close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

сравнениеметодовраспознавания

код для вставкиСкачать
Способ распознаванияДостоинстваНедостаткиРаспознавание по шаблонам1)хорошее распознавание дефектных символов
2)простота
3)высокая скорость распознавания 1)необходимость настройки системы на типы и размеры шрифтов
2)не может использоваться для описания объектов с высокой степенью изменчивости
3)может приниматься для распознавания только печатных символов
4)надежно распознают только те шрифты, шаблоны которым им "известны"
Структурный подход1)обеспечивает инвариантность относительно типов и размеров шрифтов 1)трудность распознавания дефектных символов 2)низкая скорость
3)для этих систем до сих пор не созданы эффективные автоматизированные процедуры обучения
4)векторизация может добавить дополнительные дефекты.
Признаковый подход 1)простота реализации
2)хорошая обобщающая способность
3)хорошая устойчивость к изменения формы символов
4)высокое быстродействие
1)неустойчивость к дефектам изображения
2)при вычислении признаков теряется существенная часть информации
3)трудно гарантировать, что к данному классу удастся отнести только объекты этого класса.
Структурно-пятенный метод1)Обеспечиваются все достоинства шаблонного и структурного классификаторов.
2)Также данное представление нечувствительно к различным начертаниям и дефектам символов. 1)векторизация может добавить дополнительные дефекты.
Нейронные сети1)Устойчивость к шумам.
2) Адаптирование к изменениям окружающей среды
3) Потенциальное сверхвысокое быстродействие
4) Решение задач при неизвестных закономерностях
5) Отказоустойчивость при аппаратной реализации нейронной сети
1)Для построения сети, обеспечивающей распознавание каждого символа текста, необходимо построить достаточно большую сеть элементов, что приводит к большим затратам памяти. 2)Еще сильнее тратятся ресурсы системы в процессе распознавания, так как функции на элементах сети работают с числами с плавающей точкой. 3)Кроме этого нейронные сети необходимо обучать на все случаи, что, однако, не гарантирует точного результата. 4) Работа нейронной сети по распознаванию текста во многом зависит от конфигурации сети и функций, заданных в элементах, что требует больших усилий для построения эффективно работающей сети.
Клеточные автоматы1)возможность параллельного вычисления
2)легкость
3)простота правил, на основе которых они построены
4)возможность реализации многих сложных алгоритмов обработки изображений1)Сложность реализации
2)Слабая изученность
На основе выделенных достоинств и недостатков каждого из алгоритмов, рассмотренных выше, были выделены следующие наиболее перспективные способы для дальнейшего изучения: структурно-пятенный метод, клеточные автоматы.
Документ
Категория
Разное
Просмотров
60
Размер файла
18 Кб
Теги
сравнениеметодовраспознавания
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа