Метод идентификации изображений

Важным методом идентификации изображений по геометрическим или другим признакам служит метод построения графов решений. Его успешно применяют в тех случаях, когда в заданном классе изображений имеются объекты, которые невозможно различить по одному признаку изображения, и для правильного распознавания необходимо использовать несколько признаков. От метода сравнения изображения и эталона по векторам признаков метод графов отличается тем, что в нем на каждом этапе сравнения происходит отбор возможных решений. Таким образом, число возможных решений задачи распознавания уменьшается на каждом этапе сравнения. [c.112]

В рамках изложенного подхода весьма важной является задача определения значений коэффициентов а, bi с учетом указанных ограничений, относящаяся к классу задач идентификации объектов на различных проективных изображениях. В этом случае для определения значений этих коэффициентов могут быть использованы, например, методы, основанные на линейных отображениях методы идентификации коэффициентов а , bi по набору характерных точек или элементов изображений методы непосредственного поиска значений коэффициентов ttj, bi путем последовательного перебора наборов этих коэффициентов в соответствующем пространстве и т. д. Все эти методы отличаются различной точностью и достоверностью идентификации и трудоемкостью вычислительного процесса. [c.177]

В процессе интерактивного взаимодействия ЭВМ должна тем или иным образом показывать пользователю, какая именно часть модели выбрана. Это необходимо для того, чтобы пользователь мог убедиться в правильности сделанного выбора. В различных системах интерактивной машинной графики используются разные методы идентификации конкретных сегментов, в том числе маркировка, выделение сегмента большей яркостью по сравнению с остальными частями изображения и мерцание сегмента. [c.132]

Основные методы идентификации и классификации изображений. Идентификация объектов в СТЗ чаще всего производится методами сравнения с эталоном. При этом, как правило, СТЗ решают одну из двух задач. Первая задача заключается в получении изображения одного объекта и сравнении со всеми эталонами заданного класса. По совпадению выбирается наилучший эталон и осуществляется идентификация объекта, а затем при необходимости находятся параметры его положения и ориентации. [c.111]

Информационная база дефектных участков трубопровода содержит сведения, полученные как методами внутритрубной дефектоскопии, так и путем наружного контроля. В этом блоке накапливаются и анализируются статистические данные об идентификации дефектов, о погрешностях методов измерения и приборов. Данные формируются в виде таблиц по каждому трубопроводу с информационными полями, которые содержат графические файлы с изображениями дефектов и их описаний. [c.104]

К сожалению, оптические системы согласованной пространственной фильтрации, реализуемые на основе голографических фильтров, оказались очень чувствительными к изменению ориентации и масштаба распознаваемого образа [168—170]. Тем не менее создано 4 действующих макета, подтвердивших возможность решения задачи опознавания фрагмента изображения оптическим методом, если фрагмент не изменяет свою ориентацию и размеры. Это макеты для идентификации отпечатков пальцев [171], определения местоположения спутника по наземным ориентирам [172], перевода с японского языка на английский [173] и определения розы. ветров по фотоснимкам со стационарного спутника Земли [174, 154]. [c.264]

Информационная база дефектных участков ТП содержит данные как внутритрубной дефектоскопии, так и наружного контроля. В этом блоке собирается информация о дефектах ТП, выявленных и обследованных различными методами в разное время. Здесь накапливается и анализируется статистика по идентификации дефектов, погрешностям методов и приборов измерения. Данные сформированы в виде таблиц по каждому ТП с информационными полями, которые содержат графические файлы с изображениями дефектов и их описанием. [c.128]

Методы решения задач второй группы основаны на применении составных моделей. При геометрическом моделировании трехмерных объектов можно выделить следуюш,ие процедуры построения составной модели из набора базовых модификации модели сечения модели объекта плоскостью общего положения с выводом изображения сечения идентификации точек, ребер, граней и объемных элементов на трехмерной модели с выводом их двухмерных изображений расчета геометрических и механических параметров объектов (объем, масса, площадь, момент инерции и т. п.) развертки поверхности на плоскость. Разработано несколько систем моделирования трехмерных объектов, позволяющих решать такие задачи [1]. [c.251]

Авторы уверены в том, что системы технического зрения, использующие методики моделирования высокого уровня, в случае применения оптических методик могут получить ряд преимуществ, поскольку они объединяют элементы как цифровых (например, обнаружение/усиление края объекта, фурье-методи-ки для вычислений признаков), так и символьных (сопоставление с образцом, распознавание объектов и т. д.) вычислений [14]. Так как такие системы требуют интенсивной работы с базой знаний, то применение систем с большой пропускной способностью памяти (см. разд. 10.4) может облегчить решение некоторых задач, связанных с итерационным процессом идентификации. Наиболее совершенные системы понимания изображений [15, 16] требуют сопряжения чисто цифровой обработки изображения, выполняемой на самом низком уровне выделения фрагментов изображения, с символьными вычислениями, выполняемых на более высоких уровнях в процессе классификации и распознавания объектов [17]. Сочетание цифровых и символьных вычислений для решения таких задач технического зрения, как управление оптическими потоками, может явиться для оптических вычислений наиболее важным применением в области ИИ. [c.313]

