WO2000070498A1 - Method using recognition integrity, recognition task-orientation and adaptability for the conversion of computer codes during the process for recognising their corresponding image fragments - Google Patents

Method using recognition integrity, recognition task-orientation and adaptability for the conversion of computer codes during the process for recognising their corresponding image fragments Download PDF

Info

Publication number
WO2000070498A1
WO2000070498A1 PCT/RU2000/000138 RU0000138W WO0070498A1 WO 2000070498 A1 WO2000070498 A1 WO 2000070498A1 RU 0000138 W RU0000138 W RU 0000138W WO 0070498 A1 WO0070498 A1 WO 0070498A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
recognition
ρasποznavaniya
hypothesis
scenario
hypotheses
Prior art date
Application number
PCT/RU2000/000138
Other languages
French (fr)
Russian (ru)
Inventor
David Evgenievich Yang
Vadim Vladislavovich Tereschenko
Konstantin Vladimirovich Anisimovich
Konstantin Alexeevich Zuev
Original Assignee
David Evgenievich Yang
Tereschenko Vadim Vladislavovi
Anisimovich Konstantin Vladimi
Konstantin Alexeevich Zuev
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from RU99108913/09A external-priority patent/RU99108913A/en
Application filed by David Evgenievich Yang, Tereschenko Vadim Vladislavovi, Anisimovich Konstantin Vladimi, Konstantin Alexeevich Zuev filed Critical David Evgenievich Yang
Priority to AU39898/00A priority Critical patent/AU3989800A/en
Publication of WO2000070498A1 publication Critical patent/WO2000070498A1/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/30Semantic analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/53Processing of non-Latin text
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition

Definitions

  • Izves ⁇ en ⁇ a ⁇ zhe s ⁇ s ⁇ b is ⁇ lz ⁇ vaniya tsel ⁇ s ⁇ n ⁇ s ⁇ i ⁇ as ⁇ znavaniya, purposeful ⁇ avlenn ⁇ s ⁇ i ⁇ as ⁇ znavaniya and ada ⁇ ivn ⁇ s ⁇ i for ⁇ e ⁇ b ⁇ az ⁇ vaniya ⁇ m ⁇ yu ⁇ e ⁇ ny ⁇ ⁇ d ⁇ v vy ⁇ lnenny ⁇ as simv ⁇ l ⁇ v in ⁇ tsesse ⁇ as ⁇ znavaniya s ⁇ ve ⁇ s ⁇ vuyuschi ⁇ them ⁇ agmen ⁇ v iz ⁇ b ⁇ azheniya [ ⁇ u ⁇ v ⁇ ds ⁇ v ⁇ ⁇ lz ⁇ va ⁇ elya B ⁇ e ⁇ ea ⁇ eg 4.0 ⁇ ⁇ ⁇ yl ⁇ age ⁇ ive, ⁇ s ⁇ va 1998. ⁇ azans ⁇ y ⁇ izv ⁇ d
  • the disadvantages of the known artifacts are the relatively low and functional characteristics, including the high values of the obtained ones.
  • the risk of disbursement is mainly related to restrictions on the allocation of recognition between 2 Meni and ⁇ a ⁇ zhe with ⁇ aches ⁇ v ⁇ m is ⁇ dny ⁇ g ⁇ a ⁇ iches ⁇ i ⁇ iz ⁇ b ⁇ azheny, ⁇ e ⁇ ede- lyae ⁇ sya in chas ⁇ n ⁇ s ⁇ i, ⁇ em, ch ⁇ ⁇ edyavlyayu ⁇ for ⁇ as ⁇ znavaniya, na ⁇ ime ⁇ , izg ⁇ tov- lenn ⁇ e on ⁇ se ⁇ i ⁇ valn ⁇ m a ⁇ a ⁇ a ⁇ e iz ⁇ b ⁇ azhenie, ⁇ a ⁇ s ⁇ g ⁇ ammu, granules or mashin ⁇ is- ⁇ u ⁇ isny ⁇ e ⁇ s ⁇ .
  • a computer code for example, a symbol
  • a computer-based presentation of a part of the information in particular, symbolic.
  • P ⁇ tsess ⁇ as ⁇ znavaniya - ⁇ tsess ⁇ b ⁇ ab ⁇ i sis ⁇ em ⁇ y ⁇ as ⁇ znavaniya introduced ce ⁇ in ⁇ m ⁇ yu ⁇ e ⁇ g ⁇ a ⁇ iches ⁇ g ⁇ iz ⁇ b ⁇ azheniya ne ⁇ g ⁇ simv ⁇ la in ⁇ ezul ⁇ a- Te cheg ⁇ sis ⁇ ema ⁇ as ⁇ znavaniya ⁇ i ⁇ isyvae ⁇ iz ⁇ b ⁇ azheniyu ⁇ m ⁇ yu ⁇ e ⁇ ny ⁇ d e ⁇ g ⁇ simv ⁇ la.
  • the acceptable value of the guarantee of the recognition of a meaningful unit is the value of the error of the satisfaction (fulfillment) of the good faith of the recognition of the property.
  • the total value of the recognition error is the relative total number of semantic units of the original quantitatively recognized units.
  • the basis of the hypothesis is the availability of all the hypothesis that is acceptable for use in the process of recognition.
  • Integrity of recognition - this is the finding of the basic significant parts of the original and the separation, the correspondence and the sharing of the original.
  • a valid set of semantic units includes the whole set of probabilities for recognizing a set of semantic units. 4
  • the semantic unit is that it is used for any kind of practical use of the image (a fragment of the information), for example, a letter, a symbol, a second element. or a combination of commercially available compartments.
  • the original data array is a convenient way to get the meaning of the units from the available multiples.
  • EFFICIENCY - this is the ability of recognition systems to change recognition scenarios, based on the data received already in the recognition process. ⁇ Parts, this is a self-learning system. Adaptation system - this means that you have the opportunity to secure recognition systems to change scenarios.
  • P ⁇ i izl ⁇ zhenii information ⁇ d ⁇ ve ⁇ zhdayuschi ⁇ v ⁇ zm ⁇ zhn ⁇ s ⁇ ⁇ susches ⁇ vleniya iz ⁇ b ⁇ e ⁇ eniya tseles ⁇ b ⁇ azn ⁇ b ⁇ lee de ⁇ aln ⁇ ⁇ isa ⁇ ⁇ edl ⁇ zhenny s ⁇ s ⁇ b used ⁇ lz ⁇ vaniya tsel ⁇ s ⁇ n ⁇ s ⁇ i, tselena ⁇ avlenn ⁇ s ⁇ i and ada ⁇ ivn ⁇ s ⁇ i for ⁇ e ⁇ b ⁇ az ⁇ va- Nia ⁇ m ⁇ yu ⁇ e ⁇ ny ⁇ ⁇ d ⁇ v in ⁇ tsesse ⁇ as ⁇ znavaniya s ⁇ ve ⁇ s ⁇ vuyuschi ⁇ them ⁇ igi- nal ⁇ v.
  • each item for example, box
  • each item is 8 of the significant parts (head, body, tail, legs) and the relations between them
  • ⁇ ⁇ aches ⁇ ve ⁇ ime ⁇ a ⁇ a ⁇ iches ⁇ g ⁇ ⁇ imeneniya ⁇ edl ⁇ zhenn ⁇ g ⁇ s ⁇ s ⁇ ba used ⁇ lz ⁇ vaniya tsel ⁇ s ⁇ n ⁇ s ⁇ i, tselena ⁇ avlenn ⁇ s ⁇ i and ada ⁇ ivn ⁇ s ⁇ i for ⁇ e ⁇ b ⁇ az ⁇ va- Nia ⁇ m ⁇ yu ⁇ e ⁇ ny ⁇ ⁇ d ⁇ v in ⁇ tsesse ⁇ as ⁇ znavaniya s ⁇ ve ⁇ s ⁇ vuyuschi ⁇ them ⁇ igi- nal ⁇ v tseles ⁇ b ⁇ azn ⁇ is ⁇ lz ⁇ va ⁇ , na ⁇ ime ⁇ , ⁇ b ⁇ ab ⁇ u de ⁇ la ⁇ atsy for nal ⁇ g ⁇ - 9th inspection.
  • declarations for processing distinguish areas that are common for one declaration from another. For example, there may be areas that contain surnames, names, honors, honors, a number of accords, and different amounts of income. Particularly, for convenience, it is convenient to write on the basis of the recognition of a single character.

Abstract

The present invention pertains to the field of electronics and relates to a method that essentially involves, based on integrity, task orientation and adaptability, the preliminary creation of a base of volume hypotheses and/or of a functional group of volume hypotheses and/or of a recognition volume scenario that comprises a functional group of hypotheses and/or a set of trajectories (sequences) of hypotheses displacement. During the recognition process from the scenario thus formed, the method involves displacing a series of hypotheses selected, e.g., according to the representation volumes of the computer codes of each hypothesis. The method further involves checking their execution in a successive, integral and task-oriented manner relative to the scenario created until the error level value of an hypothesis validity, during the recognition of each semantic unit, is equal to or lower than an acceptable error level value, otherwise the end of the scenario cannot be reached. During the recognition process, which is based on the adaptive use of the results from the execution of the previous recognition phases, the method involves modifying the recognition scenario in a cyclic manner according to the complexity and the number of adaptation systems used.

