Методические указания к выполнению контрольной самостоятельной работы по специальному курсу


НазваниеМетодические указания к выполнению контрольной самостоятельной работы по специальному курсу
страница6/6
Дата публикации18.03.2013
Размер0.67 Mb.
ТипМетодические указания
referatdb.ru > Физика > Методические указания
1   2   3   4   5   6



^ КОНТРОЛЬНАЯ САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА
ПОТОКИ И ФОРМИРОВАНИЕ КЛАСТЕРОВ ОБЪЕКТОВ В НИХ
Цель КСР: Проверка приобретенных навыков построения несложных алгоритмов выделения областей (кластеров коррелированных отсчетов) в массивах данных и команд. Подготовка описаний объектов к процедуре распознавания образов.

^
Общие сведения


Одной из первых операций применяемой к входному потоку является формирование кластера коррелированных отсчетов, как объекта.

Например, простейший случай - выборка длительностью

, где

- предыстория развития сигнала в ходе которой формируется кольцо данных с контролем энергии в кольце (сторожевой режим),

- выборка фиксированной длины достаточная для локализации информации об объекте /10/.

Пример более сложного объекта - многоимпульсное отображение смещения негативного изображения границы объекта в плоскости анализа в когерентных фотоэлектрических микроскопах. В данном случае отсчеты слитны и формирование кластера коррелированных отсчетов не представляет труда и не требует больших ресурсов памяти. Сложнее это решить в случае адаптивно-перестраиваемого формирования зондирующего импульса с разрешением более высоким, чем позволяет полоса пропускания системы.

В этом случае вводится расширение времени анализа с “впечатыванием” новых смещенных зондирующих импульсов через интервалы повторения. Объем файла удерживающего фрагменты может быть очень большим и превышать сотни мегабайт.

^ Команды и операции, выполняемые над данными

Для классических типов данных ПО рабочей станции программиста должны поддерживаться все операции, которые стали классическими (арифметико-логические, поисковые и т. п.). Они широко используются на практике. Приводить их описание в данном случае нецелесообразно.

Графические форматы представления данных позволяют проводить над файлами операции, приобретающие значения международных стандартов. Это, прежде всего операции по компрессии и декомпрессии данных, цветовые преобразования, преобразования форматов.

Рассмотрим только специфику преобразований над одним типом данных - кластером коррелированных отсчетов, который, как правило, имеет место при распознавании образов.

^ Формирование кластера коррелированных отсчетов
Операция заключается в преобразовании пространства входных сигналов с выделением подмножества отсчетов локально, через задачу распознавания образов, связанных между собой.

Например, в двухкоординатных полях размерностью строк, столбцов входной массив в поле представляется последовательностью

,

где - символ упорядоченной последовательности с интервалом поступления данных ,

- булева переменная в позиционной системе счисления с двоичным основанием,

- размерность представления входного отсчета.

Формирование кластера коррелированных отсчетов осуществляется через пересортировку входного массива, проводимую обычно регистровыми линиями задержки, как например, в цифровом процессоре сигналов IMSA110 фирмы Inmos и т.п.

Часто, наряду с информационными сигналами, в общем потоке присутствуют служебные, синхронизирующие, дополнительные отсчеты. В объем кластера они не включаются. Операция формирования кластеров коррелированных отсчетов должна обеспечивать их выделение, сдвиг временных интервалов и т.п.

Простейший случай - формирование сегмента в обработке двухмерных массивов.

Входной поток:





где - единичная функция,

- - разрядный сигнал, поступающий на входной порт системы,

- время старта,

- интервал времени между строками,

- интервал времени между кадрами,

- целая часть числа

Формирование кластера для обработки на проходе требует создания кольцевой буферной памяти объемом



где -размер сегмента по вертикали,

- размер сегмента по горизонтали.
Модификация
В память кадра записывается модифицированный отсчет

где - новая разрядность отсчета, как правило, число существенно

меньшая чем исходная ,

- область кластера,

- совокупность отсчетов в области кластера окружающего точку .
Сжатие
Процедура, сохраняющая информационные признаки с заданной погрешностью, не препятствующей формированию ввода требуемой точности и достоверности, но понижающая объем описания объекта.

Равномерное сжатие можно представить как замену кластера одиночным отсчетом размерностью (число двоичных разрядов).

При этом шаг представления кластеров может быть равен - по горизонтали и - по вертикали. В этом случае мы имеем одномерное представление кластеров коррелированных отсчетов. Вероятность достоверности принятия решений снижается при движении центра информационного наполнения к границе кластера.

Лучшие результаты получаются при смещении кластера на долю

по горизонтали и долю - по вертикали. Вводя понятия шага по горизонтали - , вертикали - получаем многослойное равномерное сжатие. Коэффициент сжатия



Адаптивное сжатие по информационному наполнению кластера коррелированных отсчетов (например: сумме энергии дифференциала в кластере) порождает неоднородность шага сжатия и может вызвать потерю координатной привязки фрагментов восстановленного сигнала.

