Автоматизированный системно-когнитивный анализ изображений по их пикселям (обобщение, абстрагирование, классификация и идентификация) - Статья

бесплатно 0
4.5 250
Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа. Программный инструментарий для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов. Расчет количества информации, содержащегося в пикселе изображения. Формирование прототипов изображений.

Скачать работу Скачать уникальную работу

Чтобы скачать работу, Вы должны пройти проверку:


Аннотация к работе
Автоматизированный системно-когнитивный анализ изображений по их пикселям (обобщение, абстрагирование, классификация и идентификация) Луценко Евгений Вениаминович Рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели - системной теории информации и программного инструментария - интеллектуальной системы «Эйдос» для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений классов (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация) классов, сравнения классов друг с другом. Но система «Эйдос» обеспечивает не только формирование прототипов изображений, в которых количественно отражено количество информации в элементах конкретных изображений об их принадлежности к определенным прототипам, но и сравнение конкретных изображений с обобщенными (идентификация) и самих обобщенных образов изображений друг с другом (классификацию) Ключевые слова: АСК-АНАЛИЗ, АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА «ЭЙДОС», ВВОД, ОЦИФРОВКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, СИНТЕЗ ОБОБЩЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ, АБСТРАГИРОВАНИЕ, КЛАССИФИКАЦИЯ, СРАВНЕНИЕ КОНКРЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ОБОБЩЕННЫМИ (ИДЕНТИФИКАЦИЯ) Данная статья может рассматриваться как продолжение серии работ автора [1, 2, 3, 4], посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) [2] и его программного инструментария - системы «Эйдос» для интеллектуальной обработки изображений. В новой версии системы есть режим 4.7, который так и называется: «АСК-анализ изображений» (рисунок 1): Рисунок 1. Экранные формы с классификационными и описательными шкалами и градациями Таблица 1 - Обучающая выборка (фрагмент: 65 из 1857 строк) Наимено-вания шкал Тип данных в шкале Краткие наименования объектов обучающей выборки OBJ1 OBJ2 OBJ3 OBJ4 OBJ5 OBJ6 OBJ7 OBJ8 OBJ18 Класс C 1 2 3 4 5 6 7 8 8 Pixel(1,1) N Pixel(2,1) N Pixel(3,1) N * * * Pixel(10,16) N 160 160 160 Pixel(11,16) N 161 161 161 161 Pixel(12,16) N 162 162 162 162 Pixel(13,16) N 163 163 163 163 Pixel(14,16) N 164 164 164 164 Pixel(15,16) N 165 165 165 165 Pixel(16,16) N 166 166 166 166 Pixel(17,16) N 167 167 167 167 Pixel(18,16) N 168 168 168 Pixel(19,16) N 169 Pixel(20,16) N Pixel(21,16) N Pixel(22,16) N Pixel(23,16) N Pixel(24,16) N Pixel(25,16) N Pixel(26,16) N Pixel(27,16) N Pixel(28,16) N Pixel(29,16) N Pixel(1,17) N Pixel(2,17) N Pixel(3,17) N 176 176 Pixel(4,17) N 177 177 Pixel(5,17) N 178 178 Pixel(6,17) N 179 179 179 Pixel(7,17) N 180 180 180 180 Pixel(8,17) N 181 181 181 181 181 181 Pixel(9,17) N 182 182 182 182 182 182 182 Pixel(10,17) N 183 183 183 183 183 183 183 Pixel(11,17) N 184 184 184 184 184 184 184 Pixel(12,17) N 185 185 185 185 185 185 185 Pixel(13,17) N 186 186 186 186 186 186 186 Pixel(14,17) N 187 187 187 187 187 187 187 Pixel(15,17) N 188 188 188 188 188 188 188 188 Pixel(16,17) N 189 189 189 189 189 189 189 189 189 Pixel(17,17) N 190 190 190 190 190 190 190 190 190 Pixel(18,17) N 191 191 191 191 191 191 191 191 191 Pixel(19,17) N 192 192 192 192 192 192 192 192 192 Pixel(20,17) N 193 193 193 193 193 193 193 Pixel(21,17) N 194 194 194 194 194 194 Pixel(22,17) N 195 195 195 Pixel(23,17) N 196 196 196 Pixel(24,17) N 197 197 197 Pixel(25,17) N 198 198 Pixel(26,17) N 199 199 Pixel(27,17) N Pixel(28,17) N Pixel(29,17) N Pixel(1,18) N Pixel(2,18) N Pixel(3,18) N 200 200 Pixel(4,18) N 201 201 Pixel(5,18) N 202 202 Pixel(6,18) N 203 203 203 203 203 Pixel(7,18) N 204 204 204 204 204 204 204 Pixel(8,18) N 205 205 205 205 205 205 205 Pixel(9,18) N 206 206 206 206 206 206 206 Pixel(10,18) N 207 207 207 207 207 207 207 Pixel(11,18) N 208 208 208 208 208 208 208 В таблице 1 для экономии места в заголовке приведены краткие наименования объектов обучающей выборки. Таблица 2 - Модель «Abs» (фрагмент) Код Наименование шкалы и градации CLS1 CLS2 CLS3 CLS4 CLS5 CLS6 CLS7 CLS8 CLS9 CLS10 Сумма 1 PIXEL(7,8)-1/1-{11953664.0000000, 16777215.0000000} 1 1 2 2 PIXEL(11,8)-1/1-{6684672.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 5 3 PIXEL(12,8)-1/1-{16758374.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 1 1 7 4 PIXEL(13,8)-1/1-{6684672.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 1 1 1 8 5 PIXEL(14,8)-1/1-{16777142.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 1 1 1 8 6 PIXEL(15,8)-1/1-{14417919.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 1 1 1 8 7 PIXEL(16,8)-1/1-{14992.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 1 1 1 1 9 8 PIXEL(17,8)-1/1-{11993087.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 1 1 1 1 9 9 PIXEL(18,8)-1/1-{102.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 1 1 1 1 9 10 PIXEL(20,8)-1/1-{6731519.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 4 11 PIXEL(22,8)-1/1-{6731519.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 3 12 PIXEL(23,8)-1/1-{3838171.0000000, 6731519.0000000} 1 1 2 13 PIXEL(7,9)-1/1-{11953664.0000000, 16777215.0000000} 1 1 2 14 PIXEL(9,9)-1/1-{6684672.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 5 15 PIXEL(10,9)-1/1-{11953664.0000000, 16777215.0000000} 1 1 1 1 1 1 1 7 16 PIXE

Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность
своей работы


Новые загруженные работы

Дисциплины научных работ





Хотите, перезвоним вам?