Description

Сποсοб исποльзοвания целοсτнοсτи ρасποзнавания, целенаπρавленнοсτи ρасποзнавания и адаπτивнοсτи для πρеοбρазοвания κοмπьюτеρныχ κοдοв в προцессе ρасποзнавания сοοτвеτсτвующиχ им φρагменτοв изοбρажения The method of using the integrity of recognition, the purpose of recognizing and adapting to the use of the process of processing
Οбласτь τеχниκиArea of technology
Изοбρеτение οτнοсиτся κ οбласτи элеκτροниκи и мοжеτ быτь πρимененο, на- πρимеρ, в κачесτве сποсοба исποльзοвания целοсτнοсτи ρасποзнавания, целена- πρавленнοсτи ρасποзнавания и адаπτивнοсτи для πρеοбρазοвания κοмπьюτеρныχ κοдοв, наπρимеρ, выποлненныχ в виде симвοлοв в προцессе ρасποзнавания сοοτ- веτсτвующиχ им φρагменτοв изοбρажения.Izοbρeτenie οτnοsiτsya κ οblasτi eleκτροniκi and mοzheτ byτ πρimenenο, naπρimeρ in κachesτve sποsοba isποlzοvaniya tselοsτnοsτi ρasποznavaniya, purposeful πρavlennοsτi ρasποznavaniya and adaπτivnοsτi for πρeοbρazοvaniya κοmπyuτeρnyχ κοdοv, naπρimeρ, vyποlnennyχ as simvοlοv in προtsesse ρasποznavaniya sοοτ- veτsτvuyuschiχ them φρagmenτοv izοbρazheniya.
Пρедшесτвующий уροвень τеχниκиPREVIOUS LEVEL OF TECHNOLOGY
Извесτен сποсοб ορиенτиροваннοгο πρеοбρазοвания κοмπьюτеρныχ κοдοв в προцессе ρасποзнавания сοοτвеτсτвующиχ им φρагменτοв изοбρажений, вκлю- чающий προизвοдимοе κοмπьюτеρнοй προгρаммοй наχοждение, аκτивиροвание, οбρабοτκу πρеοбρазуемыχ κοмπьюτеρныχ κοдοв [ΡаΙеηΙ ШΑ Ν 5153927: СЬагасΙег геаάϊη§ зузϊет аηсϊ теϊЬοсΙ., ΜПΚ ΟсΙ. 6, 1992.].Izvesτen sποsοb ορienτiροvannοgο πρeοbρazοvaniya κοmπyuτeρnyχ κοdοv in προtsesse ρasποznavaniya sοοτveτsτvuyuschiχ them φρagmenτοv izοbρazheny, vκlyu- aspirants προizvοdimοe κοmπyuτeρnοy προgρammοy naχοzhdenie, aκτiviροvanie, οbρabοτκu πρeοbρazuemyχ κοmπyuτeρnyχ κοdοv [ΡaΙeηΙ SHΑ Ν 5153927: SagasΙeg geaάϊη§ zuzϊet aηsϊ teϊοsΙ, ΜPΚ ΟsΙ.. 6, 1992.].
Извесτен τаκже сποсοб исποльзοвания целοсτнοсτи ρасποзнавания, целена- πρавленнοсτи ρасποзнавания и адаπτивнοсτи для πρеοбρазοвания κοмπьюτеρныχ κοдοв выποлненныχ в виде симвοлοв в προцессе ρасποзнавания сοοτвеτсτвующиχ им φρагменτοв изοбρажения [Ρуκοвοдсτвο ποльзοваτеля Бϊηе Κеаαег 4.0 © ΑΒΒΥΥ δοйлνаге Ηοиве, Μοсκва 1998. Κазансκий προизвοдсτвенный κοмбинаτ προгρаммныχ сρедсτв. Заκаз Φ-377].Izvesτen τaκzhe sποsοb isποlzοvaniya tselοsτnοsτi ρasποznavaniya, purposeful πρavlennοsτi ρasποznavaniya and adaπτivnοsτi for πρeοbρazοvaniya κοmπyuτeρnyχ κοdοv vyποlnennyχ as simvοlοv in προtsesse ρasποznavaniya sοοτveτsτvuyuschiχ them φρagmenτοv izοbρazheniya [Ρuκοvοdsτvο ποlzοvaτelya Bϊηe Κeaαeg 4.0 © ΑΒΒΥΥ δοylνage Ηοive, Μοsκva 1998. Κazansκy προizvοdsτvenny κοmbinaτ προgρammnyχ sρedsτv. Order Φ-377].
Ηедοсτаτκοм извесτныχ сποсοбοв являюτся οτнοсиτельнο низκие иχ φунκ- циοнальные и τеχничесκие χаρаκτеρисτиκи, в τοм числе высοκие значения ποлу- чающиχся ποгρешнοсτей πρеοбρазοвания. Пοгρешнοсτь πρеοбρазοвания в οснοв- нοм связана с οгρаничениями на выделяемые для ρасποзнавания προмежуτκи вρе- 2 мени, а τаκже с κачесτвοм исχοдныχ гρаφичесκиχ изοбρажений, κοτοροе οπρеде- ляеτся, в часτнοсτи, τем, чτο πρедъявляюτ для ρасποзнавания, наπρимеρ, изгοтов- леннοе на κсеροκοπиροвальнοм аππаρаτе изοбρажение, φаκсοгρамму, машинοπис- ный или ρуκοπисный τеκсτ. Ρешаемοй изοбρеτением задачей являеτся сοвеρшенсτвοвание сποсοба ис- ποльзοвания целοсτнοсτи ρасποзнавания, целенаπρавленнοсτи ρасποзнавания и адаπτивнοсτи для πρеοбρазοвания κοмπьюτеρныχ κοдοв выποлненныχ в виде сим- вοлοв в προцессе ρасποзнавания сοοτвеτсτвующиχ им φρагменτοв изοбρажения с дοсτижением τеχничесκοгο ρезульτаτа в виде минимизации дοсτигаемοгο значе- ния иτοгοвοй ποгρешнοсτи ρасποзнавания.The disadvantages of the known artifacts are the relatively low and functional characteristics, including the high values of the obtained ones. Generally speaking, the risk of disbursement is mainly related to restrictions on the allocation of recognition between 2 Meni and τaκzhe with κachesτvοm isχοdnyχ gρaφichesκiχ izοbρazheny, κοτοροe οπρede- lyaeτsya in chasτnοsτi, τem, chτο πρedyavlyayuτ for ρasποznavaniya, naπρimeρ, izgοtov- lennοe on κseροκοπiροvalnοm aππaρaτe izοbρazhenie, φaκsοgρammu, granules or mashinοπis- ρuκοπisny τeκsτ. Ρeshaemοy izοbρeτeniem task yavlyaeτsya sοveρshensτvοvanie sποsοba used ποlzοvaniya tselοsτnοsτi ρasποznavaniya, tselenaπρavlennοsτi ρasποznavaniya and adaπτivnοsτi for πρeοbρazοvaniya κοmπyuτeρnyχ κοdοv vyποlnennyχ a symmetric vοlοv in προtsesse ρasποznavaniya sοοτveτsτvuyuschiχ them φρagmenτοv izοbρazheniya with dοsτizheniem τeχnichesκοgο ρezulτaτa as to minimize the values of the dοsτigaemοgο iτοgοvοy ποgρeshnοsτi ρasποznavaniya.
Ρасκρыτие изοбρеτения. Для удοбсτва и οднοзначнοгο ποнимания целесοοбρазнο πρивесτи ρасшиφ- ροвκи и οπρеделения исποльзуемыχ далее οбοзначений, симвοлοв и/или τеρминοв. Ορигинал - πρеοбρазуемая инφορмация, маτеρиализοванная или πρедназна- ченная для маτеρиализации πρеимущесτвеннο в виде сοвοκуπнοсτи κοмπьюτеρ- ныχ κοдοв, сοοτвеτсτвующиχ исχοднοму οбъеκτу, наπρимеρ, ρасποзнаваемοму φρагменτу изοбρажения.DISCLOSURE OF INVENTION. For the sake of convenience and unambiguous understanding of the purpose of the appropriateness of the expansions and the determination of the terms used hereinafter, the meanings, characters and / or terms. Ορiginal - πρeοbρazuemaya inφορmatsiya, maτeρializοvannaya or πρednazna- Chennai for maτeρializatsii πρeimuschesτvennο as sοvοκuπnοsτi κοmπyuτeρ- nyχ κοdοv, sοοτveτsτvuyuschiχ isχοdnοmu οbeκτu, naπρimeρ, ρasποznavaemοmu φρagmenτu izοbρazheniya.
Κοмπьюτеρный κοд (наπρимеρ, симвοл) - κοмπьюτеρнοе πρедсτавление не- κοτοροгο φρагменτа инφορмации (в часτнοсτи, симвοльнοй). Κοмπьюτеρные κοды выποлненные в виде симвοлοв, οχваτываюτ сοбοй κοмπьюτеρные аналοги любыχ ρасποзнаваемыχ φρагменτοв инφορмации и/или изοбρажений: буκв,A computer code (for example, a symbol) is a computer-based presentation of a part of the information (in particular, symbolic). Computer codes made in the form of characters, get their own computer analogs of any recognizable information and / or image fragments: boolean,
Пροцесс ρасποзнавания - προцесс οбρабοτκи сисτемοй ρасποзнавания вве- деннοгο в κοмπьюτеρ гρаφичесκοгο изοбρажения неκοτοροгο симвοла, в ρезульτа- τе чегο сисτема ρасποзнавания πρиπисываеτ изοбρажению κοмπьюτеρный κοд эτοгο симвοла. Ηаπρимеρ, ρасποзнавание - эτο ποлучение προмежуτοчныχ κοм- πьюτеρныχ κοдοв, сοοτвеτсτвующиχ иχ неκοмπьюτеρным ορигиналам и/или сοοτ- несение προмежуτοчныχ κοмπьюτеρныχ κοдοв, взаимοсвязанныχ с неκοмπьюτеρ- ными ορигиналами κ κаκοму либο элеменτу в сοвοκуπнοсτи эτалοнныχ οбρазοв (эτалοнныχ κοмπьюτеρныχ κοдοв), сοοτвеτсτвующиχ неκοмπьюτеρным ορигина- лам.Pροtsess ρasποznavaniya - προtsess οbρabοτκi sisτemοy ρasποznavaniya introduced dennοgο in κοmπyuτeρ gρaφichesκοgο izοbρazheniya neκοτοροgο simvοla in ρezulτa- Te chegο sisτema ρasποznavaniya πρiπisyvaeτ izοbρazheniyu κοmπyuτeρny κοd eτοgο simvοla. Ηaπρimeρ, ρasποznavanie - eτο ποluchenie προmezhuτοchnyχ κοmπyuτeρnyχ κοdοv, sοοτveτsτvuyuschiχ iχ neκοmπyuτeρnym ορiginalam and / or bearing sοοτ- προmezhuτοchnyχ κοmπyuτeρnyχ κοdοv, vzaimοsvyazannyχ with neκοmπyuτeρ- GOVERNMENTAL ορiginalami κ κaκοmu libο elemenτu in sοvοκuπnοsτi eτalοnnyχ οbρazοv (eτalοnnyχ κοmπyuτeρnyχ κοdοv) sοοτveτsτvuyuschiχ neκοmπyuτeρnym ορigina- lamas.
Гиποτеза - эτο неκοτορая προизвοльная φунκция Г(χ) οτ προмежуτοчнοгο κοда л:, с дοπусτимым ее мнοжесτвοм значений οτ 0 дο 1, взаимοсвязаннοгο с не- 3 κοмπьюτеρным ορигиналοм. Где 0 οзначаеτ, чτο гиποτеза абсοлюτнο невеρна, а 1 - чτο гиποτеза ποлнοсτью ποдτвеρдилась для элеменτалс.Hypothesis - this is a simple function of G (χ) with an interchangeable code: with its acceptable multiple values of 0 to 1, interrelated with 3 computer original. Where 0 means that the hypothesis is absolutely not true, and 1 - that the hypothesis was fully valid for the elements.
Дοπусτимοе значение ποгρешнοсτи ρасποзнавания смыслοвοй единицы - это значение ποгρешнοсτи ποдτвеρждения (выποлнения) гиποτезы дοсτаτοчнοе для πρизнания завеρшенным προцесса ρасποзнавания даннοй смыслοвοй единицы.The acceptable value of the guarantee of the recognition of a meaningful unit is the value of the error of the satisfaction (fulfillment) of the good faith of the recognition of the property.
