@d0lph1n

Каковы основы теории распознавая образов? Смежные теории?

На чем, кроме математической статистики, основана теория распознавания образов? Есть ли теории, похожие, смежные или дополняющие теорию распознавания образов, особенно применимые в построении интеллектуальных систем?

UPD: А еще, если не сложно, посоветуйте хорошие книжки. Взамен отвечу тем же:
Фукунага - Введение в теорию распознавания образов
Нильсон - Обучающиеся системы
  • Вопрос задан
  • 169 просмотров
Решения вопроса 2
@dmshar
Дело в том, что название "теория распознавания образов" впервые в русскоязычной научной литературе появилось в 60-70-ых годах прошлого столетия как очень неудачный перевод английского "Pattern recognition". И под этой теорией подразумевалось то, что сегодня подразумевается под Machine Learning - т.е. наука, которая занимается методами извлечения скрытых паттернов (шаблонов) - статических или динамических - в данных. Соответственно если вас интересует именно методы построения "интеллектуальных систем" (хотя мне очень не нравиться этот термин)- стоит смотреть в этом направлении, включая Data Mining, ANN, Deep Learning и т.д.
С другой стороны, сегодня, когда говорят о "распознавании образов" очень часто имеют ввиду распознавание визуальных образов - обнаружение лиц на фотографиях, распознавание изображений на картинках, распознавание рукописного текста и производные от этих задач. Замечу, что часто (вернее - как правило) для решения этих задач используются методы и средства из абзаца выше. Однако я не уверен, что системы этого класса можно отнести к "интеллектуальным" - т.к. как правило они решают одну, специальную задачи и интеллекта там ровно столько, сколько и в любом современном численном методе решения математических задач.
Я не привожу названий конкретных книг ни по первой ни по второй теме - их огромное множество. У каждого советующего - свои "лучшие" книги. Даже на тостере десятки тем, где такие книги можно найти. Но надеюсь что мой пост поможет вам более четко определится, что-же именно вас интересует и дальше целенаправленно искать в нужном направлении понимая, куда и зачем вы идете.
Ответ написан
xmoonlight
@xmoonlight
https://sitecoder.blogspot.com
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@AlexSku
не буду отвечать из-за модератора
Кроме мат. статистики есть идея - выделить характерные особенности (features) и модель расчёта - нейронные сети.
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Похожие вопросы