Устройство ассоциативного распознавания

Изобретение относится к области обработки данных для преобразования сигналов и изображений, задаваемых невзвешенными цифровыми кодами, во взвешенные коды и может быть использована для обработки и распознавания сигналов и изображений. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей устройства, а также повышение точности распознавания при распознавании объектов с отдельными слабо и/или неполностью искаженными областями. Устройство ассоциативного распознавания содержит P блоков вычисления активационной функции и P групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом каждая из P групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания, причем введены P групп блоков умножителей на весовые коэффициенты, каждая из которых содержит K блоков умножителей на весовые коэффициенты, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующих блоков формирования значений функции принадлежности из P групп блоков формирования функции принадлежности, а выходы соединены с соответствующими входами P блоков выделения максимального сигнала, а выходы каждого из P блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из P блоков вычисления активационной функции. 1 ил.

 

Изобретение относится к области обработки данных для специальных применений, в частности, для преобразования сигналов и изображений, задаваемых невзвешенными цифровыми кодами, во взвешенные коды, и может быть использована для обработки и распознавания сигналов и изображений.

Известно устройство, содержащее генераторы пилообразного напряжения, аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи, элементы ИЛИ, блоки памяти функций принадлежности, блоки определения минимума, блоки сравнения, блоки вычитания из единицы, регистры, счетчик и элементы задержки с соответствующими связями [SU 1791815, G06F 7/58, 1990].

Недостатком устройства являются относительно узкие функциональные возможности.

Известно также устройство, содержащее n параллельных сумматоров, входы и выходы которых являются, соответственно, группой входов и группой выходов устройства, а также n блоков умножения на весовые коэффициенты, при этом, вход i-ого блока умножения на весовые коэффициенты (i=1…N) соединен с выходом i-ого параллельного сумматора, а каждый из выходов j-ого блока умножения на весовые коэффициенты (j=1…N) соединен с соответствующим ему входом взвешенного сигнала i-ого сумматора (i не=j) [А.В. Назаров, А.И. Лоскутов "Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем", Санкт-Петербург, "Наука и Техника", 2003 г., стр.231].

Недостатком этого устройства также являются относительно узкие функциональные возможности.

Кроме того, известно устройство, содержащее группу умножителей на весовые коэффициенты, входы которых являются входами устройства, параллельный сумматор, входы которого соединены к выходами умножителей на весовые коэффициенты, и блок вычисления активационной функции, вход которого соединен с выходом параллельного сумматора, а выход - является выходом устройства [Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. М.: КомКнига, 2006, стр. ис.5.1].

Недостатком и этого устройства также являются относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что, устройство позволяет распознавать сигналы и изображения с использованием моделирования работы нейрона в допущении, что весовые коэффициенты для входных сигналов могут быть определены точно, что позволяет использовать их в умножителях на весовые коэффициенты. На практике значения весовых коэффициентов не всегда могут быть определены точно и в большинстве случаев их значения являются нечеткими, «размытыми», что снижает точность устройства и сужает функциональные возможности известного устройства.

Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является устройство ассоциативного распознавания, содержащее первый параллельный сумматор и первый блок вычисления активационной функции, вход которого соединен с выходом первого параллельного сумматора, а выход - является первым выходом устройства ассоциативного распознавания, P-1 параллельных сумматоров со второго по P-ый, P-1 блоков вычисления активационной функции со второго по P-ый, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных параллельных сумматоров, а выходы являются одноименными выходами устройства ассоциативного распознавания, а также Р групп с первой по P-ую блоков формирования значений функций принадлежности, выходы каждой из которых соединены с входами одноименных параллельных сумматоров, при этом, каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности с первого по K-ый, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания [RU 2342702, C2, G06K 9/62, 27/06/2008].

Недостатком наиболее близкого технического решения является относительно узкие функциональные возможности и относительно низкая точность распознавания для случая, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов. В этом случает суммирование значений функций принадлежности по элементам предъявляемого изображения может приводить к маскировке распознаваемых объектов за счет влияния относительно других элементов и областей изображений, что снижает достоверность их распознавания.

Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей и повышении точности распознавания при распознавании объектов с отдельными слабо и/или не полностью искаженными областями.