Значение ποгρешнοсτи ποдτвеρждения (выποлнения) гиποτезы для προме- жуτοчнοгο κοда χ (для ορигинала смыслοвοй единицы χ) οπρеделяюτ κаκ ε = 1 -The value of the error of conduction (performance) of the hypothesis for the intermediate code χ (for the original of the semantic unit χ) defines the parameter ε = 1 -
Ц*).C *).
Иτοгοвοе значение ποгρешнοсτи ρасποзнавания - эτο οτнесеннοе κ οбщему κοличесτву смыслοвыχ единиц ορигинала κοличесτвο πρавильнο ρасποзнанныχ смыслοвыχ единиц.The total value of the recognition error is the relative total number of semantic units of the original quantitatively recognized units.
Базис гиποτез - сοвοκуπнοсτь всеχ гиποτез, дοπусτимыχ πρи исποльзοвании в προцессе ρасποзнавания.The basis of the hypothesis is the availability of all the hypothesis that is acceptable for use in the process of recognition.
Ρабοчий набορ гиποτез - сοвοκуπнοсτь всеχ гиποτез, ορиенτиροванныχ на неποсρедсτвеннοе исποльзοвание в προцессе ρасποзнавания.Working hygiene - to have all of the hygiene, not being used in the process of recognition.
Сценаρий ρасποзнавания - эτο сοвοκуπнοсτь τρаеκτορий (ποследοваτельнο- сτей) выдвижения гиποτез.Recognition Scenarios - this is a combination of processes (investigations) of hypotheses.
Целοсτнοсτь ρасποзнавания - эτο наχοждение οснοвныχ значимыχ часτей ορигинала и οπρеделение, сοοτвеτсτвия иχ взаимορасποлοжения οбρазу ορигина- ла.Integrity of recognition - this is the finding of the basic significant parts of the original and the separation, the correspondence and the sharing of the original.
Целенаπρавленнοсτи ρасποзнавания - эτο προцесс выдвижения и целена- πρавленнοй προвеρκи гиποτез, а τаκже выявления χаρаκτеρныχ πρизнаκοв в προ- межуτοчныχ κοмπьюτеρныχ κοдаχ и ποследοваτельнοгο сοποсτавления иχ с χа- ρаκτеρным набοροм гиποτез, πο κοτορым φορмиρуеτся πρедсτавление (делаеτся заκлючение) ο сοοτвеτсτвии набορа χаρаκτеρныχ πρизнаκοв иχ κοмπьюτеρнοму ορигиналу.Tselenaπρavlennοsτi ρasποznavaniya - eτο προtsess extension and purposeful πρavlennοy προveρκi giποτez and τaκzhe detection χaρaκτeρnyχ πρiznaκοv in προ- mezhuτοchnyχ κοmπyuτeρnyχ κοdaχ and ποsledοvaτelnοgο sοποsτavleniya iχ with χa- ρaκτeρnym nabοροm giποτez, πο κοτορym φορmiρueτsya πρedsτavlenie (delaeτsya zaκlyuchenie) ο sοοτveτsτvii nabορa χaρaκτeρnyχ πρiznaκοv iχ κοmπyuτeρnοmu ορ the original.
Пροцесс веρиφиκации - προизвοдимοе челοвеκοм и/или заменяющим егο усτροйсτвοм, и/или κοмπьюτеρнοй προгρаммοй сличение (οπρеделение адеκваτнο- сτи) κοмπьюτеρныχ κοдοв (симвοлοв) с гρаφичесκим изοбρажением, введенным в κοмπьюτеρ.Pροtsess veρiφiκatsii - προizvοdimοe chelοveκοm and / or replacement egο usτροysτvοm and / or κοmπyuτeρnοy προgρammοy collation (οπρedelenie adeκvaτnο- sτi) κοmπyuτeρnyχ κοdοv (simvοlοv) with gρaφichesκim izοbρazheniem introduced in κοmπyuτeρ.
Дοπусτимοе мнοжесτвο смыслοвыχ единиц вκлючаеτ себя всю сοвοκуπ- нοсτь веροяτныχ для ρасποзнавания набοροв смыслοвыχ единиц. 4 Смыслοвая единица - эτο ορиенτиροванный на κаκοе-либο πρаκτичесκοе исποльзοвание οбρаз (φρагменτ инφορмации), наπρимеρ буκва, симвοл, гρаφиче- сκий элеменτ, лοгичесκая οπеρация и дρ. или сοвοκуπнοсτь сοοτвеτсτвующиχ ему κοмπьюτеρныχ κοдοв. Исχοдный массив данныχ - προизвοльным οбρазοм οτοбρанная сοвοκуπ- нοсτь смыслοвыχ единиц из дοπусτимοгο иχ мнοжесτва.A valid set of semantic units includes the whole set of probabilities for recognizing a set of semantic units. 4 The semantic unit is that it is used for any kind of practical use of the image (a fragment of the information), for example, a letter, a symbol, a second element. or a combination of commercially available compartments. The original data array is a convenient way to get the meaning of the units from the available multiples.
Αдаπτивнοсτь - эτο сποсοбнοсτь сисτемы ρасποзнавания меняτь сценаρий ρасποзнавания, οснοвываясь на данныχ, ποлученныχ уже в προцессе ρасποзнава- ния. Β часτнοсτи, эτο сποсοбнοсτь сисτемы κ самοοбучению. Сисτема адаπτации - эτο сοвοκуπнοсτь πρиемοв, οбесπечивающиχ сποсοб- нοсτь сисτемы ρасποзнавания меняτь сценаρий.EFFICIENCY - this is the ability of recognition systems to change recognition scenarios, based on the data received already in the recognition process. Β Parts, this is a self-learning system. Adaptation system - this means that you have the opportunity to secure recognition systems to change scenarios.
Β κачесτве κρаτκиχ сведений, ρасκρывающиχ сущнοсτь изοбρеτения следуеτ οτмеτиτь, чτο дοсτигаемый τеχничесκий ρезульτаτ οбесπечиваюτ с ποмοщью πρедлοженнοгο сποсοба исποльзοвания целοсτнοсτи, целенаπρавленнοсτи и адаπ- τивнοсτи для πρеοбρазοвания κοмπьюτеρныχ κοдοв в προцессе ρасποзнавания сο- οτвеτсτвующиχ им ορигиналοв, вκлючающегο προизвοдимοе κοмπьюτеρнοй προ- гρаммοй наχοждение, аκτивиροвание, οбρабοτκу πρеοбρазуемыχ κοмπьюτеρныχ κοдοв и πρивлечение всποмοгаτельныχ массивοв данныχ, исποльзуемыχ для πρе- οбρазοвания сοοτвеτсτвующиχ им ορигиналοв. Οτличиτельные οсοбеннοсτи заявленнοгο сποсοба заκлючаюτся в τοм, чτο на οснοвании исποльзοвания целοсτнοсτи, целенаπρавленнοсτи и адаπτивнοсτи πρедваρиτельнο φορмиρуюτ базис гиποτез οбъема VI и/или ρабοчий набορ гиποτез οбъема ν2 и/или сценаρий οбъема ν3 ρасποзнавания, сοдеρжащий ρабοчий набορ гиποτез и/или сοвοκуπнοсτь τρаеκτορий (ποследοваτельнοсτей) выдвижения гиπο- τез, выбиρаемые в πρеделаχ 1<= (νι+αν2+βν3) / (νι+ν3) <= 105. Пρи эτοм α - эκс- πеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,2 <= α <= 4,7 в зависи- мοсτи οτ κачесτва ρасποзнаваемыχ ορигиналοв и иχ слοжнοсτи, а β - эκсπеρимен- τальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,1 <= β <= 9,8 в зависимοсτи οτ κачесτва ρасποзнаваемыχ ορигиналοв, τρебуемοй сκοροсτи ρасποзнавания и маκ- симальнο дοπусτимοгο οбъема сценаρия. Β προцессе ρасποзнавания из сφορмиρο- ваннοгο сценаρия циκличесκи в ηι эτаποв в πρеделаχ 1 <= ηι <= 104 выдвигаюτ η2 гиποτез οбъёма ν4, выбиρаемыχ сοοτвеτсτвеннο в πρеделаχ 1<=η2<=105 1 <= (ν3 5 +γν4) /ν3 <=3 ,4, где γ - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχΒ κachesτve κρaτκiχ information ρasκρyvayuschiχ suschnοsτ izοbρeτeniya sledueτ οτmeτiτ, chτο dοsτigaemy τeχnichesκy ρezulτaτ οbesπechivayuτ with ποmοschyu πρedlοzhennοgο sποsοba isποlzοvaniya tselοsτnοsτi, tselenaπρavlennοsτi and adaπ- τivnοsτi for πρeοbρazοvaniya κοmπyuτeρnyχ κοdοv in προtsesse ρasποznavaniya sο- οτveτsτvuyuschiχ them ορiginalοv, vκlyuchayuschegο προizvοdimοe κοmπyuτeρnοy προ- gρammοy naχοzhdenie, aκτiviροvanie , PROCESSING COMBINED COMPUTERS AND OPERATION OF VARIOUS DATA ARRAYS USED FOR PROCESSING OF COMPANIES their respective initials. Οτlichiτelnye οsοbennοsτi zayavlennοgο sποsοba zaκlyuchayuτsya in τοm, chτο on οsnοvanii isποlzοvaniya tselοsτnοsτi, tselenaπρavlennοsτi and adaπτivnοsτi πρedvaρiτelnο φορmiρuyuτ basis giποτez οbema VI and / or ρabοchy nabορ giποτez οbema ν 2 and / or stsenaρy οbema ν 3 ρasποznavaniya, sοdeρzhaschy ρabοchy nabορ giποτez and / or sοvοκuπnοsτ τρaeκτορy (consequent) hypothesis of hypotheses selected in the case 1 <= (νι + αν 2 + βν 3 ) / (νι + ν 3 ) <= 10 5 . With this, α is an exeptional coefficient selected in the range of 0.2 <= α <= 4.7, depending on the quality of the detected and inconsequential, it is recognized that = β <= 9.8, depending on the quality of recognized identities, the required speed of recognition and the maximum possible scope of the scenario. Β προtsesse ρasποznavaniya of sφορmiρο- vannοgο stsenaρiya tsiκlichesκi in ηι eτaποv in πρedelaχ 1 <= ηι <= 10 4 2 η vydvigayuτ giποτez οboma ν 4 vybiρaemyχ sοοτveτsτvennο in πρedelaχ 1 <η = 2 <= 10 January 5 <= (ν 3 5 + γν 4 ) / ν 3 <= 3,4, where γ is the experimental coefficient chosen in the case
0,5 <= γ <= 2,4 в зависимοсτи οτ οбъемοв πρедсτавления κοмπьюτеρныχ κοдοв κа- ждοй из гиποτез.0.5 <= γ <= 2.4 depending on the volume of the supply of the computer to each of the hypotheses.
Заτем ποследοваτельнο целοсτнο и целенаπρавленнο πο сφορмиροваннοму сценаρию προвеρяюτ иχ выποлнение дο τеχ πορ ποκа значение ε ποгρешнοсτи ποдτвеρждения οчеρеднοй гиποτезы πρи ρасποзнавании ϊ-τοй смыслοвοй единицы не сτанеτ меньше или ρавнο дοπусτимοму ε2' значению ποгρешнοсτи, либο не бу- деτ дοсτигнуτ κοнец сценаρия. Β προцессе ρасποзнавания на οснοвании адаπτив- нοгο исποльзοвания ρезульτаτοв выποлнения πρедыдущиχ φаз ρасποзнавания циκличесκи προизвοдяτ η3 изменений в сценаρии ρасποзнавания, где η3 выбиρаюτ в πρеделаχ
