شـبـكــة عـمّـــار
إخبارية - ترفيهية
- تعليمية



جديد الصور
جديد الأخبار
جديد المقالات


جديد الصور

جديد البطاقات

جديد الصوتيات

المتواجدون الآن


تغذيات RSS

2012-08-14 01:30

تابع مقدمة في تمييز الأنماط ومعالجة الصور

نستكمل حديثنا اليوم عن الطريقتين المتبقيتين:

الطريقة الثالثة Syntactic and Structural Approach

في هذه الطريقة لا نكتفي فقط بالقيم الرقمية لخصائص كل صنف، ولكن نضيف عليها العلاقات البينية Interrelationships or Interconnection of Features بين هذه الخصائص في كل صنف والتي تتيح لنا معلومات هيكلية ضرورية في التعرف على الأنماط!

آخر الدراسات في هذا المجال توصلت إلى أن أقوى طريقة للتعرف على الأنماط هي الطريقة التي تجمع بين Statistic pattern recognition approach مع Syntactic pattern recognition كطريقة واحدة تسمى Syntactic-Semantic approach.

في مرحلة التعلم في هذه الطريقة يمثل النمط عادة كشجرة tree أو رسم بياني graph او سلسلة حرفية string من العناصر الأولية primitives والعلاقات بينها relations



وعملية اتخاذ القرار في مرحلة التعرف أو التصنيف هي عبارة عن عملية تحليل Syntax analysis أو بمعنى آخر برنامج تعريب parsing procedure. وأعلى نسبة مقارنة ناتجة من مقارنة الصورة المدخلة مع كل شجرة tree (أو graph أو string على حسب التمثيل المعتمد في التطبيق) مخزنة تحدد الصنف الذي تنتمي إليه الصورة المدخلة



لنأخذ مثال:
صورة مدخلة يوجد بها دائرتين (خصائص) لو كانت المسافة بينهما ما بين 1 إلى 2 سم فمن الممكن أن تصنف الصورة على أنها صورة نظارة مع الأخذ بالاعتبار الخصائص الأخرى وعلاقتها فيما بينها، اما لو كانت المسافة بينهم متر تقريباً فمن الممكن أن تصنف على أنها إنوار سيارة مع الأخذ بعين الاعتبار الخصائص الأخرى طبعاً... وهكذا

تستخدم هذه الطريقة في التعرف على الأهداف أو الصواريخ target recognition وكذلك في التعرف على الأحرف character recognition وغيرها.

-=-=-=-=-=-=-

الطريقة الرابعة Neural Networks Approach

الشبكات العصبية علم قائم بحد ذاته اهتم به العلماء لسنوات عديدة بهدف الوصول إلى طريقة أشبه ما تكون بطريقة الإنسان في التعرف على الأنماط. ولا يسعنا شرح مفاهيم العلم في هذه الوهلة ولا بسلسلة دروس متكاملة*، ولكن باختصار يقوم على استخدام المعالجة المتوازية للبيانات في وقت واحد، هذه المعالجة تتم في معالجات او وحدات units أو طرفياتnodes -وكلاهم بمعنى واحد- تتصل ببعضها البعض عن طريق وصلات ذات أوزان weights والتي ضبطت أثناء عملية تدريب الشبكة. وفي مجال تمييز الأنماط مجموعة من الصور patterns تدخل إلى الشبكة العصبية فتقوم الشبكة العصبية بضبط أوزانها طبقاً لميكانيزم معين وعمليات طويلة:



بعد ذلك وفي مرحلة التصنيف يقدم للشبكة pattern وبناء على الأوزان فيها تقوم بتصنيف هذا النمط:



تعليقات 0 | إهداء 0 | زيارات 793


خدمات المحتوى
  • مواقع النشر :
  • أضف محتوى في Digg
  • أضف محتوى في del.icio.us
  • أضف محتوى في StumbleUpon
  • أضف محتوى في Google


تقييم
1.00/10 (3 صوت)


Powered by Dimofinf cms Version 3.0.0
Copyright© Dimensions Of Information Inc.