Моделирование систем распознавания изображений: На примере печатных текстов
Диссертация
ЭВМ и распознавание образов. Одной из характеристик живой материи является ее способность воспринимать информацию и адекватно на нее реагировать. Иначе говоря, живые организмы способны распознавать различные образы. Эта способность присуща всем формам жизни и является необходимой для выживания любого организма. В настоящее время полное представление о способностях живых организмов к распознаванию… Читать ещё >
Содержание
- 1. Современные методы распознавания текста и анализа изображений
- 1. 1. Базовые концепции распознавания образов
- 1. 1. 1. Существующие парадигмы теории и практики распознавания образов
- 1. 1. 2. Формализация проблемы распознавания образов
- 1. 2. Основные определения
- 1. 3. Современные методы решения задач распознавания изображений
- 1. 3. 1. Признаки, используемые при распознавании изображений
- 1. 3. 2. Методы выбора признаков объектов для задач распознавания
- 1. 3. 3. Методы классификации признаков
- 1. 4. Методы предварительной обработки изображений
- 1. 4. 1. Классификация искажений изображений символов
- 1. 4. 2. Методы предварительной обработки и борьбы с искажениями изображений
- 1. 1. Базовые концепции распознавания образов
- 2. 1. Формализация задачи распознавания текстов
- 2. 2. Задача выбора признаков
- 2. 3. Задача обеспечения помехоустойчивости признаков
- 2. 4. Задача классификации векторов признаков
- 3. 1. Этапы решения задачи распознавания печатных текстов
- 3. 2. Выбор методики выделения векторов признаков
- 3. 3. Построение векторов признаков изображений символов
- 3. 4. Совершенствование метода получения векторов признаков
- 3. 5. Фильтрация искажений изображений символов
- 3. 6. Классификация векторов признаков
- 4. 1. Выбор средств разработки программного обеспечения
- 4. 2. Общий алгоритм решения задачи распознавания текста
- 4. 3. Алгоритм распознавания символов
- 4. 3. 1. Алгоритм предварительной обработки изображения
- 4. 3. 2. Алгоритм выделения признаков изображения
- 4. 3. 3. Алгоритм классификации признаков изображения
- 4. 4. Структура системы распознавания текстов
- 4. 5. Оценка возможности масштабирования рассмотренных алгоритмов
- 5. 1. Тестирование системы распознавания текста
- 5. 2. Оценка эффективности предложенных методов распознавания текстов
Список литературы
- Абрамов Е. С. О выделении признаков изображений в задаче распознавания текстов. СПб., 2005. 24с. — Деп. в ВИНИТИ от 28.12.2005. № 1757-В2005. «Вестник СПбГУ. Сер. 1.»
- Абрамов Е. С. Применение стандарта DICOM для хранения медицинских изображений // Процессы управления и устойчивость: Труды 33-й научной конференции аспирантов и студентов / Под ред. В. Н. Старкова. СПб.: НИИ Химии СПбГУ, 2002. — С. 323−326.
- Александреску А. Современное проектирование на С++: Обобщенное программирование и прикладные шаблоны проектирования. — М.:Издательский дом «Вильяме», 2002.
- Анисимов Б. В., Курганов В. Д., Злобин В. К. Распознавание и цифровая обработка изображений. — М.: Высш. шк., 1983.
- Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения. М: УФН, 1996. — Т.166. — № 11. — С. 1145−1170.
- Бахвалов Н. С. Жидков Н.П. Кобельков Г. М. Численные методы: Учеб. пособие. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987.
- Белозерский С. А. Основы построения систем распознавания образов: Курс лекций. — Донецк: Дон. Гос. Инст. искусственного интеллекта, 1997.
- Бишоп Д. Эффективная работа: Java 2 / Пер. с англ.- под ред. А. Падалки. — СПб: Питер: К: Издательская группа БХВ, 2002.
- Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование / пер. с англ.- под ред. И. Романовского и Ф. Андреева. — 2-е изд. — М.: Бином, 2001.
- Васильев В. И. Распознающие системы: Справочник. — Киев: Наукова думка, 1983.
- Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. — СПб: Питер, 2001.
- Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. — 2-е изд., доп. — М.: Наука, 1966.
- Гашников М. В. и др. Методы компьютерной обработки изображений. 2-е изд., испр. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.
- Говорухин В., Цибулин Б. Компьютер в математическом исследовании. СПб.: Питер, 2001.
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. — Техносфера, 2005.
- Гришкин В.М. Прогнозирующий вейвлет-фильтр // Процессы управления и устойчивость: Труды Зб-й межвузовской научной конференции аспирантов и студентов / Под ред. Н. В. Смирнова, В. Н. Старкова. — СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2005. С. 265−271.