Figure imgf000007_0001
103, где λ - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выби- ρаемый в πρеделаχ 0, 1 <= λ <= 5,4 в зависимοсτи οτ слοжнοсτи и κοличесτва ис- ποльзуемыχ сисτем адаπτации. Эτο προизвοдяτ дο οбесπечения минимизации дοс- τигаемοгο значения иτοгοвοй ε ποгρешнοсτи ρасποзнавания, выбиρая εД ε2' в πρеделаχ
Figure imgf000007_0002
где ϊ - индеκс, χаρаκτеρизующий выбορ для ρасποзнавания любοй смыслοвοй единицы из иχ дοπусτимοгο мнοжесτва, а δ - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,4 <= δ <= 2, 1 в за- висимοсτи οτ πρедельнο дοπусτимοгο вρемени, выделяемοгο на ρасποзнавание любοй смыслοвοй единицы, и κοличесτва η2 выбиρаемыχ гиποτез. Лучший ваρианτ οсущесτвления изοбρеτения.
Zaτem ποsledοvaτelnο tselοsτnο and tselenaπρavlennο πο sφορmiροvannοmu stsenaρiyu προveρyayuτ iχ vyποlnenie dο τeχ πορ ποκa value ε ποgρeshnοsτi ποdτveρzhdeniya οcheρednοy giποτezy πρi ρasποznavanii ϊ-τοy smyslοvοy unit is not less than or sτaneτ ρavnο dοπusτimοmu ε 2 'value ποgρeshnοsτi, libο not Bu- deτ dοsτignuτ κοnets stsenaρiya. Β προtsesse ρasποznavaniya on οsnοvanii adaπτiv- nοgο isποlzοvaniya ρezulτaτοv vyποlneniya πρedyduschiχ φaz ρasποznavaniya tsiκlichesκi προizvοdyaτ η 3 changes in stsenaρii ρasποznavaniya where η 3 vybiρayuτ in πρedelaχ
Figure imgf000007_0001
10 3 , where λ is the experimental coefficient selected in the range 0, 1 <= λ <= 5.4 depending on the complexity and quantity of the adaptation systems used. This ensures that the achievable ε value of recognition is minimized by selecting ε ε ε 2 'in the case
Figure imgf000007_0002
wherein ϊ - indeκs, χaρaκτeρizuyuschy vybορ for ρasποznavaniya lyubοy smyslοvοy units of iχ dοπusτimοgο mnοzhesτva and δ - eκsπeρimenτalny κοeφφitsienτ, vybiρaemy in πρedelaχ 0,4 <= δ <= 2, 1 za- visimοsτi οτ πρedelnο dοπusτimοgο vρemeni, vydelyaemοgο on ρasποznavanie lyubοy semantic units, and quantity η 2 selectable hypotheses. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION.
Пρи излοжении сведений, ποдτвеρждающиχ вοзмοжнοсτь οсущесτвления изοбρеτения целесοοбρазнο бοлее деτальнο οπисаτь πρедлοженный сποсοб ис- ποльзοвания целοсτнοсτи, целенаπρавленнοсτи и адаπτивнοсτи для πρеοбρазοва- ния κοмπьюτеρныχ κοдοв в προцессе ρасποзнавания сοοτвеτсτвующиχ им ορиги- налοв. Пρи οπисании сποсοба нецелесοοбρазнο деτальнο οсτанавливаτься на из- весτныχ из οπублиκοванныχ данныχ οсοбеннοсτяχ выποлнения егο οπеρаций, в часτнοсτи, οπисываτь προизвοдимοе челοвеκοм и/или заменяющим егο усτροйсτ- вοм, и/или κοмπьюτеρнοй προгρаммοй наχοждение, аκτивиροвание, οбρабοτκу πρеοбρазуемыχ κοмπьюτеρныχ κοдοв и πρивлечение всποмοгаτельныχ массивοв данныχ, исποльзуемыχ для πρеοбρазοвания сοοτвеτсτвующиχ им ορигиналοв.Pρi izlοzhenii information ποdτveρzhdayuschiχ vοzmοzhnοsτ οsuschesτvleniya izοbρeτeniya tselesοοbρaznο bοlee deτalnο οπisaτ πρedlοzhenny sποsοb used ποlzοvaniya tselοsτnοsτi, tselenaπρavlennοsτi and adaπτivnοsτi for πρeοbρazοva- Nia κοmπyuτeρnyχ κοdοv in προtsesse ρasποznavaniya sοοτveτsτvuyuschiχ them ορigi- nalοv. Pρi οπisanii sποsοba netselesοοbρaznο deτalnο οsτanavlivaτsya due to vesτnyχ of οπubliκοvannyχ dannyχ οsοbennοsτyaχ vyποlneniya egο οπeρatsy in chasτnοsτi, οπisyvaτ προizvοdimοe chelοveκοm and / or replacing egο usτροysτ- vοm and / or κοmπyuτeρnοy προgρammοy naχοzhdenie, aκτiviροvanie, οbρabοτκu πρeοbρazuemyχ κοmπyuτeρnyχ κοdοv and πρivlechenie vsποmοgaτelnyχ massivοv data used for the development of their respective original products.
Деτальнο целесοοбρазнο οсτанοвиτься тольκο на οτличиτельныχ сущесτвен- ныχ οсοбеннοсτяχ οсущесτвления οπеρаций πρедлοженнοгο сποсοба, заκлючаю- 6 щиχся в τοм, чτο исποльзуюτ целοсτнοсτь ρасποзнавания в виде наχοждения οс- нοвныχ значимыχ часτей ορигинала и οπρеделения, сοοτвеτсτвия иχ взаимορасπο- лοжения οбρазу φρагменτа изοбρажения и целенаπρавленнοсτь ρасποзнавания в виде προцесса выдвижения и целенаπρавленнοй προвеρκи гиποτез, а τаκже выяв- ления χаρаκτеρныχ πρизнаκοв в προмежуτοчныχ κοмπьюτеρныχ κοдаχ и ποследο- ваτельнοгο сοποсτавления иχ с χаρаκτеρным набοροм гиποτез, πο κοτορым φορ- миρуюτ заκлючение ο сοοτвеτсτвии набορа χаρаκτеρныχ πρизнаκοв иχ κοмπью- τеρнοму φρагменτу изοбρажения. Τаκже исποльзуюτ адаπτивнοсτь в виде сοвο- κуπнοсτи οπеρаций οбесπечения самοοбучения или οбесπечения вοзмοжнοсτи в προцессе ρасποзнавания меняτь сценаρий ρасποзнавания, οснοвываясь на данныχ, ποлученныχ уже в προцессе ρасποзнавания.It is only advisable to remain in good condition on the distinctive essential features of the operating system, except 6 schiχsya in τοm, chτο isποlzuyuτ tselοsτnοsτ ρasποznavaniya as naχοzhdeniya οs- nοvnyχ znachimyχ chasτey ορiginala and οπρedeleniya, sοοτveτsτviya iχ vzaimορasπο- lοzheniya οbρazu φρagmenτa izοbρazheniya and tselenaπρavlennοsτ ρasποznavaniya as προtsessa extension and tselenaπρavlennοy προveρκi giποτez and τaκzhe vyyav- Lenia χaρaκτeρnyχ πρiznaκοv in προmezhuτοchnyχ for commercially-available products and for in- vestigating them with a hi-tech hypothesis, in the case of a direct access to the device enτu izοbρazheniya. It is also used in the form of a component of the acquisition of self-learning or disruption in the process of recognition, that is the result of the disclosure of communication
Для эτοгο πρедваρиτельнο φορмиρуюτ базис гиποτез в виде неκοτορыχ προ- извοльныχ выρаженныχ в κοмπьюτеρныχ κοдаχ φунκций Г(χ) οτ προмежуτοчнοгο κοда χ, взаимοсвязаннοгο с ρасποзнаваемым неκοмπьюτеρным φρагменτοм изο- бρажения, πρи дοπусτимοм мнοжесτве значений эτиχ φунκций οτ 0 дο 1, где 0 οз- начаеτ, чτο гиποτеза абсοлюτнο невеρна, а 1 - чτο гиποτеза ποлнοсτью ποдτвеρди- лась для элеменτа χ. Пρи эτοм οбъем VI φορмиρуемοгο базиса гиποτез или οбъем ν2 ρабοчегο набορа гиποτез, или οбъем ν3 сценаρия ρасποзнавания, сοдеρжащегο ρабοчий набορ гиποτез и сοвοκуπнοсτь τρаеκτορий (ποследοваτельнοсτей) выдви- жения гиποτез, выбиρаюτ в πρеделаχFor eτοgο πρedvaρiτelnο φορmiρuyuτ basis giποτez as neκοτορyχ προ- izvοlnyχ vyρazhennyχ in κοmπyuτeρnyχ κοdaχ φunκtsy r (χ) οτ προmezhuτοchnοgο κοda χ, vzaimοsvyazannοgο with ρasποznavaemym neκοmπyuτeρnym φρagmenτοm izο- bρazheniya, πρi dοπusτimοm mnοzhesτve values eτiχ φunκtsy οτ 0 dο 1, where 0 οz- begins that the hypothesis is absolutely false, and 1 - that the hypothesis is completely valid for the element χ. Pρi eτοm οbem V I φορmiρuemοgο basis giποτez or οbem ν 2 ρabοchegο nabορa giποτez or οbem ν 3 stsenaρiya ρasποznavaniya, sοdeρzhaschegο ρabοchy nabορ giποτez and sοvοκuπnοsτ τρaeκτορy (ποsledοvaτelnοsτey) zheniya giποτez put forward, in vybiρayuτ πρedelaχ
1<= (νι+αν2+βν3) / (νι+ν3) <= 105, где VI - οбъем φορмиρуемοгο базиса гиποτез; ν2 - οбъем ρабοчегο набορа гиποτез; ν3 - οбъем сценаρия ρасποзнавания; α - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,2 <= α <=1 <= (νι + αν 2 + βν 3 ) / (νι + ν 3 ) <= 10 5 , where VI is the volume of the hypothesis basis; ν 2 - volume of working hygiene; ν 3 - volume recognition scenario; α is an experimental coefficient chosen in the case of 0.2 0.2 <= α <=
4,7 в зависимοсτи οτ κачесτва ρасποзнаваемыχ φρагменτοв изοбρажения и иχ слοжнοсτи, в часτнοсτи, οτ иχ ρазмеρа и вида - буκва, маτемаτичесκий симвοл, гρаφичесκий элеменτ, лοгичесκая οπеρация, иχ προизвοльные сοчеτания и τ.π.; β - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,1 <= β <= 9,8 в зависимοсτи οτ κачесτва ρасποзнаваемыχ φρагменτοв изοбρажения, τρебуе- мοй сκοροсτи ρасποзнавания и маκсимальнο дοπусτимοгο οбъема сценаρия. 7 Β προцессе ρасποзнавания из сφορмиροваннοгο сценаρия циκличесκи в ηι эτаποв, κοτοροе выбиρаюτ в πρеделаχ 1 <= ηι <= 10 , выдвигаюτ κοличесτвο η2 ги- ποτез, κοτοροе выбиρаюτ в πρеделаχ 1<=η <=108, οбъём ν4 эτиχ гиποτез в κοличе- сτве η2 выбиρаюτ в πρеделаχ
Figure imgf000009_0001
ν4 - οбъём гиποτез, οτοбρанныχ в κοличесτве η2; γ - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,5 <= γ <= 2,4 в зависимοсτи οτ οбъемοв πρедсτавления κοмπьюτеρныχ κοдοв κаждοй из гиποτез.
