А.А. Талалаев, И.П. Тищенко, М.В. Хачумов "Выделение и кластеризация текстовых и графических элементов на полутоновых снимках" (стр. 72 - 84)

Аннотация.

Рассмотрена задача интеллектуального анализа документов, предъявленных в виде снимков, содержащих как текстовую (буквы, цифры), так и графическую части (рисунки, фотографии). Показано, что задачи выделения и кластеризации текстовой и графической информации в схожих документах могут решаться, невзирая на имеющиеся различия, с употреблением одних и тех же инструментальных средств, в том числе искусственных нейронных сетей (ИНС). Данный анализ рассматривается как первый шаг в решении общей задачи кластеризации составных документов на основе ИНС. Открытым остается вопрос о технологии обработки документов, предъявленных в разнообразных форматах.

Ключевые слова:

полутоновый снимок, графический объект, буквы, текст, звук, идеал, фильтрация, кластеризация, искусственная нейронная сеть, комитет.

Авторы:

Талалаев Александр Анатольевич.

Институт программных систем РАН, м.н.с. В 2006 год окончил Университет г.Переславля им. А.К. Айламазяна.

«Камеди-клаб» в новом суперформате
Благодаря новому формату эфир проекта «переезжает» с субботнего вечера на пятницу и возрастает на полчаса. Comedy Club с апреля будет выходит в новом формате и под новым названием — «Супер-Камеди».

Корейцы опротестовали победу Сотниковой
Об этом передает корейское агентство Yonhap News со ссылкой на официальных уполномоченных Корейского союза конькобежцев (KSU). Попытки пересмотреть результаты в женском одиночном катании вызвали резкую критику со стороны знатоков в нашей стране.

Коттеджные поселки. Гатчинский район.
Воспользовавшись фильтрами на нашем сайте, вы сможете выполнить быстрый и удобный анализ рынка недвижимости. В районе есть огромное количество школ, детсадов, клиник и прочих учреждений, имеющих высокое социальное значение.