Требуемый технический результат достигается тем, что, в устройство, содержащее P блоков вычисления активационной функции и P групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом, каждая из P групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания, введены P групп умножителей на весовые коэффициенты содержащие K умножителей на весовые коэффициенты, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующего блока формирования функции принадлежности и P блоков выделения максимального сигнала, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующей группы умножителей на весовые коэффициенты, а выходы каждого из P блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из P блоков вычисления активационной функции.

Анализ научно-технической и патентной литературы показал, что до даты подачи заявки отсутствовали устройства с указанной совокупностью признаков. Следовательно, оно отвечает критерию новизны.

Кроме того, требуемый технический результат достигается тем, что для достижения требуемого технического результата введены P групп умножителей на весовые коэффициенты содержащие K умножителей на весовые коэффициенты, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующего блока формирования функции принадлежности и P блоков выделения максимального сигнала, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующей группы умножителей на весовые коэффициенты, а выходы каждого из P блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из P блоков вычисления активационной функции.

Анализ научно-технической и патентной литературы показал, что до даты подачи заявки отсутствовали технические решения, в которых поставленная техническая задача была решена с использованием указанной совокупности признаков. Следовательно, решение отвечает критерию изобретательского уровня.

Дополнительно отметим, что, как будет показано ниже, предлагаемое техническое решение может быть реализовано с помощью известных элементов цифровой техники. Следовательно, оно отвечает критерию промышленной применимости.

На чертеже представлена электрическая структурная схема устройства ассоциативного распознавания.

Устройство ассоциативного распознавания содержит P блоков выделения максимального сигнала с первого 1-1 по 1-P и P блоков вычисления активационной функции с первого 2-1 по 2-P, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных блоков выделения максимального сигнала 1-1…1-P.

Устройство ассоциативного распознавания содержит также P групп с первой 3-1 по P-ую 3-P блоков формирования значений функций принадлежности и P групп с первой 4-1 по P-ую 4-P умножителей на весовые коэффициенты, при этом каждая из P групп умножителей на весовые коэффициенты содержит K умножителей на весовые коэффициенты с первого по K-ый (4-1-1, …4-1-K, …4-Р-1, …4-P-K), входы каждого из которых соединены с выходами одноименных блоков формирования значений функции принадлежности P групп формирований значений функции принадлежности, а выходы соединены с входами одноименных блоков выделения максимального сигнала 1-1…1-P, при этом, каждая из P групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности с первого по K-ый (3-1-1…3-1-K, …3-P-1…3-P-K), входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания.

Блок выделения максимального сигнала является стандартным элементом вычислительной техники, а блоки формирования значений функций принадлежности и блоки вычисления активационной функции охарактеризованы на функциональном уровне и в предложенном техническом решении используются примеры их выполнения из устройства-прототипа.

Работает устройство ассоциативного распознавания следующим образом.

Предварительно анализируется P групп образцов сигналов или изображений по нечеткой, «размытой» информации, например, по зашумленным фотографиям. Следовательно, отсутствие точных эталонных изображений образцов заменяется их ассоциативными, нечеткими, «размытыми» изображениями. В результате для каждого элемента из P изображений формируется функция принадлежности этого элемента в соответствии с наиболее типичным уровнем сигнала, соответствующего эталонному изображению. На основе подобных функций производится программирование блоков формирования значений функций принадлежности (3-1-1…3-1-K, …3-Р-1…3-P-K).

На входы блоков 3-1-1…3-1-K, …3-P-1…3-P-K формирования значений функций принадлежности поступают входные (возбуждающие) сигналы. При этом на входы одноименных блоков каждой из P групп блоков подаются одноименные сигналы, например, сигналы, характеризующие одинаковые элементы изображения. Каждый из этих сигналов преобразуется в соответствующем ему блоке 3-1-1…3-1-K, …3-P-1…3-P-K в значение функции принадлежности, которое отражает нечеткое представление о соответствии уровня входного сигнала соответствующему эталонному сигналу (элементу изображения).

Каждый из блоков 3-1-1…3-1-K, …3-Р-1…3-Р-K настроен на свой вид функции принадлежности.

