Распознающие системы (Systems of Recognition) (Universarium)

Распознающие системы (Systems of Recognition) (Universarium)
Free Course
Categories
Effort
Certification
Languages
Помимо школьных знаний по геометрии , нужны некоторые сведения из аналитической геометрии и из теории множеств, которые, впрочем, могут быть изложены по ходу курса.
Misc
Распознающие системы (Systems of Recognition) (Universarium)
К распознаванию образов сводится большое число значимых для практики задач в технике, медицине, военном деле, и т. п. Курс ориентирован на доказательность в распознавании, т. е. на подход, при котором алгоритмы распознавания строятся на основе доказывемых утверждений (теорем) о свойствах образов. В курс включено описание как классических математических подходов к распознаванию (дискриминантный подход, перцептроны, тесты) , так и новых разаботок последних лет, в том числе и в МГУ. Даются необходимые определения и содержательно описываются ( там, где затруднительно в силу сложности дать точные формулировки) основные теоремы описываемых подходов.

К распознаванию образов сводится большое число значимых для практики задач в технике, медицине, военном деле, и т. п. Курс ориентирован на доказательность в распознавании, т. е. на подход, при котором алгоритмы распознавания строятся на основе доказывемых утверждений (теорем) о свойствах образов. В курс включено описание как классических математических подходов к распознаванию (дискриминантный подход, перцептроны, тесты) , так и новых разаботок последних лет, в том числе и в МГУ. Даются необходимые определения и содержательно описываются ( там, где затруднительно в силу сложности дать точные формулировки) основные теоремы описываемых подходов.


1) Введение. Доказательность и эвристика при распознавании образовю. Что есть изображение?

2) Геометрические преобразования и кодирование изображений.

3) Теоремы об инвариантности кодов изображений. Двумерные и трехмерные и изображения.

4) Восстановление трехмерного изображения по плоским проекциям как основа для модели стереовосприятия.

5) Оптимальное наложение изображений как основа для алгоритмов распознавания. Теорема о необходимом условии оптимального взаиморасположения изображений. Эскизы и остовы изображений.

6) Дискриминантный подход к распознаванию. Теорема Новикова.

7) Перцептрон и нейрокомпьютеры. Лингвистический подход к распознаванию .

8) Тестовый подход к распознаванию. Алгоритм В.Б.Кудрявцева голосования по тестам.





Free Course
Помимо школьных знаний по геометрии , нужны некоторые сведения из аналитической геометрии и из теории множеств, которые, впрочем, могут быть изложены по ходу курса.