|
تابع المقدمة في تمييز الأنماط ومعالجة الصور Pattern Recognition and Image Processing
تابع مقدمة في تمييز الأنماط ومعالجة الصور
نستكمل حديثنا اليوم عن الطريقتين المتبقيتين:
الطريقة الثالثة Syntactic and Structural Approach
في هذه الطريقة لا نكتفي فقط بالقيم الرقمية لخصائص كل صنف، ولكن نضيف عليها العلاقات البينية Interrelationships or Interconnection of Features بين هذه الخصائص في كل صنف والتي تتيح لنا معلومات هيكلية ضرورية في التعرف على الأنماط!
آخر الدراسات في هذا المجال توصلت إلى أن أقوى طريقة للتعرف على الأنماط هي الطريقة التي تجمع بين Statistic pattern recognition approach مع Syntactic pattern recognition كطريقة واحدة تسمى Syntactic-Semantic approach.
في مرحلة التعلم في هذه الطريقة يمثل النمط عادة كشجرة tree أو رسم بياني graph او سلسلة حرفية string من العناصر الأولية primitives والعلاقات بينها relations كما توضح الصورة:
وعملية اتخاذ القرار في مرحلة التعرف أو التصنيف هي عبارة عن عملية تحليل Syntax analysis أو بمعنى آخر برنامج تعريب parsing procedure. وأعلى نسبة مقارنة ناتجة من مقارنة الصورة المدخلة مع كل شجرة tree (أو graph أو string على حسب التمثيل المعتمد في التطبيق) مخزنة تحدد الصنف الذي تنتمي إليه الصورة المدخلة! الشكل التالي يوضح عملية التصنيف في هذه الطريقة:
لنأخذ مثال:
صورة مدخلة يوجد بها دائرتين (خصائص) لو كانت المسافة بينهما ما بين 1 إلى 2 سم فمن الممكن أن تصنف الصورة على أنها صورة نظارة مع الأخذ بالاعتبار الخصائص الأخرى وعلاقتها فيما بينها، اما لو كانت المسافة بينهم متر تقريباً فمن الممكن أن تصنف على أنها إنوار سيارة مع الأخذ بعين الاعتبار الخصائص الأخرى طبعاً... وهكذا
تستخدم هذه الطريقة في التعرف على الأهداف أو الصواريخ target recognition وكذلك في التعرف على الأحرف character recognition وغيرها.
-=-=-=-=-=-=-
الطريقة الرابعة Neural Networks Approach
الشبكات العصبية علم قائم بحد ذاته اهتم به العلماء لسنوات عديدة بهدف الوصول إلى طريقة أشبه ما تكون بطريقة الإنسان في التعرف على الأنماط. ولا يسعنا شرح مفاهيم العلم في هذه الوهلة ولا بسلسلة دروس متكاملة*، ولكن باختصار يقوم على استخدام المعالجة المتوازية للبيانات في وقت واحد، هذه المعالجة تتم في معالجات او وحدات units أو طرفياتnodes -وكلاهم بمعنى واحد- تتصل ببعضها البعض عن طريق وصلات ذات أوزان weights والتي ضبطت أثناء عملية تدريب الشبكة. وفي مجال تمييز الأنماط مجموعة من الصور patterns تدخل إلى الشبكة العصبية فتقوم الشبكة العصبية بضبط أوزانها طبقاً لميكانيزم معين وعمليات طويلة:
بعد ذلك وفي مرحلة التصنيف يقدم للشبكة pattern وبناء على الأوزان فيها تقوم بتصنيف هذا النمط:
المزيد من المواضيع
مقدمة عن الذكاء الاصطناعي
دورة أمن المعلومات: الدرس الثالث [الإجراءات المضادة عند حدوث الخطر Countermeasures]
نظرية التخطيط البياني Graph Theory
مقياس البرامج الذكية [(Turing Test)]
مقدمة في تمييز الأنماط ومعالجة الصورPattern Recognition and Image Processing
|
