Przypomnienie: Przestrzeń cech, wektory cech

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
I część 1.
Advertisements

PODZIAŁ STATYSTYKI STATYSTYKA STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA
Statystyka Wojciech Jawień
Typy strukturalne Typ tablicowy.
Modele oświetlenia Punktowe źródła światła Inne
Analiza współzależności zjawisk
Standardowa biblioteka języka C++
Przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów
Przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów
Inteligencja Obliczeniowa Metody oparte na podobieństwie do wzorców.
Krzysztof Skabek, Przemysław Kowalski
Podstawy grafiki komputerowej
Inteligencja Obliczeniowa Metody probabilistyczne.
Metody rozpoznawania obrazów cd.
Elementy Modelowania Matematycznego
Grafika komputerowa Wykład 8 Wstęp do wizualizacji 3D
CLUSTERING Metody grupowania danych Plan wykładu Wprowadzenie Dziedziny zastosowania Co to jest problem klastrowania? Problem wyszukiwania optymalnych.
Materiały do zajęć z przedmiotu: Narzędzia i języki programowania Programowanie w języku PASCAL Część 5: Typy porządkowe, wyliczeniowe i okrojone. Definiowanie.
Ulepszenia metody Eigenfaces
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Skośny efekt magnetooptyczny w ośrodkach izotropowych
R.
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Wstęp. Włodzisław Duch Katedra Informatyki Stosowanej UMK Google: W. Duch.
Wprowadzenie do budowy usług informacyjnych
Niepewności przypadkowe
Rozpoznawanie obrazów
Eksperymentalna ocena jakości rozpoznawania
Klasyfikacja Obcinanie drzewa Naiwny klasyfikator Bayes’a kNN
Odkrywanie wzorców sekwencji
Grupowanie Wprowadzanie Definicja problemu
Rozpoznawanie twarzy Wprowadzenie Algorytmy PCA ICA
Podstawy programowania
Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk Kamil Janus.
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Kwazikryształy o symetrii ikozaedrycznej
Autorzy:Ania Szczubełek Kasia Sul
INSTRUKCJE Umożliwiają zapis algorytmu, służą do sterowania przebiegiem programu. warunkowe (podejmowanie decyzji) 1. if-else „jeżeli”, 2. switch-case.
III EKSPLORACJA DANYCH
Wykład 16 Inne zagadnienia z prostej regresji liniowej.
Model obiektowy bazy danych
Fizyka z astronomią technikum
Metody Matematyczne w Inżynierii Chemicznej Podstawy obliczeń statystycznych.
- modele dla jedno- i dwufazowych materiałów
Rozkład wariancji z próby (rozkład  2 ) Pobieramy próbę x 1,x 2,...,x n z rozkładu normalnego o a=0 i  =1. Dystrybuanta rozkładu zmiennej x 2 =x 1 2.
Przenoszenie błędów (rachunek błędów) Niech x=(x 1,x 2,...,x n ) będzie n-wymiarową zmienną losową złożoną z niezależnych składników o rozkładach normalnych.
Adaptacyjne Systemy Inteligentne Maciej Bielski, s4049.
WYKŁAD 11 ZJAWISKA DYFRAKCJI I INTERFERENCJI ŚWIATŁA; SPÓJNOŚĆ
WYKŁAD 14 DYFRAKCJA FRESNELA
PROGRAM OPERACYJNY KAPITAŁ LUDZKI Priorytet III, Działanie 3.2 Rozwój systemu egzaminów zewnętrznych Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach.
I T P W ZPT 1. I T P W ZPT 2 Synteza logicznaInżynieria informacji Dekompozycja funkcjonalna Odwzorowanie technologiczne FPGA Hierarchiczne podejmowanie.
Wybrane zagadnienia inteligencji obliczeniowej Zakład Układów i Systemów Nieliniowych I-12 oraz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych proponują.
1 Rozpoznawanie obrazów. 2 Proces przetwarzania w systemie wizyjnym może być podzielony na trzy części: Uzyskanie cyfrowej reprezentacji obrazu (recepcja,
Przetwarzanie obrazów
Średnia energia Średnia wartość dowolnej wielkości A wyraża się W przypadku rozkładu kanonicznego, szczególnie zwartą postać ma wzór na średnią wartość.
IFS, IFSP I GRA W CHAOS ZBIORY FRAKTALNE I WYBRANE SPOSOBY ICH GENEROWANIA.
Przypomnienie: Przestrzeń cech, wektory cech
KULA KULA JEST TO ZBIÓR PUNKTÓW W PRZESTRZENI, KTÓRYCH ODLEGŁOŚĆ OD JEJ ŚRODKA JEST MNIEJSZA LUB RÓWNA PROMIENIOWI.
Treść dzisiejszego wykładu l Weryfikacja statystyczna modelu ekonometrycznego –błędy szacunku parametrów, –istotność zmiennych objaśniających, –autokorelacja,
1 Proces analizy i rozpoznawania. 2 Jak przygotować dwie klasy obiektów?
Człowiek – najlepsza inwestycja
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 8 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Reprezentacje umysłowe
Systemy neuronowo – rozmyte
Metoda klasyczna (wg książki Sasao)
Projektowanie wspomagane komputerem Wykład 7
Projektowanie wspomagane komputerem
PARKIETAŻE PARKIETAŻE PARKIETAŻE.
Zmienna losowa. Wybrane rozkłady zmiennej. Przedział ufności.
Zapis prezentacji:

Przypomnienie: Przestrzeń cech, wektory cech Metody minimalnoodległościowe; Metody wzorców; Metody aproksymacyjne;

Metody minimalnoodległościowe Dwuwymiarowa przestrzeń cech: Podejmowanie decyzji w metodzie NN: 2

Metody rozpoznawania obrazów cd. Metody probabilistyczne Syntaktyczne rozpoznawanie obrazów: - Metody ciągowe, - Metody drzewowe, - Metody grafowe. Metody specjalne

Metody probabilistyczne (statystyczne) Opierają się na informacjach o charakterze statystycznym. Jeśli dane są prawdopodobieństwa występowania obiektów należących do poszczególnych klas: p1, p2,...,pL oraz prawdopodobieństwa warunkowe wystąpienia x przy założeniu że obiekt należy do klasy i: p(x/1), p(x/2),...,p(x/L) błąd rozpoznawania b dla którego dana będzie liczba q określająca stratę związaną z tym błędem

Metody probabilistyczne (statystyczne) Na podstawie tych założeń można obliczyć uogólnioną stratę: oraz ogólną ocenę:

Przypadek szczególny dwie klasy: L=2 jedna cecha: n=1 p2=p; p1=1-p; 0<p<1; rozkłady:

Syntaktyczne rozpoznawanie obrazów: Powstały dla bardzo złożonych obrazów, lub gdy liczba klas jest bardzo duża

Metody ciągowe: Zbiór składowych pierwotnych: Zbiór obrazów poddanych opisowi strukturalnemu: 1 - abcd 2 - aabccd 3 - aaabcccd ...

Kody łańcuchowe Freemana: I – 0000$, P – 000023456$, R – 00002345633$ D – 00002344456$.

Metody drzewowe: Analiza sceny:

Metody drzewowe cd.

Faktura: Przykład powierzchni o wyraźnej fakturze oraz powtarzający się elementarny motyw faktury.

Struktura drzewa, na którym rozpina się faktura z poprzedniego rysunku (a) oraz reprezentacja motywu faktury przez drzewo (b).

Analiza synaktyczna dzrzew T: I wzorzec – 1(00(11(00)1)0) II wzorzec – 1(10(11(11)1)1) Kolejność: (a) generacji poddrzew, (b) analizy poddrzew w gramatyce drzewowej:

Metody grafowe:

Tor przetwarzania obiektów w synaktycznym systemie rozpoznawania obrazów:

Podsumowanie: Przestrzeń cech, wektory cech Metody minimalnoodległościowe; Metody wzorców; Metody aproksymacyjne; Metody probabilistyczne; Syntaktyczne rozpoznawanie obrazów: Metody ciągowe; Metody drzewowe; Metody grafowe; Metody specjalne.