Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Timsollarni aniqlashda ob'ektni tasniflash nimaga asoslanadi?
Tasvirlarni identifikatsiyalashda ob'ektlarning tasnifi tasvirlardan xususiyatlarni ajratib olish va mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalanishga asoslangan. Jarayonni bir necha bosqichlarga bo'lish mumkin:
1. Xususiyatlarni ajratib olish: Ushbu bosqichda tizim tasvirdan tasniflash vazifasiga tegishli bo'lgan xususiyatlar to'plamini chiqaradi. Bu xususiyatlar rang, tekstura, shakl yoki boshqa xususiyatlarni o'z ichiga olishi mumkin. Maqsad - ob'ektni ifodalovchi va uni boshqa ob'ektlardan farqlash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan xususiyatlar to'plamini ajratib olish.
2. Xususiyatlar namoyishi: Ushbu bosqichda tizim xususiyatlarni mashinani o'rganish algoritmi tomonidan ishlatilishi mumkin bo'lgan tarzda ifodalaydi. Bu xususiyatlarni vektorlashtirish, ularni normallashtirish yoki qandaydir tarzda o'zgartirishni o'z ichiga olishi mumkin.
3. Trening: Ushbu bosqichda tizim etiketli ma'lumotlar to'plamida o'qitiladi. Ma'lumotlar to'plami tasniflanishi kerak bo'lgan ob'ektlarning rasmlarini va ularning tegishli teglarini o'z ichiga oladi. Mashinani o'rganish algoritmi har bir belgiga mos keladigan xususiyatlardagi naqshlarni tan olishni o'rganadi.
4. Tasniflash: Ushbu bosqichda tizim yangi tasvirlarni tasniflash uchun o'qitilgan modeldan foydalanadi. Yangi tasvir berilganda, tizim xususiyatlarni ajratib oladi, o'rganilgan modelni qo'llaydi va o'rganilgan naqshlarga eng yaqin mos keladigan rasmga yorliq qo'yadi.
Tasvirlarni identifikatsiyalashda ob'ektlarning tasnifi tasvirdan xususiyatlarni ajratib olishga, ularni mashinani o'rganish algoritmlari tomonidan ishlatilishi mumkin bo'lgan tarzda ifodalashga va modelni etiketlangan ma'lumotlar to'plamiga o'rgatish va o'rgatilgan model yordamida yangi tasvirlarni tasniflashga asoslangan. Tasniflash jarayonining aniqligi va samaradorligi xususiyatlar sifatiga va mashinani o'rganish algoritmini tanlashga bog'liq.
Timsollarlarni aniqlashda pretsedent tushunchasi nima uchun ishlatiladi?
Pretsedent tushunchasi tasvirlarni aniqlash va tasniflash tizimlari kontekstida tasvirlarni aniqlash uchun ishlatiladi. Pretsedent - bu ilgari ko'rilgan yoki o'rganilgan tasvir bo'lib, u yangi tasvirlarni tanib olish va tasniflash uchun mos yozuvlar yoki model bo'lib xizmat qiladi.
Tasvirni aniqlash tizimlarida tizim har bir tasvir ma'lum bir sinf yoki yorliq bilan bog'langan etiketli tasvirlar ma'lumotlar to'plamida o'qitiladi. Tizim o'quv ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish orqali har bir sinfga xos xususiyatlar va naqshlarni "o'rganadi".
Tizimga yangi rasm taqdim etilganda, u eng yaqin moslikni aniqlash uchun o'quv ma'lumotlar to'plamidagi pretsedentlar yoki ilgari ko'rilgan rasmlar bilan taqqoslanadi. Keyin tizim yangi rasmga eng yaqin mos keladigan yorliqni tayinlaydi.
Pretsedentdan foydalanish tizimga o'quv bosqichida ko'rgan tasvirlardan ilgari ko'rmagan yangi tasvirlarni umumlashtirishga yordam beradi. Yangi tasvirlarni pretsedentlar bilan solishtirib, tizim yangi tasvirlar sinfi yoki yorlig'i haqida bashorat qilishi mumkin, hatto ular o'quv bosqichida ko'rilgan rasmlardan biroz farq qilsa ham.
Xulosa qilib aytganda, pretsedent tushunchasi tasvirlarni aniqlash va tasniflash tizimlari kontekstida tasvirlarni aniqlash uchun ishlatiladi. Pretsedent - bu ilgari ko'rilgan yoki o'rganilgan tasvir bo'lib, u yangi tasvirlarni tanib olish va tasniflash uchun mos yozuvlar yoki model bo'lib xizmat qiladi. Tizim etiketlangan tasvirlar maʼlumotlar toʻplamida oʻqitiladi va yangi rasm taqdim etilganda, eng yaqin moslikni aniqlash uchun pretsedentlar bilan taqqoslanadi va tizim yangi rasmga eng yaqin moslik yorligʻini tayinlaydi. Bu tizimga o'quv bosqichida ko'rgan tasvirlardan ilgari ko'rmagan yangi tasvirlarga umumlashtirishga yordam beradi.