Смекни!
smekni.com

Построение систем распознавания образов (стр. 31 из 36)

-описание классов выглядит в виде системы булевых функций классов с импликантами в виде произведений логических признаков;

-модуль классификации должен приобрести возможность решения булевых уравнений.

В то же время модуль оценки эффективности в основной своей частидолжен мало отличаться от модуля вероятностной системы, так как и в этом случае оценки основываются на методе Монте-Карло.

Таким образом, разработанная общая структурная схема модели СР должна играть роль типовой, содержание модулей которой корректируется в зависимости от назначения системы и характеристик признаков распознавания.



Ë À Á Î Ð À Ò Î Ð Í Û Å Ð À Á Î Ò Û

Ï Î Ê Ó Ð Ñ Ó

"Îñíîâû ïîñòðîåíèÿ ñèñòåì

ðàñïîçíàâàíèÿ îáðàçîâ"


Лабораторная работа №1 по курсу “Основы построения систем распознавания образов”

Èññëåäîâàíèå ãåîìåòðè÷åñêèõ ìåð áëèçîñòè ðàñïîçíàâàåìûõ îáúåêòîâ è êëàññîâ

I. Öåëü ðàáîòû

Целью лабораторной работы является практическое освоение методов компьютерной реализации геометрических мер близости, применяемых для принятия решений в детерминированных системах распознавания.

II. Çàäà÷è ëàáîðàòîðíîé ðàáîòû

1. Разработка алгоритма принятия решения в детерминированной системе распознавания на основе использования известных геометрических мер близости.

2. Программная реализация разработанного алгоритма.

3. Ввод заданных описаний 3-х классов на языке 11-и предложенных признаков распознавания (таблицы 1-3 - варианты заданий).

4. Отладка программы.

5. Выполнение контрольных распознаваний неизвестных объектов по векторам их признаков (таблица 4).

6. Сравнение принятых решений об отнесении неизвестных объектов к заданным классам по различным мерам близости.

III. Òðåáîâàíèÿ ê âûïîëíåíèþ çàäà÷.

1. Число классов распознавания - 5-10.

2. Размерность вектора признаков - до 20.

3. Число эталонов описания классов - 5-10.

4. Язык программирования - Паскаль, Си.

5. Программно должно быть предусмотрено использование для принятия решения всех введенных эталонов описания классов и их усредненных описаний.

6.Лабораторная работа должна быть оформлена в соответствии с установленным порядком.

IV. Ìåòîäè÷åñêèå óêàçàíèÿ

1. В качестве геометрических мер близости при детерминированном описании распознаваемых объектов и классов использовать

а) Эвклидово расстояние между объектами, описанными на языке

признаков

б) Угловое расстояние между векторами признаков распознаваемого объекта и эталона

в) Сумму модулей разности координат (признаков) объекта и эталона .

2. Решение о принадлежности объекта, представленного вектором Xw, к одному из классов принимается согласно правилам принятия решений в детерминированных системах.

Ïðèìå÷àíèå: Îïèñàíèå êëàññîâ k ýòàëîíàìè ìîæåò áûòü ïðåîáðàçîâàíî ê îïèñàíèþ îäíèìýòàëîíîì. Ýòî îñóùåñòâëÿåòñÿ îñðåäíåíèåì ýòàëîíîâ ïîïðèçíàêàì.

V. Èñõîäíûå äàííûå äëÿ òåñòèðîâàíèÿ ïðîãðàììû è ïðîâåäåíèÿ èññëåäîâàíèé.

1é êëàññ ÒÀÁËÈÖÀ 1

ЭТАЛОНЫ
№ признака 1 2 3 4 5
1 0.95 0.80 0.90 0.70 1.00
2 0.54 0.68 0.47 0.75 0.80
3 0.80 0.40 0.90 0.30 0.50
4 0.65 0.90 0.80 0.60 0.70
5 0.81 0.51 0.91 0.71 1.00
6 0.42 0.56 0.14 0.70 1.00
7 1.00 0.56 0.78 0.67 0.34
8 0.60 0.81 1.00 0.74 0.88
9 0.64 0.51 0.77 0.25 1.00
10 0.50 0.63 1.00 0.24 0.76
11 0.51 1.00 0.25 0.77 0.64

