Обробка інформації оптичним датчиком робота за умови неповної вхідної інформації
| Autor: | Parkhomey, Igor, Batrak, Eevhenii, Tsopa, Nataliia, Zeniv, Irina |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
автокореляційна функція
інваріантність коефіцієнт подібності розпізнавання опис зображень межі зображення обробка сигналів autocorrelation function invariance coefficient of similarity recognition description of images image border signal processing автокорреляционная функция инвариантность коэффициент сходства распознавание описание изображений границы изображения обработка сигналов |
| Zdroj: | Adaptive systems of automatic control; Том 1, № 34 (2019): Adaptive Systems of Automatic Control; 53-64 Адаптивные системы автоматического управления; Том 1, № 34 (2019): Адаптивные системы автоматического управления; 53-64 Адаптивні системи автоматичного управління; Том 1, № 34 (2019): Адаптивні системи автоматичного управління; 53-64 |
| ISSN: | 1560-8956 2522-9575 |
| Popis: | The range of tasks, solved by the properties of classification and generalization, is quite broad. However, the quality of solving to the problem, for one reason or another, is not always the same. Some tasks cannot be solved at once, but a detailed study of phenomenon allows us to make the necessary classification. For instance, the task is to divide the objects, with the same geometric dimensions and objects, by visual observation into two classes. Moreover, the part is made of steel, and another one - of gypsum. In principle, such task cannot be solved. To classify these subjects, a more detailed study of them is required. It is sufficiently to get data on the weight of objects, so that the task of classification has become trivial.The difficulty is to find such a description of phenomenon, in which the image (phenomenon), within each class, would have defined similar properties. Therefore, in order to eliminate the effect of interference on the recognition process, it is proposed to introduce a special decisive rule based on the fact that the decision to attach the image to the image is made on the basis of an analysis of images that have fallen into a definite close space that is classified. Using this method, the solutions, that are almost unintelligible to the errors that arise due to the effects of interference, are found. Therefore, in increments the set of images, this rule passes into the Bayes’ rule.Ref. 20, pic. 3. Область задач, решаемых с помощью свойств классификации и обобщения достаточно широка. Однако качество решения задач по тем или иным причинам не всегда бывает одинаковым. Например, если будет поставлена задача, с помощью визуальных наблюдений, разделить на два класса одинаковые по геометрическим размерам и по цвету предметы. Причем часть изготовлена из стали, а часть - из гипса. Для классификации таких предметов достаточно получить данные о весе предметов, чтобы задача классификации превратилась в тривиальную.Сложность в данном случае заключается в отыскании такого описания явлений, при котором изображение (явления) в середине каждого класса имели бы определённые подобные свойства. Поэтому, для устранения влияния помех на процесс распознавания, предлагается ввести специальное решающее правило. Данное правило основывается на том, что решение про принадлежность изображения к образу, выноситься на основание анализа изображения, которое попало в определённое близкое пространство, которое классифицируется.С помощью этого метода находят решения, которые почти не чувствительны к погрешностям, что возникают в результате воздействия помех. Поэтому при увеличении множества изображений это правило переходит в правило Байеса.Библ. 20, ил. 3. Область задач, що вирішуються за допомогою властивостей класифікації та узагальнення досить широка. Однак якість вирішення задач по тим або інших причинах не завжди буває однаковою. Наприклад, якщо буде поставлена задача за допомогою візуальних спостережень розділити на два класи однакові за геометричними розмірами і за кольором предмети. Причому частина виготовлена зі сталі, а частина - з гіпсу. Для класифікації таких предметів достатньо отримати дані про вагу предметів, щоб задача класифікації перетворилася в тривіальну.Складність в даному випадку полягає у відшуканні такого опису явищ, при якому зображення (явища) у середині кожного класу мали би визначені подібні властивості. Тому для усунення впливу завад на процес розпізнавання пропонується ввести спеціальне вирішальне правило, яке засновано на тому, що рішення про належність зображення до образу виноситься на основі аналізу зображень, що потрапили в певний близький простір, який класифікується.За допомогою цього методу знаходять рішення, які майже не чуттєві до похибок, які виникають внаслідок впливу завад. Тому при збільшенні множини зображень це правило переходить у правило Байєса.Бібл. 20, іл. 3. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|