Разпознаване на образи

Разпознаването на образи (Pattern recognition) е важен раздел в компютърните науки. Затова тази дисциплина присъства в списъка на изучаваните предмети в почти всички световни висши учебни заведения, които подготвят специалисти по информатика и компютърни науки.
Целта на учебното пособие е да подпомогне студентите при обучението в това интересно и сложно направление в науката.
В учебника са разгледани както теоретични, така и някои практически методи и подходи. Описани са някои основни решаващи функции, а също така и значими за изчисляване на информативността на признаците с цел правилният им избор.
Показани са особеностите на обучаващите системи (с учител и без учител), като се набляга на принципите на перцептрона.

• Първа глава е уводна. В нея се отразени основни понятия, обекти на разпознаване, основни задачи, методология и принципи свързани с разпознаването на образи.
• Във втора глава са разгледани основни класове решаващи функции, тяхната геометрична интерпретация и реализацията им.
• Третата глава е посветена на класификация с помощта на решаващи функции, зависещи от разстояние. Разгледани са различни метрики и някои проблеми, свързани с избор на еталон за даден клас.
• Четвърта глава е свързана с детерминиският подход и обучаемите класификатори, като е наблегнато на перцептронните алгоритми.
• В пета глава се разглежда класификация основана на статистически методи. В тази глава са представени и основни алгоритми като – алгоритъм на Робинс-Монро, алгоритъм “Коригиращо нарастване”, метод на потенциалните функции.
• В шеста глава са посочени схематично структурирани (лингвистични) методи свързани с разпознаване на образи.
• Седма глава е посветена на предварителната обработка на образите, избора на признаци и тяхната информативност.

Издателски комплекс Неофит Рилски
Благоевград, 2700
ул. Иван Михайлов № 66
press@swu.bg

Увод в дисциплината “Разпознаване на образи"

• "Разпознаване на образи” - научна дисциплина
• Разпознаване
• Разпознаване на образи - научна дисциплина
• Процес на разпознаване
• Обекти на разпознаване. Признаци. Класове
• Признаци
• Обекти и разпознаване
• Основни задачи, свързани с разпознаването на образи
• Принципи и методология
• Принципи
• Методология
• Примерни системи за автоматично разпознаване на образи
• Етапи на проектиране за автоматично разпознаване на образи (САРО)

Решаващи функции

• Увод
• Линейни решаващи функции
• Обобщени решаващи функции
• Пространство от образи и пространство на тегла
• Геометрични свойства на линейните решаващи функции
• Дихотомия
• Дихотомна мощност на обобщени решаващи функции
• Реализация на решаващите функции
• Функции на повече променливи
• Основни определения
• Построяване на функция на много променливи
• Ортогонални и ортонормирани системи

Класификация на образи с помощта на функции, зависещи от разстоянието

• Класификация на образи с помощта на функциите за разстояние
• Класификация на образи с помощта на критерия за минимално разстояние
• Случай на единствен еталон
• Случай на няколко еталона
• Обобщение на принципите на класификация, основани на критерия за минимално разстояние
• Определяне на еталони и клъстери
• Метрики
• Критерии за кластеризация
• Примери на алгоритми, свързани с обособяване на клъстери
• Класически пример
• Алгоритъм, основан на принципа на максимално-минималното разстояние
• Алгоритъм, основан на К-вътрегрупови средни
• Алгоритъм ISODATA
• Оценка на резултатите от процеса на клъстеризация
• Клъстеризация, основана на алгоритми, построене на база теория на графите
• Разпознаване на образи “без учител”

Обучаеми класификатори на образи. Детерминиски подход

• Предварителни бележки
• Перцептронен подход. Основни понятия и определения
• Основни понятия
• Принцип “Поощрение – наказание”
• Сходимост на перцептронния алгоритъм
• Модификация на перцептронния алгоритъм
• Алгоритми за класификация
• Градиентен метод
• Перцептронен алгоритъм
• Алгоритъм, основан на минимизация на средно-квадратичната грешка
• Класификация в случай на няколко класа
• Обучение и обобщение
• Метод на потенциалните функции
• Определяне на решаващите функции
• Избор на потенциалната функция
• Сходимост на алгоритъма за обучение
• Обобщение на алгоритъма в случай на повече от два класа

Класификация, основана на статистически методи

• Класификация на образи с помощта на функция на правдоподобието
• Увод
• Класификация на образи като игра с нулева сума
• Класификация на образи като статистическа задача
• Методи, основани на стохастическа апроксимация
• Алгоритъм Робинс-Монро
• Алгоритъм “Коригиращо нарастване”
• Метод на потенциалните функции

Структурни (лингвистични) методи
Предварителна обработка на образите и избор на признаците

• Увод
• Клъстерен анализ
• Критерии за определяне информативността на признаците
• Подбор на информативните признаци

Литература