Святая вода Существует два чина освящения воды – Великий (на Крещенье Господне, 19 января) и небольшой. У меня именно сейчас стоит вода из святого источника, которую мы набрали 5 лет назад.
Читать далее НП «СПОРТИВНЫЙ ЛЫЖНЫЙ КЛУБ ГОРОДА СОСНОГОРСКА» Основной вид деятельности: "Деятельность по организации отдыха и развлечений, культуры и спорта / Деятельность в области спорта". Полное название: "СПОРТИВНЫЙ ЛЫЖНЫЙ КЛУБ ГОРОДА СОСНОГОРСКА", НЕКОММЕРЧЕСКОЕ ПАРТНЕРСТВО, ОГРН: 1091100000507, ИНН: 1108019263.
Читать далее Продам карандаши Марко от 12 до 72 цветов Есть акварельные. Оригинал Карандаши не крошатся при затачивании, не содержать вредных веществ и неопасны при применении их по назначению. Грифель мягкий, стойкий к ударам, обеспечивает мягкое рисование и не требует очень сильного надавливания.
Читать далее С Днём рожденья подруга Вот уже собрались,все твои друзья Ведь сегодня праздник,в жизни у тебя Дорогая Лена,ты прими скорей Поздравления ... - эти,от счастья,мы ненастья,прошли фортуна,выбрала хотят,все Днём Лена,милая подруга,в обиды,ты рядом,только подставлю,в подруга,только праздник,у будет,на улыбки,я знает,как дружбу, прекрасный,я тебе
Читать далее Мэтьюз готов играть в Швейцарии Он считает, что его решение повлияет на остальных американских хоккеистов. "Я не считаю себя в этом случае первооткрывателем. Вспомните 2 года назад Швейцария вышла в финал чемпионата мира в Стокгольме, опередив Канаду, США, Финляндию и Россию".
Читать далее Математическое моделирование автоматизированных систем Такой параметр обычнонарекаютцветом; цвет можно использовать как довод в функциональных сетях. Сеть Петри при этомнарекают
цветной.
Среди остальных разновидностей сетей Петри следует упомянуть
ингибиторные
линии, характеризующиеся тем, что в них вероятны запрещающие (ингибиторные) дуги.
Понятие о моделях и моделировании. Свойства моделей. Классификация моделей Пусть - j-тая грань многогранника Z (предположим, что Z вводит m() граней). Эти грани могут быть заданы линейными уравнениями:
j
=1,…m(), (11.30)
где z
i
– составляющие вектора z, i=1.. ||||. Легко осознать, что (11.
Имитационное моделирование Для формализации действий используем прибор Q-схем. Структурная схема модели может быть представлена в виде, изображенном на наброске 2.
Рисунок - Q-схема процесса
Источник И1 имитирует родник речевых пакетов.
Такие места при замещении в простую сеть разбиваются на огромное количество мест, количество которых равнозначно мощности множества значений токенов возможных в этом месте.
Нейронные сети Федеральное агентство по сформированию
Государственное образовательное заведение высшего профессионального образования
Кафедра справочных систем в экономике
Реферат по справочным технологиям
на тему «Нейронные сети»
Выполнил: ученик группы ЭИС-458
Тема 5. Искусственные нейронные линии Базовым субъектом мозга человека являются особые клетки, известные как нейроны, способные запоминать, размышлять и использовать предыдущий опыт к любому действию, что отличает их от других клеток тела.
1 Нечеткие нейронные линии Наиболее популяренметодгорной кластеризации и его частные случаи:методпикового группирования иметодразностного группирования [3]. При их применении в гибридной экспертной системе [1] центры кластеров подобают точкам наибольшего скопления векторов поучающей выборки (ОВ). Кластер имеет форму
Экономико-математическое моделирование : Нейронные линии Актуальность изысканий в этом направлении подтверждается массой разнообразных применений нейросетей.
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА K-MEANS, НЕЙРОННОЙ СЕТИ ХЭММИНГА И МЕТОДА ВИОЛЫ-ДЖОНСА ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТА Крестами показаны центры кластеров. Рамкой задано объединение ближайших кластеров
Далее очевидно распараллеливание вычисления для любого найденного предмета.
1.6.3. Применение выученной нейронной сети Нейронная сеточка позволяет обрабатывать внушительное количество причин (до нескольких тысяч), независимо от их наглядности. Это универсальный «хороший врач», который может поставить собственный диагноз в любой области.
Нейронные линии и процесс обучения. Предсказание/прогноз имеют существенное влияние на принятие решений в бизнесе, науке и авиатехнике. Предсказание цен на фондовой бирже и прогноз погодки являются типичными приложениями техники предсказания/прогноза.
Оптимизация.
Название конспекта: Кластеризация с помощью нейронных сетей При этом, как было сообщено выше, нейроны также взаимодействуют друг с спутником. Величина этого взаимодействия определяется расстоянием меж нейронами на карте.
Начальная инициализация карты.
Нейронные линии 1. Биологический нейрон
На рис. 1.1 сформулирована структура пары типичных биологических нейронов.
Информационно-справочная соц сеть радиотехников и электроников Простой нейрон
1.2. Функция авторизации
1.3. Нейрон с векторным въездом
2. Архитектура нейронных сетей
2.1. Однослойныелинии
2.2. Многослойные линии.
2.3. Сети с искренний передачей сигнала
3. Создание, инициализация и моделированиелинии
ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
1.
А.А. Талалаев, И.П. Тищенко, М.В. Хачумов "Выделение и кластеризация текстовых и графических субъектов на полутоновых снимках" (стр. 72 - 84) Область научных интересов: подложный интеллект, машинная графика, определение образов, параллельные вычисления.
Тищенко Игорь Петрович.
Нейронные линии. Программирование Топология такой линии характеризуется тем, что количество нейронов в воскресном слое, как правило, равнозначно количеству определяемых классов. При этом устанавливается соразмерность между выходом нейронной линии и разрядом, который он представляет.
Исследование способности применения искусственных нейронных сеточек для автоматического управления Для обучения самоорганизующихся нейронных сеточек используется конкурентный еще один способ, который был предложен в 1976 г. С. Гроссбергом (S. Grossberg) и после этого развит в работах финского философа Т. Кохонена (Т. Kohonen).
Сети адаптивного резонанса
Лекции по целостности и приложениям искусственных нейронных сетей Принципы нейродинамики. Москва: Мир, 1965.
Автоматы. Под. ред. К.Э. Шеннона и Дж. Маккарти. Москва: Издательство Иностранной Литературы, 1956.