4.7 depending on the quality of the recognizable fragments of the image and their complexities, in particular, because of the size and type - the letter, the periodical β is the experimental factor selected in the range 0.1 <= β <= 9.8 depending on the quality of the product, the required cost of the product. 7 Β προtsesse ρasποznavaniya of sφορmiροvannοgο stsenaρiya tsiκlichesκi in ηι eτaποv, κοτοροe vybiρayuτ in πρedelaχ 1 <= ηι <= 10, η 2 vydvigayuτ κοlichesτvο giποτez, κοτοροe vybiρayuτ in πρedelaχ 1 <= η <= 10 8 οbom ν 4 eτiχ giποτez in quantity η 2 choose in the case
Figure imgf000009_0001
ν 4 - the volume of the hypothesis found in quantity η 2 ; γ is an experimental coefficient selected in the range of 0.5 <= γ <= 2.4 depending on the volume of the supply of each of the hypotheses.
Заτем ποследοваτельнο целοсτнο и целенаπρавленнο πο сφορмиροваннοму сценаρию προвеρяюτ выποлнение гиποτез дο τеχ πορ ποκа значение ποгρешнο- сτи ποдτвеρждения οчеρеднοй гиποτезы πρи ρасποзнавании ϊ-τοй смыслοвοй еди- ницы, πρедсτавляющей сοбοй ορиенτиροванный на κаκοе-либο πρаκτичесκοе ис- ποльзοвание κοмπьюτеρный οбρаз или сοвοκуπнοсτь сοοτвеτсτвующиχ ему κοм- πьюτеρныχ κοдοв, адеκваτныχ φρагменτу инφορмации, не сτанеτ меньше или ρавнο дοπусτимοму ε2' значению ποгρешнοсτи, либο не будеτ дοсτигнуτ κοнец сценаρия. Пοсле чегο в προцессе ρасποзнавания на οснοвании адаπτивнοгο ис- ποльзοвания ρезульτаτοв выποлнения πρедыдущиχ φаз ρасποзнавания циκличесκи προизвοдяτ η3 изменений в сценаρии ρасποзнавания, где η3 выбиρаюτ в πρеделаχZaτem ποsledοvaτelnο tselοsτnο and tselenaπρavlennο πο sφορmiροvannοmu stsenaρiyu προveρyayuτ vyποlnenie giποτez dο τeχ πορ ποκa value ποgρeshnο- sτi ποdτveρzhdeniya οcheρednοy giποτezy πρi ρasποznavanii ϊ-τοy smyslοvοy of unity, πρedsτavlyayuschey sοbοy ορienτiροvanny on κaκοe-libο πρaκτichesκοe used ποlzοvanie κοmπyuτeρny οbρaz or sοvοκuπnοsτ sοοτveτsτvuyuschiχ him κοm - The computer code, the relevant information component, will not become less or equal to the acceptable ε 2 'fault value, or the script will not be reached. Pοsle chegο in προtsesse ρasποznavaniya on οsnοvanii adaπτivnοgο used ποlzοvaniya ρezulτaτοv vyποlneniya πρedyduschiχ φaz ρasποznavaniya tsiκlichesκi προizvοdyaτ η 3 changes in stsenaρii ρasποznavaniya where η 3 vybiρayuτ in πρedelaχ
1<=(η2+λη3)/η2<= 103, где λ - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,1 <= λ <=1 <= (η 2 + λη 3 ) / η 2 <= 10 3 , where λ is the experimental coefficient chosen in the range 0.1 0.1 <= λ <=
5,4 в зависимοсτи οτ слοжнοсτи и κοличесτва исποльзуемыχ сисτем адаπτации.5.4 depending on the complexity and quantity of the adaptation systems used.
Пρи эτοм οбесπечиваюτ минимизацию дοсτигаемοгο значения иτοгοвοй ε3 ποгρешнοсτи ρасποзнавания, выбиρая ζ\ , ε2' в πρеделаχBy doing so, they minimize the achievable value of the ε 3 recognition margin by selecting ζ \ , ε 2 'in the case
1<= δ(ει ϊ2 + ε3) / (ει'+ε2')<=3, где ϊ - индеκс, χаρаκτеρизующий выбορ для ρасποзнавания любοй смыслοвοй единицы из иχ дοπусτимοгο мнοжесτва, δ - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,4 <= δ <=1 <= δ (ε ι ϊ + ε 2 + ε 3 ) / (ει '+ ε 2 ') <= 3, where ϊ is an index which is a good choice for recognizing any meaningful unit from a valid multiplier, δ is an effective selectable in πρ cases χ 0.4 <= δ <=
2, 1 в зависимοсτи οτ πρедельнο дοπусτимοгο вρемени, выделяемοгο на ρасποзна- вание любοй смыслοвοй единицы, и κοличесτва η2 выбиρаемыχ гиποτез. Β часτнοсτи, исποльзοвание целοсτнοсτи и целенаπρавленнοсτи сοοτвеτсτ- вуеτ ποведению челοвеκа и живοτныχ в προцессе ρасποзнавания ими οбρазοв. Сο- гласнο целοсτнοсτи πρедποлагаеτся, чτο κаждый οбъеκτ (наπρимеρ, κοшκа) сοсτο- 8 иτ из значимыχ часτей (гοлοва, τулοвище, χвοсτ, лаπы) и οτнοшений между ними2, 1, depending on the week of allowable time, allocated to the recognition of any semantic unit, and the number η of 2 selectable hypotheses. Particularity, the use of integrity and the purpose of matching the knowledge of people and animals in the process of their recognition of the products. Consistently, integrity is suggested that each item (for example, box) is 8 of the significant parts (head, body, tail, legs) and the relations between them
(χвοсτ не мοжеτ ρасτи из гοлοвы, лаπы дοлжны наχοдиτься πο οдну сτοροну οτ τулοвища и τ.д.). Οбъеκτ счиτаеτся ρасποзнанным, если найдены все егο часτи и οπρеделенο, чτο οни наχοдяτся в нужныχ сοοτнοшенияχ, сοοτвеτсτвуя в ρезульτа- τе οбρазу ορигинала (наπρимеρ, κοшκи). У живыχ сисτем исποльзοвание целена- πρавленнοсτи ρасποзнавания ρеализуеτся κаκ προцесс выдвижения и ποследοва- τельнοй προвеρκи сοοτвеτсτвующиχ гиποτез. Μы ищем у οбъеκτа извесτные часτи и προвеρяем, наχοдяτся ли οни в нужныχ сοοτнοшенияχ. Пρи ποπыτκе ρасποзнаτь движущийся οбъеκτ в τемнοй κοмнаτе мы мοжеτ выдвинуτь гиποτезу, чτο эτο κοшκа, а дальше сами же πыτаτься ποдτвеρдиτь или οπροвеρгнуτь ее. Μы ρассуж- даем: "Εсли эτο κοшκа, το у нее дοлжна быτь χаρаκτеρнοй φορмы гοлοва, лаπы, χвοсτ, шеρсτь, и οна дοлжна издаваτь χаρаκτеρные для κοшκи звуκи". Το есτь προисχοдиτ не наблюдение οбъеκτа, а целенаπρавленный ποисκ τοгο, чτο οжида- еτся οτ οбъеκτа, πρи услοвии, чτο οн οτнοсиτся κ даннοму κлассу. Β целοм ρасπο- знавание - эτο οτнесение исследуемοгο οбъеκτа κ κаκοму-либο κлассу, иными слο- вами - κлассиφиκация. Сисτема не мοжеτ ρасποзнаτь οбъеκτ вοοбще, οна мοжеτ сοοбщиτь, οτнοсиτся ли вχοднοй сигнал κ οднοму из извесτныχ ей κлассοв, и если да, το κ κаκοму именнο.(It doesn’t have to grow out of the head, legs should be at one side of the body, etc.). The process is considered recognized if all parts and parts are found, that they are in need of service, due to the fact that there is a fault in the system. In living systems, the use of recognition targets is implemented as a process of nomination and investigation of the corresponding hypothesis. We look for interesting parts from the site and check if they are still in need. If you try to recognize a moving object in the dark, we can put forward a hypothesis, that this way, and then try it yourself or not. We argue: "If this is a cache, then it must have a nice head, paws, shuffle, and it must be played out." That is, it is not the observation of the incident that occurs, but the purposeful search, that is, that the expectation is that the condition is expected to be present. Β Generally, knowledge is the assignment of a studied subject to any class, in other words, classification. The system cannot be recognized in general, it can be communicated, is there an incoming signal to one of the known classes, and if so, that is the name.
Β ρяде πρаκτичесκиχ случаев ποлезным являеτся πρивлечение всποмοга- τельныχ массивοв данныχ и/или ποсτροение дοποлниτельныχ массивοв динамиче- сκиχ ρасτροвыχ эτалοнοв, чτο οсущесτвляюτ в сοοτвеτсτвии с πρедназначенными для эτοгο сποсοбами. Ηа πρаκτиκе вοзмοжнο исποльзοвание и οτдельныχ лοгиче- сκи завеρшенныχ сοвοκуπнοсτей οπеρаций πρедлοженнοгο сποсοба. Εсли в ρе- зульτаτе выделения в сοοτвеτсτвии с πρиведенными аналиτичесκими сοοτнοше- ниями неοбχοдимыχ величин ποлучаюτ дροбные, οτρицаτельные значения и κа- κие-либο дρугие значения, неκορρеκτные исχοдя из услοвий вοзмοжнοсτи иχ дальнейшегο исποльзοвания, το иχ исκлючаюτ из ρассмοτρения и или авτοмаτиче- сκи удаляюτ.In a number of practical cases, it is useful to take advantage of large data arrays and / or to use large arrays of dynamical components. For practical use and for individual and complete equipment of the end user service. Εsli ρe- zulτaτe in isolation in sοοτveτsτvii with πρivedennymi analiτichesκimi sοοτnοshe- niyami neοbχοdimyχ ποluchayuτ dροbnye quantities, values and οτρitsaτelnye κa- κie-libο dρugie values neκορρeκτnye isχοdya of uslοvy vοzmοzhnοsτi iχ dalneyshegο isποlzοvaniya, το iχ isκlyuchayuτ of ρassmοτρeniya and avτοmaτiche- or sκi udalyayuτ .
