Санкт-Петербургский государственный университет Математико-механический факультет

Скачать 301.99 Kb.

Название	Санкт-Петербургский государственный университет Математико-механический факультет
страница	3/6
Дата публикации	17.07.2013
Размер	301.99 Kb.
Тип	Дипломная работа

100-bal.ru > Информатика > Дипломная работа

1 2 3 4 5 6

Google Goggles

Приложение позволяет использовать сервисы google для поиска не по текстовым запросам, а по фотографиям, сделанным с помощью камеры мобильного телефона. Сервис может распознавать от напечатанного текста до достопримечательностей и проиведений искусства³. Текст может быть распознан в том числе и с обложки книги или визитки. Распознавание также ведется с серверной стороны. Сервис является примером видения дальнейшего развития поисковых систем.

Алгоритмы распознавания

Основные алгоритмы, приеменяемые в распознавании образов и, в частности, текста:

Искусственные нейронные сети
Метод опорных векторов
Скрытые Марковские Модели
...

Искусственная нейронная сеть [10] – группа взаимосвязанных процессов – простых нейронов. Концепция алгоритма заключается в попытке симулирования работы нейронов человеческого мозга. Простой нейрон представляет собой процессор, в который поступают сигналы от некоторых других нейронов, и который также может вырабатывать сигнал. Принято говорить, что нейронные сети не программируют, а обучают. Обучение нейронной сети заключается в установке весов, определяющих связи между нейронами. Часто искуственные нейронные сети применяют в задаче распознавания образов.

Применение искусственных нейронных сетей дает высокое качество распознавания. В большинстве продуктов по распознаванию текстов, в том числе в Tesseract-ocr, применяется именно этот подход. К достоинствам метода можно отнести то, что он улавливает скрытые взаимосвязи между передаваемыми ему признаками изображения, в процессе обучения нейронной сети нет необходимости внимательного изучения этих связей – достаточно следить за результатом работы нейронной сети. Метод также позволяет увеличивать качество распознавания за счет увеличения количества передаваемых данных – признаков изображения.

Основная проблема метода – ресурсоемкость. Для обработки одного символа требуется обработать все нейроны и связи между ними. Причем качетво распознавания обеспечивается за счет обнаружения взаимосвязей между признаками, на что напрямую влияет структура сети и количество нейронов, поэтому сокращение числа нейронов в общем случае является недопустимым.

Метод опорных векторов [11]. Рассматривается пространство большей размерности, чем классифицируемые данные. В этом пространстве, ищется гиперплоскость, наиболее явно разделяющая пространство на два кластера. Это определяется «толщиной зазора» данной гиперплоскости – в простейшем случае наименьшим расстоянием от нее до элементов кластеров.

Основной плюс этого достаточно сложного подхода к классификации - наличие методов быстрого решения задачи нахождения подобной гиперплоскости.

Недостатком метода является проблема увеличения размерности, при которой искомые гиперплоскости будут существовать. В задаче распознавания образов это сводится к тому, что необходимо исследовать взаимосвязи между подаваемыми на вход алгоритму признаками изображения. Также сложным является увеличение точности распознавания, для которого необходимо добавление новых признаков.

Скрытые Марковские Модели [12]. Предполагается, что есть некоторый марковский процесс, который порождает текущий вывод (в данном случае - изображение). Целью алгоритма является определение параметров этого процесса.

Существующие системы обработки чеков

Как говорилось ранее, возможность использования кассовых чеков в качестве источника данных для системы контроля расходов – потенциально востребованная задача.

На сегодняшний день нет полноценных функционирующих систем, использующих мобильный телефон для распознавания чека с последующим его анализом. Тем не менее есть несколько стартапов[13,14], занимающихся этой задачей. И в частности, созданы рабочие прототипы таких систем.

Во всех подобных прототипах распознавание осуществляется на серверной стороне, что с одной стороны упрощает процесс переноса приложения на другие мобильные платформы, но с другой – влечет за собой ряд недостатков, например, таких как нарушение приватности данных, невозможность автономной работы, дополнительный расход интернет-трафика.

1 2 3 4 5 6

Похожие:

	Санкт-Петербургский Государственный Университет Математико-механический факультет Сергей Николаевич Кучер, проректор краевого государственного образовательного учреждения дополнительного профессионального образования...		Санкт-Петербургский государственный морской технический университет... Рецензия на книгу: С. А. Остроумов "Биотический механизм самоочищения пресных и морских вод: элементы теории и приложения" (Москва,...
	Математико-механический факультет Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования		«Санкт-Петербургский государственный университет» (СПбГУ) Исторический факультет утверждаю Краснодарский государственный историко-археологический музей-заповедник им. Е. Д. Фелицына
	Обзор современных систем управления бизнес-процессами Агапова Татьяна, математико-механический факультет, 2 курс		Психическое здоровье в Германии и России: Клиническая и исследовательская инициатива Санкт-Петербургский научно-исследовательский Санкт-Петербургский государственный университет
	Математико-механический факультет asmpy ассемблер python compiled (*. pyc ) файлов Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Санкт-петербургский Государственный университет Восточный факультет Филиппов Е. А. Аннотация Метадическая разработка интегрированного урока с использованием возможностей интерактивной доски
	Правительство Российской Федерации Санкт Петербургский государственный... Муниципальное автономное образовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа №21»		Санкт-Петербургский центр научно-технической информации «Прогресс»,... Особенности размещения государственного заказа в связи с изменениями в федеральном
	«Санкт-Петербургский государственный университет» (СПбГУ) Исторический факультет утверждаю Учебно-методический комплекс по дисциплине «Биохимия молока и мяса» составлен на основе		Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Санкт-Петербургский Государственный Политехнический Университет, Факультет Иностранных Языков
	Российской Федерации Санкт Петербургский государственный университет Физический факультет Цель изучения дисциплины: Обучение магистрантов аналитическим методам анализа структуры и эволюции нелинейных полей		Основная образовательная программа (ооп) бакалавриата, реализуемая... «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им проф. М. А. Бонч-Бруевича» (СПбгут) по направлению подготовки...
	Основная образовательная программа (ооп) бакалавриата, реализуемая... «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им проф. М. А. Бонч-Бруевича» (СПбгут) по направлению подготовки...		Санкт-Петербургский государственный университет Факультет философии и политологии Контрольная работа по дисциплине «Культура речи и деловое общение» является допуском студента заочной формы обучения к зачету

Школьные материалы