В блоках 4-1-1, …4-1-K, …4-P-1, …4-P-K умножителей на весовые коэффициенты сформированные функции принадлежности умножаются на весовые коэффициенты отражающие представление о значимости соответствующего элемента изображения в эталонном образе.

В блоках 1-1…1-P выделения максимального сигнала из сформированных значений сигналов с умножителей на весовые коэффициенты соответствующих им групп блоков умножителей на весовые коэффициенты выделяются максимальные сигналы, которые подаются на входы соответствующих блоков 2-1…2-P вычисления активационной функции. В простейшем случае они могут быть выполнены в виде пороговых блоков.

При превышении их пороговых уровней на выходах формируется уровень логической единицы, который сигнализирует о распознавании входного сигнала при нечетком представлении о значении его отдельных элементов.

Таким образом, в предложенной устройстве достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей, поскольку распознавание изображения производится с использованием информации о значимости отдельных элементов изображения и ранговой обработки сигналов путем выделения максимального сигнала.

Кроме того, повышается и точность распознавания когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов при этом учитывается информация о значимости отдельных элементов изображения. В предложенном техническом решении выделение максимального значения из множества значений функций принадлежности практически исключает ошибки при распознавании, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов, с учетом значимости данных элементов.

Устройство ассоциативного распознавания, устройство, содержащее P блоков вычисления активационной функции и P групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом каждая из P групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания, отличающееся тем, что введены P групп блоков умножителей на весовые коэффициенты, каждая из которых содержит K блоков умножителей на весовые коэффициенты, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующих блоков формирования значений функции принадлежности из P групп блоков формирования функции принадлежности, а выходы соединены с соответствующими входами P блоков выделения максимального сигнала, а выходы каждого из P блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из P блоков вычисления активационной функции.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области видеоаутентификации пользователя. Техническим результатом является предотвращение фальсификации аутентификационной фотографии, выполняемой при помощи виртуальной камеры.

Изобретение относится к распознаванию образов, в котором принятое изображение отслеживается для выявления того, появляется ли в изображении узнаваемый образ. .

Изобретение относится к способам идентификации сигналов. .

Изобретение относится к области вычислительной техники, а именно к способам защиты информации от несанкционированного проникновения, и может быть использовано для защиты как мобильных, так и стационарных устройств с сенсорными дисплеями посредством идентификации пользователя, основанной на анализе его уникальной подписи.

Изобретение относится к электронным финансовым операциям. .

Изобретение относится к электронным финансовым операциям. .

Изобретение относится к области биометрической аутентификации личности, построенной на сохранении в тайне применяемого при аутентификации биометрического образа в виде рисунка отпечатка пальца.

Изобретение относится к смысловому анализу содержания цифровых изображений: статических изображений, например фотографий, видеоизображений, наборов кадров в интернет-ресурсах, а также в файлах изображений на устройствах хранения данных или в приложениях к электронным письмам.

Изобретение относится к измерительной технике. .

Способ маркирования и распознавания сигналов относится к области кодирования, распознавания и идентификации сигналов. Технический результат заключается в повышении достоверности распознавания сигналов при равенстве маркеров (интегральных значений сигнала на выделенном интервале) за счет более полного использования информации, характеризующей форму изменения сигнала в окрестности маркера. Технический результат достигается за счет введения в образ сигнала на каждом его интервале дополнительного признака - градусной меры угла и использование его вместе с маркерами в качестве идентификатора в двухмерном признаковом пространстве при распознавании позволяет повысить достоверность распознавания и количественно оценить ее значение при отнесении анализируемого сигнала к эталонному. 4 ил., 3 табл.

