Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
Сети для инвариантной обработки изображений
Сети для инвариантной обработки изображений
Для того, чтобы при обработке переводить визуальные образов, отличающиеся только положением в рамке изображения, в один эталон, применяется следующий прием [91]. Преобразуем исходное изображение в некоторый вектор величин, не изменяющихся при сдвиге (вектор инвариантов). Простейший набор инвариантов дают автокорреляторы — скалярные произведения образа на сдвинутый образ, рассматриваемые как функции вектора сдвига.
В качестве примера рассмотрим вычисление сдвигового автокоррелятора для черно-белых изображений. Пусть дан двумерный образ S размером p?q=n. Обозначим точки образа как sij. Элементами автокоррелятора Ac(S) будут величины
Автокорреляторная сеть имеет вид
Сеть (11) позволяет обрабатывать различные визуальные образы, отличающиеся только положением в рамке, как один образ.
Оглавление книги
- Сети Хопфилда
- Лекции 4, 5 и 6. Нейронные сети ассоциативной памяти, функционирующие в дискретном времени
- Тензорные сети
- Раздел VII Левиафан в Сети: защита права на тайну частной жизни после событий 2013 г.
- Работа с ресурсами локальной сети
- 15.3. Обработка изображений при помощи RMagick
- 1.2. Понятие информации. Общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации
- 10.4. Локальные сети
- Методы грамотной обработки возражений изменению
- Вот как мы можем повлиять на коммерческий фактор (иными словами, повысить доверие посетителей к сайту)
- Часть II Компьютерные сети и подключение к Интернету
- Как подключить ноутбук к сети Интернет