Метод голографического распознавания образов и их идентификации основан ла том, что если голограмму восстанавливать излучением зарегнстрированыого на ней объекта, то они в нек-ром приближении восстановят изображение точечного опорного источника (полной обратимостью двумерная голограмма не обладает). Т. к. незарегистрированные па голограмме объекты не восстановят изображения опорного источника, то появление точки является сигналом того, что перед голограммой находится именно данный объект. [c.512]

Методами СПф, реализуемой на базе ГСФ, могут быть решены следующие задачи по обработке изображений обнаружение интересующих нас объектов на некотором сложном фоне [138] автономная навигация летательных аппаратов по наземным ориентирам [172] исследование скорости движения облаков по фотоснимкам, получаемым с метеорологических спутников [174] автоматический дактилоскопический поиск (опознавание полных отпечатков пальцев) [171] автоматическую идентификацию ИК спектров веществ [179] ввод буквенно-цифровой информации в ЦЭВМ контроль и классификацию деталей на конвейере машинную обработку геофизических данных, интегральный контроль качества печатных плат [180] интегральный контроль предела усталости лопаток турбин [181] и ряд др. [c.264]

Указанный метод распознавания образов имеет свои проблемы. Например, при чтении текста возникают трудности при определении корреляции букв, которые имеют сходные начертания (С, О, Q) или когда одна буква содержится как элемент б пачертаиии других (/ с В, D, Е, F, М и т. д.). Для идентификации необходимо выбирать характерные черты букв, которые обычно отражаются в высших пространственных частотах, либо предварительно обрабатывать изображения букв оптическими методами таким образом, чтобы сходные по начертанию буквы можно было бы впоследствии различить. Наиболее подходящим для такой обработки является дифференцирование, приводящее к оконтуриванию объекта. Эта операция осуществляется с помощью соответствующего обрезающего фильтра, который помещается в спектральную плоскость. [c.184]

Электронно-микроскопическое исследование позволило подтвердить высказанное предположение. Оказалось, что 9-фаза присутствует в сплаве в виде мелкодисперсных выделений внутри-зерен Р-твердого раствора (рис. 51). Дифракционная картина от мелкодисперсных частиц выявляется в виде кольцевых линий на электронограмме (рис, 52). Расшифровка линий показала, что они принадлежат 0-фазе. Точечные рефлексы электронограммы, находящиеся между кольцевыми, были проиндицированы как матричные рефлексы Р-фазы с о. ц. к. решеткой. Однако выяснить принадлежность данных рефлексов к отдельным структурным составляющим удалось только при наблюдении объекта в юстированном темно-польном изображении (рис. 53). Этот метод оказался полезным при идентификации фаз в сплаве. [c.142]

Однако существующие гибридные системы идентификации дактилограмм нес-вободны от недостатков. Метод анализа дактилограмм по фурье-спектру [62] будет интерпретировать изображения, отличающиеся перестановкой фрагментов, как одинаковые. Кроме того, дактилоскопические изображения являются структурно избыточными. Т.е. представляют собой совокупность линий с характерным перио- [c.647]

Существует ряд актуальных задач обработки изображений, таких как выделение признаков при распознавании образов, которые наиболее оперативно решаются гибридными оптико-цифровыми методами. В данной главе разработаны оптикоцифровой метод построения поля направлений, и его возможные применения для идентификации дактилограмм и реконструкции фазы светового поля ио интерферограмме. В многочисленных вычислительных и натурных экспериментах исследованы свойства этого метода, и доказана эффективность его применения в указанных выше задачах. [c.676]

ЭКВИДЕИСИТОМЕТРИЯ — совокупность методов т. н. двухмерной фотометрии, служащих для нахождения на фотографич. снимке геометрич. места точек, обладающих, в пределах сравнительно узкого допуска, заданной оптической п.готностъю почернения. Эти методы преобразования полутоновых изображений в штриховые или контурные полезны для ряда научпо-технич. задач, напр, для точной идентификации полос на интерферограммах, для анализа спектрограмм и т.п. Они разделяются на методы фотографические, особенно интересные, и методы электронные. [c.438]

Сравнение режимов ввода визуальной информации в ЭВМ показывает, что для программного ввода характерны использование стандартных устройств и значительные затраты времени на программное управление процессом ввода, в то время как при прямом доступе в память быстродействие значительно выше и ограничено тактовой частотой ЭВМ, хотя аппаратная часть устройства сопряжения сложнее. Однако существует и другой подход как к построению структурной схемы СТЗ, так и к выбору методов для выполнения их функций, отличный от рассмотренных выше. Отличие заключается в отсутствии микропроцессорного управления с целью достижения большого быстродействия и высокой степени оперативности. Всю электронную аппаратуру СТЗ размещают на наборе схемных плат, позволяющих различным роботам выполнять только им свойственные специфические функции по идентификации изделий, обнаружению дефектов и ориентации, осуществлять электронное вращение изображения до его соответствия изображению, хранящемуся в памяти. Для выполнения некоторых функций иногда достаточно даже одной модульной платы, позволяющей построить довольно сложные системы. Функции, выполняемые отдельными платами, — это запоминание, синхронизация, обнаружение и т. д. Выходная информация обрабатывается с помощью платы, получившей название персонализации. Эта плата преобразует выходные данные СТЗ в формат, требуемый для контроллеров наиболее распространенных роботов. Таким образом создается возможность унификации, комплексирования и оперативного изменения архитектуры СТЗ. [c.89]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...