2é êëàññ ÒÀÁËÈÖÀ 2

ЭТАЛОНЫ
№ признака 1 2 3 4 5
1 0.21 0.25 0.17 0.23 0.30
2 0.24 0.28 0.20 0.26 0.30
3 0.80 0.70 0.74 0.76 0.78
4 0.40 0.30 0.10 0.20 0.25
5 0.42 0.39 0.50 0.36 0.30
6 0.16 0.15 0.16 0.17 0.16
7 0.35 0.29 0.33 0.31 0.25
8 0.26 0.38 0.50 0.34 0.42
9 0.19 0.17 0.21 0.13 0.25
10 0.40 0.48 0.70 0.24 0.56
11 0.02 0.04 0.01 0.03 0.03

3é êëàññ ÒÀÁËÈÖÀ 3

ЭТАЛОНЫ
№ признака 1 2 3 4 5
1 0.21 0.25 0.17 0.23 0.30
2 0.60 0.80 0.40 0.70 1.00
3 1.00 0.80 0.84 0.86 0.88
4 1.00 0.90 0.70 0.80 0.85
5 0.15 0.12 0.21 0.09 0.03
6 0.08 0.06 0.10 0.14 0.09
7 0.25 0.20 0.22 0.21 0.18
8 0.25 0.34 0.44 0.31 0.37
9 0.19 0.17 0.21 0.13 0.25
10 0.49 0.57 0.83 0.33 0.65
11 0.04 0.06 0.03 0.05 0.05

4é êëàññ ÒÀÁËÈÖÀ 4

ЭТАЛОНЫ
№ признака 1 2 3 4 5 6
1 0.85 0.75 0.19 0.27 0.19 0.27
2 0.40 0.61 0.22 0.30 0.50 0.90
3 0.60 0.70 0.72 0.80 0.82 1.00
4 0.85 0.75 0.15 0.35 0.75 0.95
5 0.61 0.41 0.33 0.45 0.06 0.18
6 0.28 0.84 0.15 0.17 0.07 0.11
7 0.45 0.89 0.27 0.35 0.19 0.23
8 0.67 0.95 0.30 0.46 0.28 0.40
9 0.38 0.90 0.15 0.23 0.15 0.23
10 0.37 0.89 0.32 0.64 0.41 0.73
11 0.38 0.90 0.02 0.04 0.04 0.06

Ë È Ò Å Ð À Ò Ó Ð À

[1] Êîíñïåêò ëåêöèé ïî êóðñó "Îñíîâû ïîñòðîåíèÿ ñèñòåì ðàñïîçíàâàíèÿ îáðàçîâ".


Ëàáîðàòîðíàÿ ðàáîòà ¹2 ïî êóðñó “Îñíîâû ïîñòðîåíèÿ ñèñòåì ðàñïîçíàâàíèÿ îáðàçîâ”

Èññëåäîâàíèå âåðîÿòíîñòíîé ìåðû áëèçîñòè ðàñïîçíàâàåìûõ îáúåêòîâ è êëàññîâ

I. Öåëü ðàáîòû

Öåëüþ ëàáîðàòîðíîé ðàáîòû ÿâëÿåòñÿ ïðàêòè÷åñêîå îñâîåíèå ìåòîäîâ êîìïüþòåðíîé ðåàëèçàöèè âåðîÿòíîñòíîé ìåðû áëèçîñòè, ïðèìåíÿåìîé äëÿ ïðèíÿòèÿ ðåøåíèé â âåðîÿòíîñòíûõ ñèñòåìàõ ðàñïîçíàâàíèÿ.

II. Çàäà÷è ëàáîðàòîðíîé ðàáîòû

1. Ðàçðàáîòêà àëãîðèòìà ïðèíÿòèÿ ðåøåíèÿ â âåðîÿòíîñòíîé ñèñòåìå ðàñïîçíàâàíèÿ íà îñíîâå èñïîëüçîâàíèÿ èçâåñòíîé âåðîÿòíîñòíîé ìåðû áëèçîñòè - ñðåäíåãî ðèñêà.