2.3 - Багатошаровий персептрон Гамбія
На малюнку 2.3 приведена схема популярного свого часу багатошарового персептрона Гамбія, що є розвитком викладеного вище одношарового персептрона.
На закінчення відзначимо, що, незважаючи на зазначене схожість ідей, персептрон більшою мірою, ніж Пандемоніум, відповідає нашим уявленням про структуру і процеси функціонування мозку. Можливо тому він виявився більш ефективний і отримав в наші дні подальший розвиток і застосування в нейромережевих і нейрокомп'ютерних технологіях.
2.2.4 Попередня обробка зображень
На першому етапі обробки зображень, що надходять зі зчитувального пристрою, вирішується завдання фільтрації, тобто пониження різного роду шумів (перешкод), що вносяться вимірювальними системами і каналами зв'язку.
Припустимо, що в комп'ютер надходить деяка двовимірне зображення, яке можна описати функцією f (х, у), що представляє собою розподіл, наприклад, яскравості, світності, щільності. Надалі цю функцію будемо називати зачерненност'ю.
Для подальшої обробки необхідно виконати квантування (дискретизацію) цієї функції як по простору, так і за значенням зачорненими.
Сегментація
Зазвичай зображення складається з двох частин: компонентів образу, що підлягає розпізнаванню, і фону. Під сегментацією розуміється віднесення елементів зображення або до компонентів образу, або до фону. Існують два методи сегментації - поділ по порогу і виявлення краю.
Поділ по порогу. Сегментація здійснюється виключно на основі значення функції зачорненими кожного елемента зображення. Якщо функція f (х, у)> , Де - значення деякої порогової величини, то відповідний елемент зображення класифікується як компонента розпізнаваного образу, в іншому випадку він ставиться до фону.
Рисунок 2.4 - Розподіл функції зачорненими у=f (х, у) в площині х - у (а), в перетині у=0 (б), розподіл її похідної за х (в), модуля похідної (г) і особливостей поля похідної (д)
Рисунок 2.5 - Правило формування ланцюгового коду
На сегментованому таким чином зображенні легко виділити контури розпізнаваного образу. Позначимо через S деякий цікавить нас підмножина елементів зображення, що відноситься до компонентів образу, а через S «- Доповнення підмножини (фон). Тоді контур складатиметься з елементів підмножини S, які мають в якості сусідніх елементи підмножини S ». Користуючись цим правилом, нескладно створити алгоритм, що виявляє контурні пікселі.
Виявлення краю. Зазвичай межа між компонентами образу і фоном характеризується різкою зміною функції зачорненими. Тому виявити цю межу можна шляхом диференціювання функції f (х, y) за координатами, як схематично показано на рис. x.x. Помилкові краю можна видалити, а втрачені - відновити, використовуючи апріорну інформацію про образ.
Обробка сегментованих зображень
Топологічні особливості контуру можна виявити, користуючись ланцюговим кодом. Правило формування ланцюгового коду ілюструє малюнок 2.6 Для кодування чергового пікселя контуру використовуються числа від 1 до 8 залежно від його розташування відносно початкового пікселя.
За запису контуру в ланцюговому коді можна об...