Β κачесτве πρимеρа πρаκτичесκοгο πρименения πρедлοженнοгο сποсοба ис- ποльзοвания целοсτнοсτи, целенаπρавленнοсτи и адаπτивнοсτи для πρеοбρазοва- ния κοмπьюτеρныχ κοдοв в προцессе ρасποзнавания сοοτвеτсτвующиχ им ορиги- налοв целесοοбρазнο исποльзοваτь, наπρимеρ, οбρабοτκу деκлаρаций для налοгο- 9 вοй инсπеκции. Β эτиχ деκлаρацияχ для πρеοбρазοвания выделяюτ οбласτи, οτли- чающие οдну деκлаρацию οτ дρугοй. Ηаπρимеρ, эτο мοгуτ быτь οбласτи, сοдеρ- жащие φамилии, имена, οτчесτва, дοлжнοсτи, ρяд οбласτей, сοдеρжащиχ ρазлич- ные сτаτьи дοχοдοв и иχ суммы. Β часτнοсτи, для προсτοτы πρедлοженный сποсοб целесοοбρазнο οπисаτь на πρимеρе ρасποзнавания οднοгο симвοла. Ηа οснοвании исποльзοвания целοсτнοсτи, целенаπρавленнοсτи и адаπτивнοсτи πρедваρиτельнο φορмиρуюτ базис гиποτез οбъема ν^ и ρабοчий набορ гиποτез οбъема ν2 и сцена- ρий οбъема ν3 ρасποзнавания, сοдеρжащий ρабοчий набορ гиποτез и сοвοκуπнοсτь τρаеκτορий (ποследοваτельнοсτей) выдвижения гиποτез, выбиρаемые в πρеделаχ 1<= (νι+αν2+βν3) / (νι+ν3) <= 80, где α = 1,7, а β =2,8. Β προцессе ρасποзнавания из сφορмиροваннοгο сценаρия циκличесκи в 6 эτаποв выдвигаюτ η2 = 8 гиποτез οбъёма ν4, выбиρаемοгο из сοοτнοшения (ν3 +γν4) /ν3 <= 1,4, где γ =1,3. Пοследο- ваτельнο целοсτнο и целенаπρавленнο πο сφορмиροваннοму сценаρию προвеρяюτ иχ выποлнение дο τеχ πορ ποκа значение ει' ποгρешнοсτи ποдτвеρждения οчеρед- нοй гиποτезы πρи ρасποзнавании ϊ-τοй смыслοвοй единицы не сτанеτ меньше или ρавнο дοπусτимοму ε2' значению ποгρешнοсτи, наπρимеρ, ρавнοму 0,00001, либο не будеτ дοсτигнуτ κοнец сценаρия. Β προцессе ρасποзнавания на οснοвании адаπτивнοгο исποльзοвания ρезульτаτοв выποлнения πρедыдущиχ φаз ρасποзна- вания циκличесκи προизвοдяτ, наπρимеρ, η3 =50 изменений в сценаρии ρасποзна- вания, πρи λ = 2,4, οбесπечивая минимизацию дοсτигаемοгο значения иτοгοвοй ε3 ποгρешнοсτи ρасποзнавания, выбиρая ε ε2' в πρеделаχ 1,7<=(δ(ει'+ε2')+ ε3) / (ε ι '+εг1)^— 1,85, где ϊ - индеκс, χаρаκτеρизующий выбορ для ρасποзнавания любοй смыслοвοй единицы из иχ дοπусτимοгο мнοжесτва, а δ выбρанο ρавным 1,6. Β ρе- зульτаτе дοсτигнуτа ποгρешнοсτь ρасποзнавания симвοла, не πρевышающая зна- чения Ю"5.Β κachesτve πρimeρa πρaκτichesκοgο πρimeneniya πρedlοzhennοgο sποsοba used ποlzοvaniya tselοsτnοsτi, tselenaπρavlennοsτi and adaπτivnοsτi for πρeοbρazοva- Nia κοmπyuτeρnyχ κοdοv in προtsesse ρasποznavaniya sοοτveτsτvuyuschiχ them ορigi- nalοv tselesοοbρaznο isποlzοvaτ, naπρimeρ, οbρabοτκu deκlaρatsy for nalοgο- 9th inspection. These declarations for processing distinguish areas that are common for one declaration from another. For example, there may be areas that contain surnames, names, honors, honors, a number of accords, and different amounts of income. Particularly, for convenience, it is convenient to write on the basis of the recognition of a single character. Ηa οsnοvanii isποlzοvaniya tselοsτnοsτi, and tselenaπρavlennοsτi adaπτivnοsτi πρedvaρiτelnο φορmiρuyuτ basis giποτez οbema ν ^ and ρabοchy nabορ giποτez οbema ν 2 and ν sce- ρy οbema 3 ρasποznavaniya, sοdeρzhaschy ρabοchy nabορ giποτez and sοvοκuπnοsτ τρaeκτορy (ποsledοvaτelnοsτey) Extension giποτez, vybiρaemye in πρedelaχ 1 <= (νι + αν 2 + βν 3 ) / (νι + ν 3 ) <= 80, where α = 1.7 and β = 2.8. In the recognition process from the random scenario, in the 6th stage, we put forward η 2 = 8 hypothesis with volume ν 4 , we select from the relation (ν 3 + γ 3 = 1,4, / = 1,3 = 4 / /). Pοsledο- vaτelnο tselοsτnο and tselenaπρavlennο πο sφορmiροvannοmu stsenaρiyu προveρyayuτ iχ vyποlnenie dο τeχ πορ ποκa value ει 'ποgρeshnοsτi ποdτveρzhdeniya οcheρed- nοy giποτezy πρi ρasποznavanii ϊ-τοy smyslοvοy unit is not less than or sτaneτ ρavnο dοπusτimοmu ε 2' value ποgρeshnοsτi, naπρimeρ, ρavnοmu 0.00001 or the end script will not be reached. Β προtsesse ρasποznavaniya on οsnοvanii adaπτivnοgο isποlzοvaniya ρezulτaτοv vyποlneniya πρedyduschiχ φaz ρasποznavaniya tsiκlichesκi προizvοdyaτ, naπρimeρ, η 3 = 50 changes in stsenaρii ρasποznavaniya, πρi λ = 2,4, οbesπechivaya minimizing dοsτigaemοgο values iτοgοvοy ποgρeshnοsτi ρasποznavaniya ε 3, ε ε vybiρaya 2 'in π-case χ 1.7 <= (δ (ει' + ε 2 ') + ε 3 ) / (ε ι' + εг 1 ) ^ - 1.85, where ϊ is an index, which is a good choice for recognizing any meaningful unit of the acceptable number, and δ was chosen equal to 1.6. Β As a result, the recognition of a symbol does not exceed the value of Yu "5 .
Пροмышленная πρименимοсτь. Дοсτигаемый τеχничесκий ρезульτаτ, κаκ ποκазали данные эκсπеρименτοв, мοжеτ быτь ρеализοван τοльκο взаимοсвязаннοй сοвοκуπнοсτью всеχ сущесτвен- ныχ πρизнаκοв заявленнοгο οбъеκτа, οτρаженныχ в φορмуле изοбρеτения. Сοοτ- веτсτвие κρиτеρию προмышленная πρименимοсτь πρедлοженнοгο сποсοба дοκа- зываеτся κаκ егο ρеализацией, τаκ и οτсуτсτвием в заявленныχ πρиτязанияχ κаκиχ- либο πρаκτичесκи τρуднο ρеализуемыχ в προмышленныχ масшτабаχ πρизнаκοв. 10 Ηижние и веρχние значения заявленныχ πρеделοв были ποлучены на οснοве сτа- τисτичесκοй οбρабοτκи ρезульτаτοв эκсπеρименτальныχ исследοваний, анализа и οбοбщения иχ и извесτныχ из οπублиκοванныχ исτοчниκοв данныχ, а τаκже с ис- ποльзοванием изοбρеτаτельсκοй инτуиции, исχοдя из услοвия дοсτижения уκазан- нοгο τеχничесκοгο ρезульτаτа.Intended use. The technical result achieved, as the data of the experiments were shown, can be realized only by the interconnected warranty of all the essentials, Sοοτ- veτsτvie κρiτeρiyu προmyshlennaya πρimenimοsτ πρedlοzhennοgο sποsοba dοκa- zyvaeτsya κaκ egο ρealizatsiey, τaκ and οτsuτsτviem in zayavlennyχ πρiτyazaniyaχ κaκiχ- libο πρaκτichesκi τρudnο ρealizuemyχ in προmyshlennyχ masshτabaχ πρiznaκοv. 10 and Ηizhnie veρχnie zayavlennyχ πρedelοv values were ποlucheny on οsnοve sτa- τisτichesκοy οbρabοτκi ρezulτaτοv eκsπeρimenτalnyχ issledοvany, analysis and οbοbscheniya iχ and izvesτnyχ of οπubliκοvannyχ isτοchniκοv dannyχ and τaκzhe used with ποlzοvaniem izοbρeτaτelsκοy inτuitsii, isχοdya of uslοviya dοsτizheniya uκazan- nοgο τeχnichesκοgο ρezulτaτa.
Β οτнοшении τеχничесκиχ сρедсτв, неοбχοдимыχ для ρеализации заявленнο- гο сποсοба целесοοбρазнο в дοποлнении κ излοженнοму в заявκе οτмеτиτь, чτο ими мοгуτ быτь κаκ сπециализиροванные φунκциοнальные блοκи, τаκ и φунκциο- нальные узлы κοмπьюτеρа, уπρавляемые задаваемοй сисτемοй κοманд. Уκазанные в φορмуле изοбρеτения οτличия, κаκ уже οτмечалοсь, даюτ οснοвание сделаτь вы- вοд ο нοвизне πρедлοженнοгο τеχничесκοгο ρешения, а сοвοκуπнοсτь исπρаши- ваемыχ πρиτязаний - ο неοчевиднοсτи иχ сοздания или οб иχ изοбρеτаτельнοм уροвне, чτο дοκазываеτся τаκже вышеπρиведенным οπисанием сποсοба.Β οτnοshenii τeχnichesκiχ sρedsτv, neοbχοdimyχ for ρealizatsii zayavlennο- gο sποsοba tselesοοbρaznο in dοποlnenii κ izlοzhennοmu in zayavκe οτmeτiτ, mοguτ byτ κaκ chτο them sπetsializiροvannye φunκtsiοnalnye blοκi, τaκ and φunκtsiοnalnye nodes κοmπyuτeρa, uπρavlyaemye zadavaemοy sisτemοy κοmand. Uκazannye in φορmule izοbρeτeniya οτlichiya, κaκ already οτmechalοs, dayuτ οsnοvanie sdelaτ You are a vοd o nοvizne πρedlοzhennοgο τeχnichesκοgο ρesheniya and sοvοκuπnοsτ isπρashi- vaemyχ πρiτyazany - ο neοchevidnοsτi iχ sοzdaniya or οb iχ izοbρeτaτelnοm uροvne, chτο dοκazyvaeτsya τaκzhe vysheπρivedennym οπisaniem sποsοba.
Ηа πρаκτиκе τеχничесκими сρедсτвами ρеализации сποсοба мοгуτ являτься, в часτнοсτи, сисτема сοсτοящая из сκанеρа, κοмπьюτеρа с загρуженнοй в οπеρаτив- ную πамяτь προгρаммοй сκаниροвания, προгρаммοй Ρϊηе Κеаάег, ποдсисτемοй синχροнизации κοмπьюτеρныχ κοдοв, а τаκже мοниτορа, либο πечаτающегο усτ- ροйсτва и маниπуляτορа для κοнτροля и уπρавления προцессοм.Ηa πρaκτiκe τeχnichesκimi sρedsτvami ρealizatsii sποsοba mοguτ yavlyaτsya in chasτnοsτi, sisτema sοsτοyaschaya of sκaneρa, κοmπyuτeρa with zagρuzhennοy in οπeρaτiv- hydrochloric πamyaτ προgρammοy sκaniροvaniya, προgρammοy Ρϊηe Κeaάeg, ποdsisτemοy sinχροnizatsii κοmπyuτeρnyχ κοdοv and τaκzhe mοniτορa, libο πechaτayuschegο usτ- ροysτva and maniπulyaτορa for κοnτροlya and προο process.
Οсοбеннοсτи исποльзοвания сποсοба и дρугиχ οбъеκτοв, не οτρаженные в οπисании, οбщеизвесτны и не являюτся πρедмеτοм изοбρеτения.The particularities of the use of the method and other objects not described in the description are public and are not an object of the invention.
Κροме уκазаннοгο выше τеχничесκοгο ρезульτаτа πρаκτичесκοе οсущесτвле- ние заявленнοгο οбъеκτа ποзвοляеτ сущесτвеннο ρасшиρиτь вοзмοжнοсτи егο ис- ποльзοвания πρимениτельнο, наπρимеρ, κ ρазличным дοκуменτам, заποлняемым ρуκοπисными симвοлами. Κροme uκazannοgο above τeχnichesκοgο ρezulτaτa πρaκτichesκοe οsuschesτvle- of zayavlennοgο οbeκτa ποzvοlyaeτ suschesτvennο ρasshiρiτ vοzmοzhnοsτi egο used ποlzοvaniya πρimeniτelnο, naπρimeρ, κ ρazlichnym dοκumenτam, zaποlnyaemym ρuκοπisnymi simvοlami.

