Методические указания к выполнению контрольной самостоятельной работы


НазваниеМетодические указания к выполнению контрольной самостоятельной работы
страница1/5
Дата публикации18.03.2013
Размер0.73 Mb.
ТипМетодические указания
referatdb.ru > Информатика > Методические указания
  1   2   3   4   5
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Факультет радиофизики и компьютерных технологий

Кафедра интеллектуальных систем

ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНОЙ
САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
к курсу
«ТЕОРИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ »

Учебное пособие для студентов

факультета радиофизики и компьютерных технологий





Минск


2012




УДК 681.31:621.38


ББК 32.841я43+32.85я43

Р е ц е н з е н т ы:

Утверждено советом факультета радиофизики и компьютерных технологий



Р15

Шестаков К. М. Лабораторный практикум к курсу «Теория распознавания»: Учебное пособие для студентов факультета радиофизики и компьютерных технологий. Электронная версия – Мн.: БГУ, 2012. – 65 с.
ISBN 985-445-093
Анализируются приемы, методика анализа данных, представленных в различных форматах. Изучается применение методов теории распознавания к поиску объектов в файлах и потоках данных.

Теоретические сведения помогут разрабатывать рациональные алгоритмы процедур распознавания и реализовывать их в современных средах программирования.


© Белгосуниверситет, 2012

ВВЕДЕНИЕ



Практикум должен помочь изучить специфику использования накопленного материала в смежных отраслях знаний для методического наполнения теории распознавания.

Перед началом работы усвойте методические рекомендации по порядку выполнения лабораторных работ и следуйте им.

Специфика полученных знаний учитывается в индивидуальных заданиях, получаемых на каждую работу. Лабораторные работы и КСР выполняются на рабочих станциях.

Студенты при прохождении курса должны научиться, не только разрабатывать рациональные алгоритмы процедур распознавания, но и реализовывать их в современных средах программирования.

Полученные файлы обрабатываются использованием математических пакетов Mathcad 14 и выше либо Matlab 7.1 . Разработка фрагментов программ проводится в среде Microsoft Visual C++ 6.0 и выше. К лабораторному практикуму прилагаются программы и электронные книги с примерами выполнения отдельных пунктов каждой работы.

При отсутствии у обучаемого собственного рабочего проекта Visual C++, который может служить шаблоном для выполнения работ, рекомендуется использовать проекты выпускников факультета И.С. Радкевича и А.Е. Старовойтова, прилагаемые к практикуму. Наряду с ними приведены образцы выполнения отдельных работ, например, Медведева Д. М. Определенную помощь и расширение навыков может дать использование возможностей пакета OpenCV2.0 Open Source Computer Vision Library.

^

Лабораторная работа № 1



АНАЛИЗ СЛУЧАЙНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК

ОБЪЕКТОВ РАСПОЗНАВАНИЯ
Цель работы: освоение методов работы с файлами; получение навыков проведения анализа информационных массивов с использованием методов математической статистики. Освоение навыков формирования кластеров.

^
Общие сведения


Математическая статистика в курсе рассматривается как наука о статистических решениях, принимаемых при оценке характеристик исследуемых объектов и помех: случайных величин, событий, процессов, сигналов, потоков и т. п.

Достоверность оценок, доверительные интервалы их существования, виды законов распределения последних – важнейшие предпосылки решения задач распознавания.

В общей схеме распознавания преобладающей по трудовым затратам является операция преобразования пространства наблюдений с целью получения компактного описания объектов в пространстве признаков (рис. 1.1). Для формирования зон существования признаков, характеристики и параметры которых носят случайный характер, используют методы математической статистики. Наиболее часто – это определение законов распределения и их параметров по имеющимся выборкам.

Рис. 1.1. Обобщенная схема принятия решений при распознавании
По результатам наблюдений проявлений признаков в различных реализациях распознаваемых объектов, ситуаций формируется статистическая гипотеза о виде и параметрах закона распределения. Непрерывные распределения удобны для аналитической оценки параметров исследуемых объектов. В практике же эксперимента работают с дискретными пространствами, и наблюдаемые случайные величины характеризуются дискретными распределениями. Для анализа структуры и наполнения файлов необходимы программные средства доступа файлам. Их разработка мало целесообразна в связи с наличием достаточно большого задела в данной области.
^ Доступ к файлам

Различные среды программирования обработки, пакеты анализа данных предоставляют для ввода данных, различных форматов, отработанные процедуры, классы, СОМ – объекты. Среди них выделяются универсальные, не привязанные к внутренней структуре файла функции. Примером могут служить функции среды Mathcad READBIN() и обратная функция WRITEBIN(). Их параметры описаны ниже:
READBIN("file", "type", [[endian], [cols], [skip], [maxrows]]) Returns an containing the binary data in file.

