|
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.
- число элементов принадлежащих объекту - площадь фигуры для белого контура - площадь фигуры для черного контура - длины белых и черных контуров - площадь объекта
Метод вычисления площади при помощи масок. n – количество совпадений с масками - периметр 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. - координаты центра формы Формулы справедливы для прямоугольников, квадратов, треугольников и кругов. Формулы используются для бинарных изображений. - 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 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:
- угол ориентации объекта в пространстве ,
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 , то определяется расстояние от него эталонов и . Объект относится к тому классу, расстояние до которого меньше. 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 значений признаков. По нему определяется математическое ожидание и дисперсия. - взвешенная дисперсия для каждого i-го признака Есть ситуация, когда признаки не имеют числового значения ( есть признак, нет признака).
Делается пара предъявлений: один объект, который необходимо классифицировать, второй – один из эталонов.
- количество совпадений признака и эталона - количество несовпадений - количество ситуаций, кода признаки первого объекта находятся у эталона - отсутствуют признаки Для принятия решений используются следующие правила: 1. , где - количество признаков Общее решение , по которому принимается решение по принадлежности класса к какому-либо эталону. 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 Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все... ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между... Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам... ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|