Изобретение относится к классификации данных изображения и, более конкретно, к классификации данных изображения на основе модели для адаптирования к объекту в данных изображения. Технический результат заключается в возможности классифицировать данные изображения без какого-либо ввода данных пользователем. Система содержит блок (110) сегментации для сегментирования данных изображения путем адаптирования модели к объекту в данных изображения и блок (120) классификации для присвоения класса данным изображения на основе модели, адаптированной к объекту в данных изображения, таким образом, классифицируя данные изображения, при этом блок (120) классификации содержит блок (122) атрибутов для вычисления значения атрибута модели на основе модели, адаптированной к объекту в данных изображения, и при этом присвоенный класс основан на вычисленном значении атрибута. Таким образом, система (100) изобретения способна классифицировать данные изображения без какого-либо ввода пользователем. Все вводы, требуемые для классификации данных 10 изображения, составляют модель для адаптирования к объекту в данных изображения. Однако специалист в данной области техники поймет, что в некоторых вариантах осуществления системы (100) может быть предоставлена возможность ограниченного количества вводов пользователем, чтобы позволить пользователю оказывать влияние и управлять системой и процессом классификации. 5 н. и 8 з.п. ф-лы, 8 ил.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в компьютерных системах для поиска и выявления изображений, авторские права на которые нарушены. Техническим результатом является повышение точности, качества и скорости поиска идентичных или сходных до степени смешения изображений. В способе поиска нарушений авторских прав на изображения, выполняемом на компьютерной системе, производят расчет дескриптора для изображения №1, располагающегося в блоке памяти №1. Выполняют расчет дескриптора для изображения №2, располагающегося в блоке памяти №2. Сравнивают значения дескрипторов изображений №1 и №2. Если значения дескрипторов изображений №1 и №2 равны, то выполняют сравнение изображений №1 и №2. После чего отображают результаты сравнения на устройстве для отображения информации. 6 н. и 7 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к классификации биомолекулярных данных. Техническим результатом является повышение надежности классификации. Предусмотрена система (100) классификации для классификации биомолекулярных данных. Вход системы принимает множество признаков (102) выборки, которая должна быть классифицирована, и множество соответствующих оценок (104) ошибок. Статистический модуль (106) ассоциирует функции (108) плотности распределения вероятностей с признаками, при этом соответствующие функции плотности распределения вероятностей зависят от оценок ошибок. Модуль (110) репликации формирует множество возмущенных реплик (112) выборки, при этом признаки являются произвольно возмущенными согласно соответствующим надлежащим функциям плотности распределения вероятностей. Классификатор (114) классифицирует возмущенные реплики на основе возмущенных признаков. Анализатор (118) классифицирует выборку, которая должна быть классифицирована, на основе статистического анализа классифицированных реплик (116), чтобы получать классификацию (120) выборок. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 6 ил.
Изобретение относится к способу аутентификации владельца банковского счета при дистанционном банковском обслуживании. Техническим результатом является повышение надежности результатов аутентификации владельца банковского счета. Способ аутентификации владельца банковского счета при дистанционном банковском обслуживании с использованием биометрических характеристик лица владельца банковского счета характеризуется тем, что при открытии банковского счета и/или выпуске банковской карты производится фотографическое изображение лица владельца счета, и тем, что оно вносится в электронном виде в базу данных банка и в память банковской карты, и при проведении операции по счету с помощью компьютера, мобильного телефона, банкомата, кассового терминала изображение лица человека, осуществляющего операцию посредством веб-камеры, оптического сканера, установленных на применяемом техническом средстве, передается в базу данных банка, при этом компьютер банка сверяет полученное изображение с изображением, хранящимся в базе данных банка, и в случае тождественности изображений дает разрешение на проведение операции, или в случае несоответствия изображений отказывает в проведении операции, и при наличии инструкции банка-эмитента карты карта блокируется банкоматом.
Изобретение относится к области комплексного контроля людей на пунктах пропуска. Техническим результатом является автоматизация и повышение эффективности обнаружения следовых количеств веществ, подлежащих контролю, на кистях рук, повышение чувствительности и достоверности обнаружения следов опасных веществ при совмещении с биометрической верификацией человека по геометрии кисти руки. Способ комплексного контроля людей на пунктах пропуска включает идентификацию по геометрии кисти руки и коду доступа и газоаналитическое обнаружение следовых количеств опасных веществ, при этом в начале контроля осуществляют идентификацию личности по цифровому коду, затем проводят биометрическую верификацию личности по геометрии кисти руки с одновременным контролем положения кисти руки на пробоотборной пластине, включающую считывание параметров кисти руки и сравнение полученных при сканировании руки параметров с эталонными значениями, хранящимися в базе данных системы контроля и управления доступом, а после снятия руки с пробоотборной пластины перед началом газоанализа область, где находилась рука, изолируют защитным кожухом, затем газоанализатор автоматически перемещается к пробоотборной пластине, после этого пробоотборную пластину нагревают до определенной температуры, а нагретые пары оставленных следов поступают в газоанализатор, и результат комплексного контроля передается в систему контроля и управления доступом.