WRITEBIN("file", "type", endian, [M]) writes an of scalars to the binary data file named file. This function can be used either on the right or the left side of the . When used on the right, you must supply the argument M, the name of the matrix to write to the file. In this case, the function returns the contents of the matrix. When used on the left, do not supply the argument M, but instead place it on the right-hand side of the definition. See the QuickSheet Example.

Arguments:

· file is a containing the filename or the full and filename. Pathnames are relative to the .

· type is a that specifies the data format used in the file. READBIN supports the following data types:

· byte - 8-bit unsigned integer.

· double - 64-bit floating point number.

· float - 32-bit floating point number.

· int16 - signed 16-bit integer.

· int32 - signed 32-bit integer.

· uint16 - unsigned 16-bit integer.

· uint32 - unsigned 32-bit integer.

· endian (optional for READBIN) indicates whether the data in the file is big-endian (high byte first) or little-endian (low byte first). Big-endian is represented by a 1, while little-endian is represented by a 0. If no value is specified, endian is assumed to be 0.

· cols (optional) is the positive integer number of columns per row in the input file. Default is 1.

· skip (optional) is the non-negative integer number of bytes at the beginning of the file to ignore before reading in data. Default is 0.

· maxrows (optional) is the non-negative integer maximum number of rows of data to be read from the data file. Default is 0 (no limit).

Note:

· If you are not sure whether your data is written in big-endian (the Macintosh standard) or little-endian (the IBM-PC standard) format, please consult the system documentation for your data source before relying upon the accuracy of any result from READBIN or WRITEBIN.

Функции, ориентированные на конкретную предметную область разнообразны и сами производят дешифрацию данных, предоставляя их в наиболее удобном для анализа виде. Следующее функции преобразуют прочитанные файлы изображений представленных в различных форматах в матрицу.

READ_IMAGE("file") Creates an array containing a grayscale representation of the image file.

READBMP("file") Creates an array containing a grayscale representation of a bitmap format image file. (deprecated)

READRGB("file") Creates an array containing a red-green-blue packed matrix representation of the image file.

READ_RED("file"), READ_GREEN("file"), READ_BLUE("file") Create an array containing only the red, green, or blue component from a color image file.

WRITEBMP("file", [M]) Creates an grayscale bitmap image file. This function can be used either on the right or the left side of the definition operator. When used on the right, you must supply the argument M, the name of the matrix to write to the file. In this case, the function returns 0. When used on the left, do not supply the argument M, but instead place it on the right hand side of the definition.

WRITERGB("file", [M]) Creates an 16-million-color bitmap image file. This function can be used either on the right or the left side of the definition operator. Notes for WRITEBMP apply.

READ_HLS("file") Creates an array containing a hue, lightness, and saturation representation of the image file.

READ_HLS_HUE("file"), READ_HLS_LIGHT("file"), READ_HLS_SAT("file") Extract only the hue, light, or saturation component from a color image.

READ_HSV("file") Creates an array containing a hue, saturation, and value representation of the image file.

READ_HSV_HUE("file"), READ_HSV_SAT("file"), READ_HSV_VALUE("file") Extract only the hue, saturation, or value component from a color image.

WRITE_HSV("file", [M]) Creates an 16-million-color bitmap image file. This function can be used either on the right or the left side of the definition operator. Notes for WRITEBMP apply.

WRITE_HLS("file", [M]) Creates an 16-million-color bitmap image file. This function can be used either on the right or the left side of the definition operator. Notes for WRITEBMP apply.

Arguments:


  • "file" is a string containing the file name or the full pathname and the file name. Recognized image formats are BMP, GIF, JPG, PCX, or TGA.

  • M is a matrix.

Notes:


  • Function names are all UPPERCASE.

  • Regardless of original image file format, images in Mathcad are matrices with values between 0 (black) and 255 (white), which can be displayed with the Picture operator. Each matrix element represents the intensity of one pixel. RGB Color images are stored as three packed m x n matrices, augmented as follows:

Аналогично и в других средах, например, в С++ совокупности с SDK DirectX чтение различных форматов не вызывает затруднений. Это - данные, изображения и т. п.:
  1   2   3   4   5

Похожие рефераты:

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 домашней контрольной работы для...
Разработка включает методические рекомендации по выполнению домашней контрольной работы, задания контрольной работы и решение типовых...
Методические указания и задания по выполнению контрольной работы...
Методические указания по выполнению контрольной работы
Методические указания по выполнению контрольной работы
Важной частью самостоятельной работы студента заочной и дистанционной формы обучения над курсом «Социология» является написание контрольной...
Методические указания по выполнению контрольной работы
Важной частью самостоятельной работы студента заочной и дистанционной формы обучения над курсом «Социология» является написание контрольной...
Методические указания по выполнению контрольной работы
Важной частью самостоятельной работы студента заочной и дистанционной формы обучения над курсом «Экономическая социология» является...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


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