Два подхода распознавания

Лк № 4

Как правило системные знания играют наииболее важную роль в слабоструктурированых предметных областях, где еще отсутствуют формальные модули. Их роль велика в областях неприменимы формальные методы но при этом необходимо принимать решения и делать выбор в первую очередь на основе опыта. В основном экспертные знания представляются в виде правил и они хуже структурированы чем концептуальные знание.

Концептуальные знания более жесткие и глубинные. Экспертыне знания более мягкия и поверхносные. Концептуальные знания общедоступные, их описание можно найти в литературе. Экспертные знания – индивиуальные. Ими владеют эксперты.

Техническое зрение и распознавание образов

Техническое зрение необходимо для многих автоматических систем, и в частности для автономного робота. Главным является не столько определение того или иного предмета, сколько понимание всего того что попадает в поле зрение робота. Техническим анализом глаза является телекамера. Процесс преобразования в числовую форму сигнала телекамеры не отностся к области Искуственного Интелекта. А процесс интерпритации этих сигналов относится.

1) Используют двумерные системы и там используется двумерное изображение. Изображение упрощается до линий которые формируют контур каждого объекта. Этот метод использует различные фильтры которые удаляю лишнюю информацию с изображения, усиливают контраст чтобы сделать все части изображения либо черными либо белыми.

Рис. в консп.

Такое изображение называют бинарным (двоичным), или высококонтрастным.

Приимущество: четко выделены контуры объекта и такое изображение требует минимальное количество памяти для сохранения. + программы которые обрабатывают изображения являются достаточно простыми. Такие изображения очень часто используются на линиях сборки в хорошо управляемой среде (все распознаваемые объекты заранее известны).

То что видит камера: трехмерные, двохмерное изображение. Каждый трехмерный объект должен иметь свою двумерную проекцию отличную от других. объекты должны подаваться на конвеерную линию при сохранении расстояния между ними.

2) Трехмерные системы. Компьютер анализирует информацию о яркости частей изображения. Это позволяет получить две важные характеристики изображения которые не дает бинарное изображение:
1. Информация о поверхности (степень гладкости)
2. Информация о тени.
замечания: фактически системы технического зрения обычно используют черно-белое изображение вместо цветных по причинам:

1) часто цвет не является неообходимым.

2) добавление информации о цвете предъявляет дополнительные требования как к компьютеру так и к ПО.

Экспертные системы позволяют разрешать все конфликты которые появляются в двумерных системах.(объекты накладываются друг на друга). На самом деле в трехмерной системе достаточно одной камеры. Человек может видеть одним глазом потму что наша система зрения получает на много больше информации чем только граници объектов. Кроме того человек может полагаться на другую информацию чтобы восполнить потерю одного глаза. Трехмерные системы требуют больше памяти для хранения изображения.

Задача ИИ в этой области состоит в том чтобы воссоздать в компьютере способ которым человек обрабатывает изображения.

Пример 1: установление направления изменения уровня поверхности.

Рис в консп.

Фотография горного хребта выполнена со спутниыка. Если использывать ее для анализа фотографии то как компьютер узнает что он рассматривает горный хребет или усчелье. Чтобы интерпритировать изображение под правильное компьютер должен знать направление изминения уровня поверзности.

Рис в консп.

На этом рис показан выд с боку горы и ущелья.

Програма анализирующая изображение может использовать яркость поверхности чтобы определить рассматривает компьютер горный хребет или усчелье. Этот анализ довольно сложнная задача даже для простых изображений.

Пример 2: определение строения поверхности. Человек в общем случаее может определить является объект гладким или шероховатым.

Например: пушистый клубок пряжи выглядит мягким, а стеклянный или мраморный – твердый. Вид хорошо отполированого метала или стекла отличается от естественной древесины. Таким образом мы можем определить строение поверхности рассматривая ее. Ключ к различию гладкох поверхности от шераховатости в новом способе отображения.

Рис в консп.

Гладкая поверхность характерна для жесткого объекта и отражает свет в одном направлении.

Шероховатая поверхность отражает свет в разных направлениях.

В случае а) яркость света точки А и точки В будет сильно различаться.

В случае в) яркость света точки А и точки В будет мало различаться.

Поверхности сравнивают изминения яркости.

Замечание. Чтобы компьютер отличил шероховатую поверхность от гладкой требуется больше чем просто сравнение отностительных яркостей объектов. На относительную яркость объекта также воздействует свет и рефлексивные качства материала объекта.

Дата добавления: 2014-01-11