Портал образовательно-информационных услуг «Студенческая консультация»

  
Телефон +3 8(066) 185-39-18
Телефон +3 8(093) 202-63-01
 (093) 202-63-01
 studscon@gmail.com
 facebook.com/studcons

<script>

  (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){

  (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),

  m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)

  })(window,document,'script','//www.google-analytics.com/analytics.js','ga');

 

  ga('create', 'UA-53007750-1', 'auto');

  ga('send', 'pageview');

 

</script>

Апаратні засоби та методи обробки і аналізу зображень плоских фігур

Тип работы: 
Автореферат
К-во страниц: 
25
Язык: 
Українська
Оценка: 
ВІННИЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
 
САЛІМ ІССА САЛІМ АЛ-ЗОБІ
 
УДК 658. 012: 681. 32: 621. 38
 
АПАРАТНІ ЗАСОБИ ТА МЕТОДИ ОБРОБКИ І АНАЛІЗУ ЗОБРАЖЕНЬ ПЛОСКИХ ФІГУР
 
Спеціальність: 05. 13. 05 – Елементи та пристрої обчислювальної техніки та систем керування
 
АВТОРЕФЕРАТ
дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук
 
Вінниця – 2004
 
Дисертацією є рукопис.
Робота виконана у Вінницькому національному технічному університеті Міністерства освіти і науки України.
Науковий керівник: кандидат технічних наук, доцент Білан Степан Миколайович, Київський університет економіки та технологій транспорту, доцент кафедри автометрії та цифрових систем передачі.
Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Квєтний Роман Наумович, Вінницький національний технічний університет, завідувач кафедри автоматики та інформаційно – вимірювальної техніки доктор технічних наук, професор Хаханов Володимир Іванович, Харківський національний технічний університет радіоелектроніки, професор кафедри автоматизації проектування обчислювальної техніки.
Провідна установа: Інститут проблем реєстрації інформації НАН України, відділ спеціалізованих засобів моделювання, м. Київ
Захист відбудеться “ 19 ” травня 2004 р. о 930 годин на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 05. 052. 01 у Вінницькому національному технічному університеті за адресою: 21021, м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95.
З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Вінницького національного технічного університету за адресою: 21021, м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95.
  
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
 
Актуальність теми. В наш час об’єм інформації, що постійно зростає, накопичується і надходить від різних джерел, стимулює проведення пошуку нових наукових підходів по розробці принципово нових методів та засобів автоматичної обробки інформації.
Але, на теперішній час, темпи розвитку засобів обчислювальної техніки не задовольняють тим вимогам, котрі висуваються до ЕОМ для підвищення їх продуктивності. Розроблено багато методів та технічних засобів, котрі визначають приналежність їх до визначеного історичного покоління розвитку ЕОМ.
Сучасний етап розвитку обчислювальних систем характеризується повним переглядом попередніх позицій, які базуються на фон-Нейманівській архітектурі. Потреба у створенні принципово нових обчислювальних систем, які були б здатні сприймати і розуміти інформацію, подану у формі звукових сигналів, зорових сцен, текстів, креслень та у формі інших образів, що описують сукупність властивостей об’єкта, вимагає проводити пошуки принципово нових найбільш ефективних апаратних засобів та методів паралельної обробки інформації.
Паралельність характеризується синхронною реалізацією архітектури системи. Самосинхронізація окремих модулів на апаратному рівні подається самосинхронною (аперіодичною) схемотехнікою, котра ще не має класичних підходів до реалізації і синтезу обчислювальних структур, що вимагає в окремих аспектах, винахідництва.
При цьому створення аперіодичної структури приводить до визначених відхилень її функціонування. Тому в реальних системах неможливо відмовитися від процесу синхронізації окремих вузлів і дій.
Для вирішення проблем, що виникають при паралельній обробці великих масивів інформації широке використання отримали нейромережеві технології, використання яких ефективне при розпізнаванні зображень. Але такі структури мають недоліки, які полягають у неможливості розпізнавання зображень, над якими були проведені афінні перетворення.
Суміщення нейромережевого і аперіодичного підходів з синхронізацією на загальному рівні управління призвело до побудови дискретних аперіодичних нейросередовищ, які отримали назву клітинних аперіодичних нейроавтоматів (КАНА).
Особливі переваги КАНА отримали у випадку використання їх для розв’язку проблемних задач при розпізнавання зображень.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась згідно з планом наукових досліджень Вінницького національного технічного університету по темі: “Методи та засоби паралельної обробки, аналізу і розпізнавання зображень на основі клітинних аперіодичних нейроавтоматів”.
Мета і задачі дослідження. Метою даної роботи є підвищення точності і швидкодії розпізнавання зображень плоских фігур, при зміні їх орієнтації в полі вхідної апертури пристрою розпізнавання.
Основні задачі, що визначаються поставленою метою:
- дослідження методів розпізнавання зображень плоских фігур, при їх афінних перетвореннях в полі вхідної апертури пристрою розпізнавання;
- розробка методу розпізнавання зображень плоских фігур;
- дослідження впливу основних параметрів вектора ознак на точність і швидкодію розпізнавання;
- розробка і дослідження системи розпізнавання плоских фігур на базі КАНА;
- розробка і дослідження спеціалізованих обчислювальних структур на основі базового аперіодичного елементу.
Об’єктом досліджень є процес розпізнавання зображень фігур, що змінили свою орієнтацію на вході пристрою розпізнавання.
Предметом досліджень є методи та пристрої розпізнавання зображень плоских фігур, до яких використано перетворення зсуву, повороту і симетрії.
Методи досліджень базуються на використанні апарату математичного аналізу, теорії множин, математичної логіки для побудови моделі процесу розпізнавання на основі відношень контурів, теорії алгоритмів, теорії електронних схем і теорії цифрової обробки сигналів для розробки висопродуктивних пристроїв розпізнавання зображень на основі клітинних аперіодичних нейроавтоматів; теорії інформації та методів машинного аналізу зображень для дослідження впливу вибраних ознак на точність розпізнавання.
Наукова новизна одержаних результатів. В роботі отримані наступні наукові результати:
1. Розроблена нова комплексна класифікація методів розпізнавання зображень і загальний підхід до розв’язку задачі розпізнавання вільно орієнтованих зображень плоских фігур у полі вхідної апертури пристрою розпізнавання.
2. Розроблено новий метод розпізнавання плоских фігур, який побудований на формуванні та використанні вектору ознак і дозволяє реалізувати пристрої з підвищеною точністю і швидкодією процесу розпізнавання вільно орієнтованих плоских фігур.
CAPTCHA на основе изображений