
Методы классификации. 1. По методу описания признаков: 1) Детерминированные признаки – характеристики объектов точно известны. 2) Вероятностные, когда признаки объектов описываются статистически, т.е. известны только законы распределения значений признаков. 3) Синтаксические. 2. По методу работы. 1) Методы с обучением 2) Методы без обучения При классификации без обучения алгоритм работы системы (принятия решения) задается до начала её работы на этапе проектирования. В системах с обучением параметры классификатора неизвестны. Система определяет их сама в процессе обучения. После обучения система приступает к работе, а параметры признаков сохраняются. Системы с обучением бывают: с учителем и без учителя (системы искусственного интеллекта).
Метод сравнения с эталоном. Имеется m классов объектов и n классов признаков. В этом случае каждый объект описывается n признаков.
Имеется два класса, у каждого класса есть эталон. Когда появляется неизвестный объект В качестве расстояния используется либо стандартная метрическая мера, либо взвешенная дисперсия (используется в большинстве случаев). Метрическая мера должна удовлетворять нескольким условиям: 1. 2.
Эта мера работает, когда порядки пространственных признаков у классифицируемых объектов одинаковые. В других случаях вводятся специальные нормировки. В качестве такой нормировки используется взвешенная дисперсия. Например, предъявляется
Есть ситуация, когда признаки не имеют числового значения (
Делается пара предъявлений: один объект, который необходимо классифицировать, второй – один из эталонов.
Для принятия решений используются следующие правила: 1. Общее решение 2. 3. 4.
Скелетизация объектов. Скелет – геометрическое место точек, в которое превращается фигура при стягивании всех точек контура с одинаковой скоростью к центру формы фигуры, такое, что всегда найдется точка скелета, для которой расстояние до двух точек контура одинаковое. Скелетизация широко используется в методах распознавания символов.
Вопрос 25   Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право...  ЧТО ПРОИСХОДИТ, КОГДА МЫ ССОРИМСЯ Не понимая различий, существующих между мужчинами и женщинами, очень легко довести дело до ссоры...  Что способствует осуществлению желаний? Стопроцентная, непоколебимая уверенность в своем...  Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|
- число элементов принадлежащих объекту
- площадь фигуры для белого контура
- площадь фигуры для черного контура
- длины белых и черных контуров
- площадь объекта
- периметр
- координаты центра формы
- общее число точек принадлежащих объекту
- количество точек по вертикали
- количество точек по горизонтали
- номер точки по горизонтали и по вертикали
- значение яркости в конкретной точке
- угол ориентации объекта в пространстве
, 
, то определяется расстояние от него эталонов 
и 
. Объект относится к тому классу, расстояние до которого меньше.
значений признаков. По нему определяется математическое ожидание и дисперсия.
- взвешенная дисперсия для каждого i-го признака
есть признак, 
нет признака).
- количество совпадений признака и эталона
- количество несовпадений
- количество ситуаций, кода признаки первого объекта находятся у эталона
- отсутствуют признаки
, где 
- количество признаков
, по которому принимается решение по принадлежности класса к какому-либо эталону.
