[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?


[53]. Pretsedentlar to'plamiga asoslangan tan olish masalasi


Download 87.38 Kb.
bet30/64
Sana07.03.2023
Hajmi87.38 Kb.
#1243970
1   ...   26   27   28   29   30   31   32   33   ...   64
Bog'liq
timsol 11 list to\'g\'risi

[53]. Pretsedentlar to'plamiga asoslangan tan olish masalasi
Pretsedentlar to'plamiga asoslangan tan olish masalasi ob'ekt yoki belgini oldindan ma'lum bo'lgan misollar yoki pretsedentlar to'plami bilan solishtirish orqali aniqlash jarayonini anglatadi. Ushbu yondashuv odatda naqshni aniqlash va kompyuterni ko'rish tizimlarida qo'llaniladi.
Tan olish jarayoni odatda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
Xususiyatlarni ajratib olish: Tizim tan olinishi kerak bo'lgan rasm yoki belgidan xususiyatlar to'plamini chiqaradi. Bu xususiyatlar rang, tekstura, shakl yoki boshqa xususiyatlarni o'z ichiga olishi mumkin.Taqqoslash: Keyin olingan xususiyatlar to'plamdagi pretsedentlarning xususiyatlari bilan taqqoslanadi. Bu shablonni moslashtirish, eng yaqin qo'shni yoki boshqa o'xshashlik o'lchovlari kabi texnikalar yordamida amalga oshirilishi mumkin. Qaror: Taqqoslash asosida ob'ekt yoki belgining identifikatori haqida qaror qabul qilinadi. Qaror bir nechta xususiyatlarni va ularning o'zaro ta'sirini hisobga oladigan pol yoki murakkabroq funktsiyaga asoslangan bo'lishi mumkin. Ushbu yondashuvda ishlatiladigan pretsedentlar to'plami bir necha usul bilan yaratilishi mumkin. Mutaxassislar tomonidan qo'lda yaratilishi mumkin, u o'xshash tasvirlarni bir joyga to'plash orqali yaratilishi mumkin, uni faol o'rganish orqali yaratish mumkin yoki oldindan tayyorlangan model yordamida yaratilishi mumkin. Ushbu yondashuvning afzalligi shundaki, uni amalga oshirish oson va agar pretsedentlar to'plami to'g'ri tanlangan bo'lsa va duch kelishi mumkin bo'lgan ob'ektlar yoki belgilarning vakili bo'lsa, juda aniq bo'lishi mumkin. Biroq, u pretsedentlar to'plamining hajmi bilan cheklanishi mumkin va u yangi yoki ilgari ko'rilmagan ob'ektlar yoki belgilarni taniy olmaydi. Xulosa qilib aytganda, pretsedentlar to'plamiga asoslangan tan olish masalasi ob'ekt yoki belgini oldindan ma'lum bo'lgan misollar yoki pretsedentlar to'plami bilan solishtirish orqali aniqlash jarayonini anglatadi.


[54]. O'qituvchisiz tan olish masalasi
O'qituvchisiz tanib olish masalasi yorliqli misollar yoki nazoratsiz ob'ektlar yoki belgilarni tanib olish jarayonini anglatadi. Ushbu yondashuv odatda nazoratsiz o'rganishda qo'llaniladi, bu tizim etiketli misollar bilan ta'minlanmagan, lekin o'z-o'zidan kirish ma'lumotlarida strukturani topishi kerak bo'lgan mashinani o'rganish turi. Tan olish jarayoni odatda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
Xususiyatlarni ajratib olish: Tizim tan olinishi kerak bo'lgan rasm yoki belgidan xususiyatlar to'plamini chiqaradi. Bu xususiyatlar rang, tekstura, shakl yoki boshqa xususiyatlarni o'z ichiga olishi mumkin.Klasterlash: So'ngra xususiyat vektorlari o'xshashligiga qarab klasterlarga birlashtiriladi. Buni k-vositalari, ierarxik klasterlash yoki boshqa klasterlash algoritmlari kabi texnikalar yordamida amalga oshirish mumkin.Qaror: Ob'ekt yoki belgining identifikatori haqida u tegishli bo'lgan klaster asosida qaror qabul qilinadi. Ushbu yondashuvning afzalligi shundaki, undan ma'lumotlardagi yashirin naqsh va tuzilmalarni aniqlash uchun foydalanish mumkin, hatto tan olingan ob'ektlar yoki belgilar ilgari hech qachon ko'rilmagan bo'lsa ham. Biroq, u xususiyatni ajratib olish sifati va ishlatiladigan klasterlash algoritmining sifati bilan cheklanishi mumkin. Bundan tashqari, u barcha holatlarda aniq qarorni taqdim eta olmasligi mumkin va bu insonning keyingi aralashuvini talab qilishi mumkin. Xulosa qilib aytganda, o'qituvchisiz tanib olish masalasi yorliqli misollar yoki nazoratsiz ob'ektlar yoki belgilarni tanib olish jarayonini anglatadi, u odatda nazoratsiz o'rganishda qo'llaniladi. Tanib olish jarayoni odatda xususiyatlarni ajratib olish, klasterlash va qaror qabul qilish bosqichlarini o'z ichiga oladi. Ushbu yondashuvning afzalligi shundaki, u ma'lumotlardagi yashirin naqsh va tuzilmalarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin, ammo uni xususiyatlarni ajratib olish sifati va foydalanilgan klasterlash algoritmining sifati bilan cheklash mumkin. Bundan tashqari, u barcha holatlarda aniq qarorni taqdim eta olmasligi mumkin va bu insonning keyingi aralashuvini talab qilishi mumkin.

Download 87.38 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   26   27   28   29   30   31   32   33   ...   64




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling