PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие

Но проблемы такого рода вполне решаемы в PANN несколькими путями, в частности:

1. Выравнивание освещенности известными графическими или математическими средствами.

2. Введение системы оценки весомости признаков и фильтрации некоторых признаков.

3. Создание набора пересекающихся классов, как будет показано в ниже.

4. Создание «комитета по распознаванию» – логической экспертной системы, выносящей «приговор» по сумме распознаваний по разным классам и имиджам. То есть фактически воспроизводящей то, что делает человек, внимательно приглядывающийся к объекту.

2.4.4. Индексация числовых последовательностей в BCF

Индексация для быстрого поиска информации.

Сегодня в компьютерной науке широко применяется поисковая индексация. Файлы индексов облегчают поиск информации, и по своему объему они в 10 раз меньше, чем исходные файлы. Но для разных типов файлов (например, графических) индексация сложнее, и поиск не всегда работает адекватно.

PANN обеспечивает более организованный и стандартизированный подход к индексации и поиску.

Использование разработанного компанией Progress Inc формата Binary Comparison Format (BCF) позволяет строить стандартные и универсальные поисковые индексы – идентификаторы для любой числовой последовательности как линейные свертки цифрового массива. Эти индексы представляют собой последовательность матричных сумм с совпадающими номерами строк и столбцов, полученных путем векторного умножения данного цифрового массива на его собственную транспозицию.

При этом процесс поиска по индексам происходит параллельно, что обеспечивает его многократное ускорение.

Например, имеется имидж, описанный в виде матрицы |X| с числом пикселей n =1024 и числом уровней веса k = 10.

Определим векторное произведение матрицы |X| на ее собственную транспозицию |X|

как индекс I. I = |X| ? |X|

= |?| = ?00, ?11, ?22, ?33, ?44, … ?99:

Рис.

Длина полученного индекса равна числу уровней веса и не зависит от числа пикселей в имиджах. Значит, если установить стандартное число весов 10 (это удобно, так как соответствует принятой десятичной системе счисления), то эти индексы будут стандартными для всех библиотек, что обеспечит возможность их всеобщего применения.

Каждый образ в библиотеках распознавания должен быть снабжен индексом.