Изобретение относится к технологиям анализа медицинских изображений. Техническим результатом является повышение эффективности автоматического планирования двухмерных видов в объемных медицинских изображениях. Способ включает: оценивают статистическую модель положений анатомических точек, проводят обучение детектора анатомических точек, получают объемное изображение области интереса, обнаруживают множество кандидатов анатомических точек, выполняют поиск наилучшей конфигурации анатомических точек среди кандидатов, осуществляют построение плоскостей видов на основе найденной конфигурации анатомических точек, оценивание параметров указанной статистической модели осуществляют с использованием аннотированного множества объемных изображений; обучение детектора анатомических точек производят с использованием энергии указанной статистической модели, как части функции потерь; обнаружение множества кандидатов анатомических точек осуществляют детектором анатомических точек, обученным с использованием указанного выше алгоритма; поиск наилучшей конфигурации анатомических точек производят с помощью жадного итеративного поиска конфигурации, минимизирующей указанную энергию статистической модели. Система реализует действия способа. 3 н. и 8 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к устройству обработки бумажных листов. Технический результат заключается в повышении быстродействия при идентификации знака. Устройство обработки бумажных листов, в соответствии с настоящим изобретением, включает в себя: блок формирования изображения, выполненный с возможностью снимать изображение бумажного листа и генерировать изображение бумажного листа; блок идентификации, выполненный с возможностью идентифицировать знак каждой цифровой позиции, включенной в серийный номер, с участка серийного номера изображения бумажного листа; блок вывода, выполненный с возможностью выводить изображение части, соответствующей участку серийного номера изображения бумажного листа, когда есть цифровая позиция, чей знак не может быть идентифицирован блоком идентификации; блок отображения, выполненный с возможностью отображать каждый знак, идентифицированный блоком идентификации, и изображение, выведенное из блока вывода; и блок ввода, выполненный с возможностью принимать ввод каждого знака, соответствующего цифровой позиции, чей знак не может быть идентифицирован блоком идентификации. 6 н. и 7 з.п. ф-лы., 12 ил.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике. Технический результат - повышение производительности устройства. Устройство для распознавания образов содержит многоканальный коммутатор, аналого-цифровой преобразователь, блок памяти коэффициентов ассоциативности признаков, блок логических элементов И, блок сдвиговых регистров, блок управления, логический элемент ИЛИ, регистр адресов, блок памяти выбора адресов, буферный регистр. 4 ил., 4 табл.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах автоматического распознавания образов для распознавания состояний объектов по значениям их параметров. Технический результат изобретения заключается в повышении производительности устройства за счет сокращения количества опрашиваемых признаков распознавания для случаев, когда результат становится известным заранее по текущей ситуации распознавания. Технический результат достигается за счет устройства, в которое дополнительно включены регистр кодов признаков, блок памяти кодов признаков, дешифратор кодов признаков и блок памяти результата. 5 ил., 2 табл.

Изобретение относится к области обработки данных для преобразования сигналов и изображений, задаваемых невзвешенными цифровыми кодами, во взвешенные коды и может быть использована для обработки и распознавания сигналов и изображений. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей устройства, а также повышение точности распознавания при распознавании объектов с отдельными слабо иили неполностью искаженными областями. Устройство ассоциативного распознавания содержит P блоков вычисления активационной функции и P групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом каждая из P групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания, причем введены P групп блоков умножителей на весовые коэффициенты, каждая из которых содержит K блоков умножителей на весовые коэффициенты, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующих блоков формирования значений функции принадлежности из P групп блоков формирования функции принадлежности, а выходы соединены с соответствующими входами P блоков выделения максимального сигнала, а выходы каждого из P блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из P блоков вычисления активационной функции. 1 ил.

Наверх