Д. Марр. Зрение. Москва: Радио и Связь, 1987.
М. Минский, С. Пейперт. Персептроны. Москва: Мир, 1971.
Бозе-Эйнштейна.
[…]
Приведём некоторое количество примеров самоорганизующихся сетей.
Нейронные сети. Была изучена очень обычная, состоящая всего из 282 нейронов нейронная сеточка червя нематода (собственно круглого червя) С. elegans.
Доп.точки доступа:
Сырямкин, В. И. (доктор инженерных наук); Горбачев, С. В. (кандидат инженерных наук); Сырямкин, М. В.; Абрамова, Т. В.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)
Найти схожие
Аникин, В. И.
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ Валерий Владимирович
– канд. техн. наук, учитель, кафедра «Информационные технологии», Кубанский общенародный институт. E-mail: Garnaga.Valeriy@fpm. kubsu.ru
Кольцов Юрий Владимирович
– канд. физ.-мат. наук, учитель, зав. кафедрой «Информационные технологии», Кубанский общенародный институт. Тел.
Математическое моделирование автоматических торговых систем систем При применении языков, ориентированных на процессы, в составе СИМ отличаются элементарные части и ими могут быть источники входных токов заявок, устройства, накопители и узлы.
Понятие о моделях и моделировании. Свойства моделей. Классификация моделей H и G реализуют миссии z(t) и y(t). Структура этих операторов фактически и подчеркивает агрегаты среди прочих систем.
Предположение 1
. Будем полагать, что за конечный интервал времени в машин поступает конечное число входных и управляющихзнакови вырабатывается конечное число выходных знаков.
Имитационное моделирование Смоделировать 10 с работы системы. Определить частоту затирания пакетов и частоту подсоединения ресурса.
1 ПОСТРОЕНИЕ СХЕМЫ МОДЕЛИ
Структурные схемы определяют основные инициативные части процесса работы, их назначение и связи.
Получается, что при синхронизации мест неугомонного типа (с одинаковыми допустимыми типами токенов) значениехарактеристикодной сети никак не влияет на значениехарактеристикдругой, то есть смысл операции в цветных и обычных сетях может пониматься по-разному. Чтобы данного избежать, необходимо доопределить s-точку доступа:
Нейронные сети Федеральное агентство по сформированию
Государственное образовательное заведение высшего профессионального образования
Кафедра справочных систем в экономике
Реферат по справочным технологиям
на тему «Нейронные сети»
Выполнил: ученик группы ЭИС-458
Тема 5. Искусственные нейронные линии Модель нейрона
Модифицированные въезды передаются на функцию суммирования, которая в большей степени только суммирует произведения. Можно выбрать разнообразные операции, такие как среднее арифметическое, наибольшее, меньшее, OR, AND, и т.п., что изготавливают разные значения.
1 Нечеткие нейронные сети Четкие способы кластеризации разбивают исходное огромное количество объектов X на несколько непересекающихся подмножеств. При этом хоть какой объект из X принадлежит лишь одному кластеру.
Экономико-математическое моделирование : Нейронные линии Двунаправленные линии. В таких сетях меж слоями есть связи как в направлении от входного эпидермиса к выходному, так и в обратном; Самоорганизующиеся малолитражки. Такиелиниипредставляют собой, как распоряжалось, двумерную структуру нейронов.
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА K-MEANS, НЕЙРОННОЙ СЕТИ ХЭММИНГА И МЕТОДА ВИОЛЫ-ДЖОНСА ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТА [4].
Рисунок 2. Изображение, подчеркнутое методом Виолы-Джонса
Затем проводится нормализация иллюстрации методом трансформации до фиксированных размеров (а).
1.6.3. Применение обученной нейронной линии Кластеризация - это разбиение набора прототипов на несколько компактных областей (кластеров), при этом число кластеров заблаговременно неизвестно. Кластеризация дает возможность представить неоднородные данные в не менее наглядном виде и использовать дальше для исследования любого кластера разнообразные методы.
Нейронные сети и процесс обучения. Более тамошнего, если предположена ошибка в вычислении адреса, то может быть найдена абсолютно иная информация. Ассоциативная память,либопамять, адресуемая по содержанию, доступна по согласию заданного содержания. Содержимое памяти может быть затребовано даже по частичному входулибоискаженному содержанию.
Название конспекта: Кластеризация с помощью нейронных сетей Param.epochs=500; %3адание множества циклов обучения
% Задание новоиспеченного входного вектора
B = 65
y = (2,1) 1
Результат работы схемы представлен на
рис. 2.
Кроме того, его можно усмотреть в командном окне: у= (2,1) 1
Нейронные линии Такой многоуровневый подступ не только предоставляет читателю обзор по поддельным нейронным сетям, однако также дает возможность заинтересованным лицам серьезнее и глубже изучить предмет.
Информационно-справочная соц сеть радиотехников и электроников ЕНЕНИЕ ЛИНЕЙНЫХ СЕТЕЙ
РАДИАЛЬНЫЕ БАЗИСНЫЕ СЕТИ
1. СЕТИ GRNN
2.CETHPNN
СЕТИ КЛАСТЕРИЗАЦИИ И КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ
1. САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
1.1. Спой Кохонена
7.2. Карта Кохонена
2.LVQ-CETH
РЕКУРРЕНТНЫЕ СЕТИ
1. СЕТИ ЭЛМАНА
2. СЕТИ ХОПФИЛДА
А.А. Талалаев, И.П. Тищенко, М.В. Хачумов "Выделение и кластеризация текстовых и графических субъектов на полутоновых снимках" (стр. 72 - 84) Область научных интересов: подложный интеллект, машинная графика, определение образов, параллельные вычисления.
Тищенко Игорь Петрович.
Нейронные линии. Программирование Прогнозирование
Способности нейронной линии к прогнозированию напрямую следуют из ее возможности к обобщению и выделению скрытых зависимостей меж входными и выходными данными.
Лекции по целостности и приложениям искусственных нейронных сетей Значительное место в данных исследовательских работах традиционно занимает математическое моделирование.
Бозе-Эйнштейна.
[…]
Приведём некоторое количество примеров самоорганизующихся сетей.
Нейронные сети. Была изучена очень обычная, состоящая всего из 282 нейронов нейронная сеточка червя нематода (собственно круглого червя) С. elegans.
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TF-IDF, нейронной линии Кохонена и алгоритма кластеризующего расширяющегося нейронного газа. Эти подступы применяются для обучения линии Кохонена на стабильно добавляющихся выборках индексируемых данных.