Один из путей сохранения координатной системы - введение массива шагов или их переключений. В простейшем случае - добавление информационных тегов к формату отсчета.

Детальное рассмотрение указанной процедуры выходит за рамки данного материала, укажем лишь то, что к переменным этой процедуры относятся:

- размеры кластера

- шаг смещения кластера

- преобразующая таблица (либо ее адрес);

- адрес старта кластера ;

- число шагов по строке

- число шагов по столбцу .
^ Интегрирование кластеров
Операция эффективна при обработке полей откликов от многих зондирующих воздействий сгенерированных с известными координатными привязками /13/ и заключается в суммировании отсчетов кластеров с одинаковым смещением, центры же кластеров размещаются в адаптивно деформируемой сетке математических ожиданий координат откликов. В случае периодической структуры



где - вектор входных отсчетов размерностью ,

- номер положения отклика на равномерной сетке,

- размерность кластера после интегрирования (вектор содержит несколько кластеров),

- матрица преобразования входного вектора сигналов.

Суммирование кластеров преобразует отклики в один кластер

,

имеющий смысл интегрального по полю анализа отклика системы, имеющего улучшенные характеристики по неоднородности.

Энергия несущая информацию в интегральном кластере возрастает, по крайней мере, в раз.

Описанные операции работают над входными данными до момента снижения интенсивности преобразуемого потока достаточного для реализации дальнейших преобразований универсальными средствами, например, скалярными процессорами.

Выполнение данных операций осуществляется, как правило, быстродействующими входными структурами, имеющими специализированную архитектурную организацию. Введя аппарат управления данной архитектурой можно эффективно адаптировать вычислительную среду обработки информации под решаемые задачи.
^ Пример выполнения указанных операций при сегментации изображений
Сегментация – неизбежный атрибут обработки изображений, широко применяемый при распознавании образов. Разбиение изображения на фрагменты позволяет ограничить размер исходных файлов. В выделенных сегментах, содержащих исследуемые объекты, и проводится их дальнейшая обработка.

Изображения после ввода в документы Matcad имеют вид матриц. Координата столбца x отсчитывается слева направо, координата строки y отсчитывается сверху вниз. Сформируем бегущий сегмент и зафиксируем его на характерных участках объектов (рис. 4.1).

Пусть исходное изображение имеет размеры ym, xm. Назначим размеры сегмента ys, xs и зададим шаг сегмента по столбцу и строке hy, hx.

Участки изображения, не содержащие полные сегменты, из рассмотрения опустим. Тогда общее количество сегментов в строке nx, в столбце ny и по полю ns будут равны:

,

где floor – целая часть числа.

Введем текущий номер сегмента j от нуля и определим координаты первого пикселя сегмента yj, xj:

,

,

где mod(x,a) – остаток от x по модулю a.

Сегмент с текущим номером j (например r(j)) сформируем, как субматрицу из общей матрицы (R), указав начало и конец субматрицы по столбцу и строке:

.

Рис. 4.1. Примеры сегментов содержащих отличительные признаки шляпки гриба 31, ножки гриба 61, фона близкого к однородному 64 и неоднородного фона 45; а) изображение сцены; б) текущий сегмент 66, подкрашен на изображении сцены; в) R, G, B составляющие текущего сегмента

Ход КСР:


  1. Студент получает индивидуальное задание на КСР.

  2. Формулирует одно или несколько решений поставленной задачи.

  3. Согласовывает полученное решение с преподавателем.

  4. Разрабатывает укрупненный алгоритм решения задачи.

  5. Оценивает входной информационный поток.


Приветствуется выбор темы в соответствии предполагаемой темой дипломного проекта студента, если ее тема близка к вопросам распознавания образов.

Выполняется КСР в виде письменного отчета. Рекомендуемый объем 3…4 листа рукописного текста с схемами и расчетами. В качестве входных реквизитов отчет должен содержать ФИО автора и дату на момент составления.

ЛИТЕРАТУРА


  1. Себестиан Г. С. Процессы принятия решений при распознавании образов. Киев, 1965. –152 с.

  2. Вапник В. Н. Червоненко А. Я. Теория распознавания образов (Статистические проблемы обучения). М., 1974. – 416 с.

  3. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М., 1976. –512 с.

  4. Гренандер У. Лекции по теории образов: Синтез образов. М., 1979. –384 с.

  5. Гренандер У. Лекции по теории образов: Анализ образов. М., 1981. – 448 с.

  6. Гренандер У. Лекции по теории образов: Регулярные структуры. М., 1983. –432 с.

  7. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. М., 1980. – 408 с.

  8. Закриевский А. Д. Логика распознавания. Мн., 1988. –118 с.

  9. Горелик А. А., Скрипкин В .А. Методы распознавания. М., 1989. – 232 с.

  10. Большаков И.А., Ракошиц В.С. Прикладная теория случайных потоков. – М.: Сов. радио. 1978. – 341 с.