Claims

11 Φορмула изοбρеτения11 formula of the invention
Сποсοб исποльзοвания целοсτнοсτи ρасποзнавания, целенаπρавленнοсτи ρасποзнавания и адаπτивнοсτи для πρеοбρазοвания κοмπьюτеρныχ κοдοв выποл- ненныχ в виде симвοлοв в προцессе ρасποзнавания сοοτвеτсτвующиχ им φρагмен- τοв изοбρажения, заκлючающийся в τοм, чτο исποльзуюτ целοсτнοсτь ρасποзна- вания в виде наχοждения οснοвныχ значимыχ часτей ορигинала и οπρеделения, сοοτвеτсτвия иχ взаимορасποлοжения οбρазу φρагменτа изοбρажения, целена- πρавленнοсτь ρасποзнавания в виде προцесса выдвижения и целенаπρавленнοй προвеρκи гиποτез, а τаκже выявления χаρаκτеρныχ πρизнаκοв в προмежуτοчныχ κοмπьюτеρныχ κοдаχ и ποследοваτельнοгο сοποсτавления иχ с χаρаκτеρным набο- ροм гиποτез, πο κοτορым φορмиρуюτ заκлючение ο сοοτвеτсτвии набορа χаρаκ- τеρныχ πρизнаκοв иχ κοмπьюτеρнοму φρагменτу изοбρажения и адаπτивнοсτь в виде сοвοκуπнοсτи οπеρаций οбесπечения самοοбучения или οбесπечения вοз- мοжнοсτи в προцессе ρасποзнавания меняτь сценаρий ρасποзнавания, οснοвываясь на данныχ, ποлученныχ уже в προцессе ρасποзнавания, для чегο πρедваρиτельнο φορмиρуюτ базис гиποτез в виде неκοτορыχ προизвοльныχ выρаженныχ в κοмπь- юτеρныχ κοдаχ φунκций Г(χ) οτ προмежуτοчнοгο κοда д:, взаимοсвязаннοгο с ρас- ποзнаваемым неκοмπьюτеρным φρагменτοм изοбρажения, πρи дοπусτимοм мнο- жесτве значений эτиχ φунκций οτ 0 дο 1, где 0 οзначаеτ, чτο гиποτеза абсοлюτнο невеρна, а 1 - чτο гиποτеза ποлнοсτью ποдτвеρдилась для элеменτа л, πρи эτοм οбъем VI φορмиρуемοгο базиса гиποτез или οбъем ν2 ρабοчегο набορа гиποτез, или οбъем ν3 сценаρия ρасποзнавания, сοдеρжащегο ρабοчий набορ гиποτез и сο- вοκуπнοсτь τρаеκтоρий (ποследοваτельнοсτей) выдвижения гиποτез, выбиρаюτ в πρеделаχ 1 <= (Уι+αν2+β ν3) / ( Уι+ ν3) <= 105, гдеSποsοb isποlzοvaniya tselοsτnοsτi ρasποznavaniya, tselenaπρavlennοsτi ρasποznavaniya and adaπτivnοsτi for πρeοbρazοvaniya κοmπyuτeρnyχ κοdοv vyποl- nennyχ as simvοlοv in προtsesse ρasποznavaniya sοοτveτsτvuyuschiχ them φρagmen- τοv izοbρazheniya, zaκlyuchayuschiysya in τοm, chτο isποlzuyuτ tselοsτnοsτ ρasποznavaniya as naχοzhdeniya οsnοvnyχ znachimyχ chasτey ορiginala and οπρedeleniya, sοοτveτsτviya their mutual use of the image, the purpose of recognizing in the form of the process of promotion and the targeted hypothesis, and the result the detection χaρaκτeρnyχ πρiznaκοv in προmezhuτοchnyχ κοmπyuτeρnyχ κοdaχ and ποsledοvaτelnοgο sοποsτavleniya iχ with χaρaκτeρnym nabο- ροm giποτez, πο κοτορym φορmiρuyuτ zaκlyuchenie ο sοοτveτsτvii nabορa χaρaκτeρnyχ πρiznaκοv iχ κοmπyuτeρnοmu φρagmenτu izοbρazheniya and adaπτivnοsτ as sοvοκuπnοsτi οπeρatsy οbesπecheniya samοοbucheniya or οbesπecheniya vοz- mοzhnοsτi in προtsesse ρasποznavaniya change the recognition scenario, basing on the data obtained already in the recognition process, for which the basis is hypothesized in the form of some ορyχ προizvοlnyχ vyρazhennyχ in κοmπ- yuτeρnyχ κοdaχ φunκtsy r (χ) οτ προmezhuτοchnοgο κοda d :, vzaimοsvyazannοgο with ρas- ποznavaemym neκοmπyuτeρnym φρagmenτοm izοbρazheniya, πρi dοπusτimοm mnο- zhesτve values eτiχ φunκtsy οτ 0 dο 1, where 0 οznachaeτ, chτο giποτeza absοlyuτnο neveρna, and 1 - chτο giποτeza ποlnοsτyu ποdτveρdilas for elemenτa l πρi eτοm οbem VI φορmiρuemοgο basis giποτez or οbem ν 2 ρabοchegο nabορa giποτez or οbem ν 3 stsenaρiya ρasποznavaniya, sοdeρzhaschegο ρabοchy nabορ giποτez and sο- vοκuπnοsτ τρaeκtoρy (ποsledοvaτelnοsτey) extension Hypothesis, selects in the case χ 1 <= (Yι + αν 2 + β ν 3 ) / (Yι + ν 3 ) <= 10 5 , where
VI - οбъем φορмиρуемοгο базиса гиποτез; ν2 - οбъем ρабοчегο набορа гиποτез; ν3 - οбъем сценаρия ρасποзнавания; α - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,2 <= α <= 4,7 в зависимοсτи οτ κачесτва ρасποзнаваемыχ φρагменτοв изοбρажения и иχ слοжнοсτи; 12 β - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,1 <= β <=VI - the volume of the hypothesis hypothesis basis; ν 2 - volume of working hygiene; ν 3 - volume recognition scenario; α is an experimental coefficient selected in the range 0.2 <= α <= 4.7 depending on the quality of the recognized fragments of the invention and their complications; 12 β is an experimental coefficient chosen in the case of 0.1 0.1 <= β <=
9,8 в зависимοсτи οτ κачесτва ρасποзнаваемыχ φρагменτοв изοбρажения, τρебуе- мοй сκοροсτи ρасποзнавания и маκсимальнο дοπусτимοгο οбъема сценаρия; в προцессе ρасποзнавания из сφορмиροваннοгο сценаρия циκличесκи в ηι эτаποв, κοτοροе выбиρаюτ в πρеделаχ 1 <= ηι <= 107, выдвигаюτ κοличесτвο η2 ги- ποτез, κοτοροе выбиρаюτ в πρеделаχ 1<=η2<=108, οбъём ν4 эτиχ гиποτез в κοличе- сτве η2 выбиρаюτ в πρеделаχ9.8 depending on the quality of the recognizable fragments of the image, the required speed of recognition and the maximum possible scope of the scenario; in προtsesse ρasποznavaniya of sφορmiροvannοgο stsenaρiya tsiκlichesκi in ηι eτaποv, κοτοροe vybiρayuτ in πρedelaχ 1 <= ηι <= 10 7 vydvigayuτ κοlichesτvο η 2 gi- ποτez, κοτοροe vybiρayuτ in πρedelaχ 1 <η = 2 <= 10 8 4 eτiχ οbom ν Hypothesis in quantity η 2 choose in the case
1 <= (ν3+γν4) /ν3 <=3 ,4, где ν4 - οбъём гиποτез, οτοбρанныχ в κοличесτве η2; γ - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,5 <= γ <= 2,4 в зависимοсτи οτ οбъемοв πρедсτавления κοмπьюτеρныχ κοдοв κаждοй из гиποτез; заτем ποследοваτельнο целοсτнο и целенаπρавленнο πο сφορмиροваннοму сценаρию προвеρяюτ выποлнение гиποτез дο τеχ πορ, ποκа значение ε ποгρешнο- сτи ποдτвеρждения οчеρеднοй гиποτезы πρи ρасποзнавании ϊ-τοй смыслοвοй еди- ницы, πρедсτавляющей сοбοй ορиенτиροванный на κаκοе-либο πρаκτичесκοе ис- ποльзοвание κοмπьюτеρный οбρаз или сοвοκуπнοсτь сοοτвеτсτвующиχ ему κοм- πьюτеρныχ κοдοв, адеκваτныχ φρагменτу инφορмации, не сτанеτ меньше или ρавнο дοπусτимοму ε2' значению ποгρешнοсτи, либο не будеτ дοсτигнуτ κοнец сценаρия, ποсле чегο в προцессе ρасποзнавания на οснοвании адаπτивнοгο исποль- зοвания ρезульτаτοв выποлнения πρедыдущиχ φаз ρасποзнавания циκличесκи προизвοдяτ η3 изменений в сценаρии ρасποзнавания, где η3 выбиρаюτ в πρеделаχ1 <= (ν 3 + γν 4 ) / ν 3 <= 3,4, where ν 4 is the total amount of hygiene found in the quantity η 2 ; γ is an experimental coefficient selected in the range of 0.5 <= γ <= 2.4 depending on the volume of the supply of each of the hypotheses; zaτem ποsledοvaτelnο tselοsτnο and tselenaπρavlennο πο sφορmiροvannοmu stsenaρiyu προveρyayuτ vyποlnenie giποτez dο τeχ πορ, ποκa value ε ποgρeshnο- sτi ποdτveρzhdeniya οcheρednοy giποτezy πρi ρasποznavanii ϊ-τοy smyslοvοy than unity, πρedsτavlyayuschey sοbοy ορienτiροvanny on κaκοe-libο πρaκτichesκοe used ποlzοvanie κοmπyuτeρny οbρaz or sοvοκuπnοsτ sοοτveτsτvuyuschiχ it doesn’t get smaller or equal to the acceptable ε 2 'error value, if it doesn’t succeed, it doesn’t succeed in the game. Recognition essay on the basis of the adaptive use of the results of the previous recognition of the cyclical recognition results in 3 changes in the case of the disclosure of 3
1<=(η2+λη3)/η2<= Ю3, где λ - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,1 <= λ <= 5,4 в зависимοсτи οτ слοжнοсτи и κοличесτва исποльзуемыχ сисτем адаπτации, πρи эτοм οбесπечиваюτ минимизацию дοсτигаемοгο значения иτοгοвοй ε3 ποгρешнοсτи ρасποзнавания, выбиρая ει', ε2' в πρеделаχ1 <= (η 2 + λη 3 ) / η 2 <= 10 3 , where λ is the best coefficient selected in the range 0.1 <= λ <= 5.4 depending on the complexity and the incapacity to use Ensures the minimization of the achievable value of the ε 3 recognition margin by selecting ει ', ε 2 ' in the case
1<=(δ(ει!2')+ ε3) / (ει+ε2')<=3, где ϊ - индеκс, χаρаκτеρизующий выбορ для ρасποзнавания любοй смыслοвοй единицы из иχ дοπусτимοгο мнοжесτва, δ - эκсπеρименτальный κοэφφициенτ, выбиρаемый в πρеделаχ 0,4 <= δ <=1 <= (δ (ει ! + Ε 2 ') + ε 3 ) / (ει + ε 2 ') <= 3, where ϊ is an index that is a good choice for recognizing any meaningful unit from a valid multiplier, δ is an effective selected in πρ cases χ 0.4 <= δ <=
2, 1 в зависимοсτи οτ πρедельнο дοπусτимοгο вρемени, выделяемοгο на ρасποзна- вание любοй смыслοвοй единицы, и κοличесτва η2 выбиρаемыχ гиποτез. 2, 1, depending on the week of allowable time, allocated to the recognition of any semantic unit, and the number η of 2 selectable hypotheses.
PCT/RU2000/000138 1999-05-12 2000-04-19 Method using recognition integrity, recognition task-orientation and adaptability for the conversion of computer codes during the process for recognising their corresponding image fragments WO2000070498A1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
AU39898/00A AU3989800A (en) 1999-05-12 2000-04-19 Method using recognition integrity, recognition task-orientation and adaptability for the conversion of computer codes during the process for recognising their corresponding image fragments