- Гренандер У. Лекции по теории образов: Том 1: Синтез образов / Пер. с англ.- под ред. Ю. Журавлева. — М.: Мир, 1979.
- Гренандер У. Лекции по теории образов: Том 2: Анализ образов / Пер. с англ.- под ред. Ю. Журавлева. — М.: Мир, 1981.
- Гренандер У. Лекции по теории образов: Том 3: Регулярные структуры / Пер. с англ.- под ред. Ю. Журавлева. — М.: Мир, 1983.
- Гурко А. В., Копейкин М. В. Применение нечетких множеств для распознавания объектов // Процессы управления и устойчивость: Труды 34-й научной конференции аспирантов и студентов / Под ред. Н.В.
- Смирнова, В.Н. Старкова. — СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2003. — С. 346−349.
- Дащенко А. Ф. Кириллов В. Х., Коломиец JI. В. Оробей В. Ф. Matlab в инженерных и научных расчетах. — Одесса, «Астропринт», 2003.
- Дейтел X. М., Дейтел П. Д., Сантри С. И. Технологии программирования на Java 2: Книга 1. Графика, JavaBeans, Интерфейс пользователя / Пер. с англ.- под ред. А. И. Тихонова. — М.: ООО «Вином пресс», 2003.
- Дейтел X. М., Дейтел П. Д., Сантри С. И. Технологии программирования на Java 2: Книга 2. Распределенные приложения / Пер. с англ.- под ред. А. И. Тихонова. — М.: ООО «Бином пресс», 2003.
- Дейтел X. М., Дейтел П. Д., Сантри С. И. Технологии программирования на Java 2: Книга 3. Корпоративные системы, сервлеты, JSP, Web-сервисы / Пер. с англ.- под ред. А. И. Тихонова. — М.: ООО «Бином пресс», 2003.
- Дремин И. В., Иванов О. В, Нечитайло В. А. Вейвлеты и их использование М.: УФН, 2001. — Т. 171. — № 5. — С. 465−501.
- Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен / Пер. с англ.- под ред. В. Л. Стефашока. — М.: Мир, 1976.
- Зверев В. А. Стромков А. А. Выделение сигналов из помех численными методами. — Нижний Новгород: ИПФ РАН, 2001.
- Коллерс П., Халле М., Иден М. и др. Распознавание образов / Пер. с англ. JL И. Титомира. — М.: Мир, 1970.
- Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. — М.: Физматлит, 2001.
- Лакно В. Д. Биоинформатика и высокопроизводительные вычисления. Вестник РФФИ- № 3(21), 2000.
- Люгер Д. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и решения сложных проблем, 4-е изд.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2005.
- Макконелл Дж. Основы современных алгоритмов: 2-е дополненное издание / Пер. с англ.- под ред. С. К. Ландо. — М.: Техносфера, 2004.
- Новиков И. Я, Стечкин С. Б. Основы теории всплесков. — М.: Успехи мат. наук, 1998.
- Патрик Э. А. Основы теории распознавания образов / Пер. с англ.- под ред. Б. Р. Левина. — М.: Советское радио, 1980.
- Петров Б. Н., и др. Проблемы управления релятивистскими и квантовыми динамическими системами. — М.: Наука, 1982.
- Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. — М.: Мир, 1982. Кн.1. — 312 с.
- Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. — М.: Мир, 1982. Кн.2. — 480 с.
- Пытьев Ю. П. Математические методы интерпретации эксперимента: Учеб. пособие для вузов. — М.: Высш. шк., 1989.
- Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Пер. с англ.- под ред. Ю. А. Александрова. — М.: Мир, 1978.
- Сато Ю. Обработка сигналов: первое знакомство / Пер. с англ. — М.: Додэка, 2002.
- Страуструп Б. Язык программирования С++. Специальное издание / Пер. с англ.- под ред. Ф. Андреева, А. Ушакова. — М.: ООО «Бином пресс», 2004.
- Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов / Пер. с англ.- под ред. Ю. И. Журавлева. — М.: Мир, 1978.
- Файн В. С. Опознавание изображений (основы непрерывно-групповой теории и ее приложения). — М.: Наука, 1970.
- Фаулер М., Скотт К. иМЬ. Основы. / Пер. с англ.- под ред. А. Галунова. — СПб: Символ-плюс, 2002.
- Френке. JI. Теория сигналов / Пер. с англ.- под ред. Д. Е. Вакмана. — М.: «Сов. радио», 1974.
- Фу К. Структурные методы в распознавании образов / Пер. с англ.- под ред М. А. Айзермана. — М.: Мир, 1977.
- Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: Пер. с англ. — М.: Наука, 1979.
- Фурман Я. А. и др. Введение в контурный анализ- приложение к обработке изображений и сигналов. — М.: Физматлит, 2003.
- Хабибуллин И. Ш. Самоучитель Java. — СПб.: БХВ-Петербург, 2001.
- Математический энциклопедический словарь / Гл. ред. Ю. В. Прохоров- Ред. кол.: С. И. Адян, Н. С. Бахвалов, В. И. Битюцков, А. П. Ершов, Л. Д. Кудрявцев, А. Л. Онищик, А. П. Юшкевич. — М.: Сов. энциклопедия, 1988.
- Allen R. L., Mills D.W. Signal analysis: time, frequency, scale and structure. — Piscataway: Wiley, 2004.
- Amit Y. 2D object detection and recognition. — MIT, 2002.
- Bow S. T. Pattern recognition and image preprocessing. — 2nd ed. — M. Dekker, 2002.
- Bultheel A. Wavelets, with applications in signal and image processing. — 2002.
- Chen G. Applications of wavelet transforms in pattern recognition and de-noising. — Concordia Univ. of Canada, 1999.
- Chui C. K. An Introduction to Wavelets. — Calif.: Academic Press, 1992.
- Daubechies I. Ten lectures on wavelets. — IAS/Park, 1997.
- DeVore R. A., Lucier B. J. Wavelets. — Acta Numerica, A. Iserles, Cambridge University, 1992. — Vol. 1, pp 1−56.
- Duda R., Hart P., Stork D. Pattern Classification. 2nd ed. — Willey, 2001.
- Duin R. P. W. Four scientific approaches to pattern recognition. — The Netherlands: Delft University: Pattern Recognition Group: Department of Applied Physics of Technology, 2000.
- Duin R. P. W., Pekalska E. Automatic pattern recognition by similarity representations // Electronic letters online — 2001. — Vol. 37, No. 3, pp. 159−160.
- Duin R. P. W., Pekalska E. Classifiers for dissimilarity based pattern recognition // 15th International Conference on Pattern Recognition: Proceedings. pp. 12−16. Delft: Delft Univ. of technology, 2000.
- Duin R. P. W., Ruli F., Ridder D. A note on core research issues for statistical pattern recognition // Pattern Recognition Letters — 2002. — No. 23, pp. 493−499.
- Goswami J.C., Chan A. K. Fundamentals of wavelets. Theory, algorithms, and applications. — Wiley, 2000.
- Kak A. C., Slaney M. Principles of Computerized Tomographic Imaging.
- Society of Industrial and Applied Mathematics, 2001.
- Lemaur G. On the choice of wavelet basis function for image processing.
- Universite de Mons-Hainaut, 2003.
- Lyons R. G. Understanding digital signal processing. — Upper Saddle River: Prentice Hall PTR, 2001.
- Luo. G. Feature extraction by a wavelet algorithm for land classification.
- Buckinghamshire: Chilterns University College, 2003.
- Manassah J. T. Elementary mathematical and computational tools for electrical and computer engineers using matlab. — New York: CRC Press, 2001.
- Marques de Sa J.P. Pattern recognition: concepts, methods, and applications. — Berlin: Springer, 2001.85j Mathews J. H., Fink D. K. Numerical methods using matlab: third edition. Upper Saddle River: Prentice Hall, 1999.
- Meyer Y. Wavelets and Operators. — Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1992
- Ndjountche T., Unbehauen R. Image restoration: the wavelet-based approach. // International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. 2003. — Vol. 17, No 1, pp. 151−162.
- Nixon M.S., Aguado A.S. Feature extraction and image processing. — Oxford: Newnes, 2002.
- Petrou M., Bosdogianni P. Image processing, the fundamentals. — Wiley, 1999.
- Piater J. H. Visual feature learning: Submitted to the graduate school of the University of Massachusetts Amherst in partial fulfillment of the requirements for the degree of doctor of philosophy. — Massachusetts: Univ. of Massachusetts, 2001.
- Wang Shuen-Shang et al. Invariant pattern recognition by moment Fourier descriptor. // Pattern recognition. — 1994. — Vol. 27, pp. 1735−1742.
- Webb A. Statistical Pattern Recognition. — 2nd ed. — Wiley, 2002.
- Абрамов С. M. и др. Суперкомпыотерные и GRID-технологии. — http://www.botik.ru/PSI/RCMS/activity/publications/2005.html, 2005.
- Хабаров С. П. Экспертные системы: Курс лекций. — http: / / firm.trade.spb.ru / serp / maines. htm