350 руб
Журнал «Наукоемкие технологии» №10 за 2015 г.
Статья в номере:
Обучение, самообучение в задачах технического зрения и распознавания
Ключевые слова: образное мышление объекты наблюдения пространство признаков разделяющая функция алгоритм самообучения абстрактные образы компактные множества
Авторы:
А.Н. Рыбаков - вед. инженер, ФГУП ВНИИА им. Н.Л. Духова Е.В. Егорова - к.т.н., доцент, кафедра «Телекоммуникационные системы», МИРЭА. Е-mail: calipso575@gmail.com В.В. Ветрова - к.т.н., доцент, кафедра «Телекоммуникационные системы», МИРЭА
Аннотация:
Введено определение терминов «состояние», «ситуация» и «образ». Рассмотрен структурный (лингвистический) подход к проблеме обучения распознавания образов. Сформулирована гипотеза компактности, определяющая понятие абстрактного образа. Приведено достаточное свойство разделимости образов для самообучения системы распознавания образов. В терминах геометрической картины описан пример процесса обучения распознавания образов.
Страницы: 14-18
Список источников

 

  1. Образовательный ресурс.http://www.codenet.ru/progr/alg/ai/htm/gl3_1.php.
  2. Цуников А.Ю. Обработка изображений в инфракрасном диапазоне спектра. Ярославль: Ремдер. 2011. 60с.
  3. Meer P., Mintz D., Rozenfield A., Kim D.Y. Robust regression methods for computer vision // Int. J. Comput.Vision. 1991. V.6. № 1. P.59-70.37.
  4. Цуников А.Ю., Егорова Е.В., Викторов А.С., Матвеев А.Ю., Нефедов В.И. Особенности обработки тепловизионных изображений // Электромагнитные волны и электронные системы. 2015. №4. С. 56-60.
  5. Поттосин И.К. К обоснованию алгоритмов оптимизации программ //Программирование. 1973. № 2. С.3-13.