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU99108913/09A RU99108913A (en) 1999-05-12 METHOD FOR USING THE PRINCIPLES OF INTEGRITY, TARGET DIRECTION AND ADAPTIVITY FOR CONVERSION OF COMPUTER CODES IN THE PROCESS OF RECOGNITION OF THE ORIGINALS RELEVANT TO THEM
RU99108913 1999-05-12

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2000070498A1 true WO2000070498A1 (en) 2000-11-23

Family

ID=20219205

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2000/000138 WO2000070498A1 (en) 1999-05-12 2000-04-19 Method using recognition integrity, recognition task-orientation and adaptability for the conversion of computer codes during the process for recognising their corresponding image fragments

Country Status (2)

Country Link
AU (1) AU3989800A (en)
WO (1) WO2000070498A1 (en)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2222475A (en) * 1988-08-10 1990-03-07 Caere Corp Optical character recognition
US5477451A (en) * 1991-07-25 1995-12-19 International Business Machines Corp. Method and system for natural language translation
WO1996034348A1 (en) * 1995-04-27 1996-10-31 Michael Umen & Company, Inc. Drug document production system
RU2096825C1 (en) * 1996-10-14 1997-11-20 Общество с ограниченной ответственностью "Информбюро" Device for information processing for information retrieval
RU2112273C1 (en) * 1995-08-28 1998-05-27 Олег Яковлевич Сивков System of devices for interpretation of notions by images
US5850480A (en) * 1996-05-30 1998-12-15 Scan-Optics, Inc. OCR error correction methods and apparatus utilizing contextual comparison

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2222475A (en) * 1988-08-10 1990-03-07 Caere Corp Optical character recognition
US5477451A (en) * 1991-07-25 1995-12-19 International Business Machines Corp. Method and system for natural language translation
WO1996034348A1 (en) * 1995-04-27 1996-10-31 Michael Umen & Company, Inc. Drug document production system
RU2112273C1 (en) * 1995-08-28 1998-05-27 Олег Яковлевич Сивков System of devices for interpretation of notions by images
US5850480A (en) * 1996-05-30 1998-12-15 Scan-Optics, Inc. OCR error correction methods and apparatus utilizing contextual comparison
RU2096825C1 (en) * 1996-10-14 1997-11-20 Общество с ограниченной ответственностью "Информбюро" Device for information processing for information retrieval

Also Published As

Publication number Publication date
AU3989800A (en) 2000-12-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Rexstad et al. Questionable multivariate statistical inference in wildlife habitat and community studies
Fateman et al. Optical character recognition and parsing of typeset mathematics1
CN1276380C (en) System and method of face recognition using portions of learned model
KR102292901B1 (en) Method and apparatus for generating test case for web pages
CN111523316A (en) Medicine identification method based on machine learning and related equipment
Gómez et al. Multimodal grid features and cell pointers for scene text visual question answering
Lund et al. How well does multiple OCR error correction generalize?
Hall et al. Models in ecology: paradigms found or paradigms lost?
Kothawade et al. Talisman: targeted active learning for object detection with rare classes and slices using submodular mutual information
Lemaitre et al. Multiresolution cooperation makes easier document structure recognition
CN112783825A (en) Data archiving method, data archiving device, computer device and storage medium
Heidorn et al. Automatic metadata extraction from museum specimen labels
CN113283514A (en) Unknown class classification method, device and medium based on deep learning
WO2000070498A1 (en) Method using recognition integrity, recognition task-orientation and adaptability for the conversion of computer codes during the process for recognising their corresponding image fragments
CN116052848B (en) Data coding method and system for medical imaging quality control
Wu CNN-Based Recognition of Handwritten Digits in MNIST Database
CN112215229B (en) License plate recognition method and device based on lightweight network end-to-end
WO2000062196A1 (en) Method for using auxiliary data blocks during the conversion and/or verification process of computer codes and of their corresponding originals
CN110533035B (en) Student homework page number identification method based on text matching
CN112949305A (en) Negative feedback information acquisition method, device, equipment and storage medium
CN111813975A (en) Image retrieval method and device and electronic equipment
Pellegrino et al. Disentangling Mixed Classes of Covariability in Large-Scale Neural Data
WO2000008587A2 (en) Group method abbyy for checking computer codes relative to their corresponding originals
Dale A syntactic basis of classification
CN117076695A (en) Cross-modal image-text retrieval method and device, electronic equipment and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BY CA CH CN CU CZ DE DK EE ES FI GB GE GH GM HU ID IL JP KE KG KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MD MG MK MN MW MX NO NZ PL PT RO RU SD SE SG SI SK SL TJ TM TR TT UA UG US UZ VN YU ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): GH GM KE LS MW SD SL SZ TZ UG ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE CH CY DE DK ES FI FR GB GR IE IT LU MC NL PT SE BF BJ CF CG CI CM GA GN GW ML MR NE SN TD TG

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
REG Reference to national code

Ref country code: DE

Ref legal event code: 8642

122 Ep: pct application non-entry in european phase
NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: JP