DOI: https://doi.org/10.32626/2308-5916.2008-1.109-119

ДЕКОМПОЗИТИВНЕ РОЗПІЗНАВАННЯ СИМВОЛЬНОЇ ІНФОРМАЦІЇ З КРЕСЛЕНЬ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Олександр Олексійович Кубик, Олександр Вікторович Мазурець, Сергій Станіславович Ковальчук

Анотація


Розроблено новий метод декомпозитивного розпізнавання креслень шляхом поетапного відокремлення з них і розпізнавання однотипних образів. Описано технологію розділення креслення на блоки графічної та символьної інформації з використанням нейронних схем. Проведено аналіз перспективних технологій штучного інтелекту з метою визначення оптимального методу розпізнавання символьної інформації на графічних зображеннях.

Ключові слова


розпізнавання; розпізнавання креслень; штучний інтелект; нейронні мережі; нейронні схеми.

Повний текст:

PDF

Посилання


Rosenblatt F. 1962. Principles of Neurodinamics. New York: Spartan Books. / Русский перевод: Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. – М: Мир, 1965.

Qrossberg S. 1969. Some networks that can learn, remember and reproduce any number of complicated space-time patterns // Journal of Mathematics and Mechanics. – 19:53-91.

Hebb D. O. Organization of behavior. – New York: Science Edition, 1961.

Сотник С. Л, Конспект лекций по курсу “основы проектирования систем искусственного интеллекта”. – Москва, 1998.

Sejnowski T. J., and Rosenberg C. R. Parallel Networks that learn to pronounce English text // Complex Systems 3:145–68. – 1987.

DeSieno D. Adding a conscience to competitive learning Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks. – San Diego, CA: SOS Printing, 1988. – P. 117-124.

Мазурець О. В., Ковальчук С. С. Застосування багатошарових нейронних схем для вирішення складних технологічних задач // Збірник наукових праць за матеріалами другої всеукраїнської науково-технічної конференції “Актуальні проблеми комп’ютерних технологій 2008”. – Хмельницький – ХНУ, 2008. – Т.2 – C.22-27.

Кондратюк А. В., Мазурець О. В. Розробка системи адаптивного аналізу спектральної інформації для оптимізації розпізнавання зашумлених образів за допомогою нейронних схем // Збірник наукових праць за матеріалами другої всеукраїнської науково-технічної конференції “Актуальні проблеми комп’ютерних технологій 2008” – Хмельницький – ХНУ, 2008. – Т.1 – C.127-135.

Ковальчук С. С., Рыбак Л. П., Мазурец А. В. Создание системы для распознавания рукописных текстов на базе нейронных схем // Сборник трудов Международной научной конференции “Нейросетевые технологии и их применение”. – Краматорск, 2004. – С.89-103.

Арлазаров В. Л., Троянкер В. В., Котович Н. В. Адаптивное распознавание символов // “Интеллектуальные технологии ввода и обработки информации”. – М.: Эдиториал УРСС, 1998.

Кубик О. О., Мазурець О. В. Технологія декомпозитивного розпізнавання символьної інформації з креслень на базі нейросхемних алгоритмів // Збірник наукових праць за матеріалами другої всеукраїнської науково-технічної конференції “Актуальні проблеми комп’ютерних технологій 2008”. – Хмельницький: ХНУ, 2008. – Т.1 – С.151-161.