  11. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М., 1982. 256 с.

  12. Питмен Э. Основы теории статистических выводов. М.,1986. 104 с.

  13. Максимов С. И. Теория полезности и принятия решений. Мн., 1997. 32 с.

  14. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М., 1990. 208 с.

  15. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. М., 1991. 464 с.

  16. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М., 1985. 376 с.

  17. Александров А. Г. Оптимальные и адаптивные системы. М., 1989. 263 с.

  18. Современные методы идентификации систем. М., 1983. 400 с.

  19. Системы технического зрения (принципиальные основы, аппаратное и математическое обеспечение). Под ред. А.Н.Писаревского, А.Ф.Чернявского. – Л.: Машиностроение. 1988.

  20. Чернявский А.Ф., Данилевич В.В., Коляда А.А., Селянинов М.Ю. Высокоскоростные методы и системы цифровой обработки информации. - Мн.: Белгосуниверситет, 1996. - 376 с.

  21. Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы, применение. Учебное пособие. – Мн.: Амалфея, 2000. – 304 с.

  22. Методы передачи изображений // Сокращение избыточности - Под ред. У.К.Прэтта. - М.: Радио и связь, 1983. - 263 с.

  23. Русын Б.П. Структурно-лингвистические методы распознавания изображений в реальном времени. - Киев: Наук.думка, 1986

  24. Петровский А.А. Методы и микропроцессорные средства обработки широкополосных и быстропротекающих процессов в реальном времени. - Мн.: Наука и техника, 1988.

  25. Шестаков К.М. Теория принятия решений и распознавание образов: Курс лекций / – Мн.: БГУ 2005. – 184 с.

  26. Шестаков К.М. Лабораторный практикум по специальному курсу “Теория принятия решений и распознавание образов”/ – Мн.: БГУ, 2002.


СОДЕРЖАНИЕ




Введение

3
^

Лабораторная работа № 1


Случайные характеристики объектов в потоках данных …...


4

Лабораторная работа № 2

Алфавит признаков, компоновка и минимизация ……………


14
^

Лабораторная работа № 3


Распознавание объектов в кодированных файлах ………...……...


21

Вопросы к лабораторным работам ………………………………………...

47

Методические рекомендации

по порядку выполнения лабораторных работ …………………………….


48

Контрольная самостоятельная работа:

потоки и формирование кластеров объектов в них ……………………..


49

Литература …………………………………………………………………...





Учебное издание
Шестаков Константин Михайлович
^ ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ

по специальному курсу

«Распознавание образов в потоках данных »

Учебное пособие для студентов

факультета радиофизики и электроники



Ответственный за выпуск К. М. Шестаков

Редактор _________________

Корректор ___________________
Подписано в печать________2010. Формат ___________. Бумага офсетная.

Печать офсетная. Усл. печ. л. ___. Уч. – изд. л. ___. Тираж 100 экз. Зак. _____.
Белорусский государственный университет.

Лицензия ЛВ № 315 от 14.07.98.

220050, Минск, пр. Ф. Скорины, 4.
Отпечатано в Издательском центре БГУ.

220030, Минск, ул. Красноармейская, 6.



1   2   3   4   5   6

Похожие рефераты:

Методические указания к выполнению контрольной самостоятельной работы...
Шестаков К. М. Лабораторный практикум по специальному курсу «Физические основы формирования изображений»: Электронная версия. Учебное...
Методические указания по выполнению контрольной работы в 6 семестре
Настоящие методические указания и задания для выполнения контрольной работы преследуют цель организационно и методичес­ки помочь...
Методические указания и контрольные задания к выполнению контрольной...
Методические указания содержат тематический план, программу курса, методические указания к выполнению контрольной работы, перечень...
Методические указания к выполнению контрольной работы для студентов...
Методические указания содержат рекомендации по выполнению контрольной работы по дисциплине «Макроэкономика», а также варианты заданий...
Методические рекомендации по выполнению заданий контрольной работы 14
Методические указания предназначены для выполнения контрольной работы по дисциплине «Экономика организации (предприятия)» для студентов...
Методические указания к выполнению контрольной работы №1 Методические...
Методические рекомендации и контрольные задания для учащихся заочной формы обучения
Методические указания по выполнению контрольной работы Для студентов заочников по специальности
Конституционное право зарубежных стран: Методические указания и задания по выполнению контрольной работы / Белорусская государственная...
Методические указания по выполнению контрольной работы 4 семестра...
Настоящие методические указания и задания для выполнения контрольной работы преследуют цель организационно и методичес­ки помочь...
Методические указания по выполнению контрольной работы 6 семестра...
Настоящие методические указания и задания для выполнения контрольной работы преследуют цель организационно и методичес­ки помочь...
Общие методические указания по выполнению контрольной работы Контрольная...
Настоящие методические указания и задания для выполнения контрольной работы преследуют цель организационно и методически помочь студентам...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
referatdb.ru
referatdb.ru
Рефераты ДатаБаза