Нека имаме екран пред нас, разделен на дванадесет клетки, 4 x 3. Клетките отразяват дискретността на елементите на изображението. При фокусиране на изображението клетката или се осветява, или не. „Осветеността“ определя една единствена стойност на големината на неговото възбуждане, „без експозиция“ - нула. Така буквата О определя осветеността на клетките, определена на фиг. 2.1. Буквата A осветява екрана, както е показано на фиг. 2.2.
Какво трябва да се направи, за да може някое устройство, което проектираме, да разбере коя е буквата?
Очевидно всички сигнали за възбуждане на клетките на екрана, осветени с буквата O, трябва да бъдат изпратени към конектора, който реализира веригата I. Единичен сигнал на изхода на конектора, както е показано на фиг. 2.1 генерирани тогава и само тогава, когато всички клетки на екрана, върху които е поставено изображението, са осветени с буквата O. Наличието на единичен сигнал на изхода на конюнктора ще определи отговора: „Това е буквата O.“
Ориз. 2.1.Преподаване на буквата "О"
Ориз. 2.2.Преподаване на буквата "А"
Същото трябва да се направи и за буквата А.
Нека маркираме всяка клетка на екрана с нейните координати. Тогава на езика на математическата логика това, което сме направили, може да бъде написано под формата на логически твърдения - предикати:
Тези предикати определят "електронното" изпълнение, използвайки методи за проектиране на верига.
В този случай буквите няма да „пречат“ една на друга, тъй като осветяването на съответните екранни клетки не съвпада частично и единичната стойност на връзката ще бъде определена само за една от тях.
Ами ако поставите буквата K на екрана? Тогава нито един от двата конюнктора няма да произведе една стойност, тъй като няма да има пълно съвпадение на осветеността на съответните екранни клетки. За да „научите“ системата на буквата K, трябва да въведете друг конюнктор и да направите същите конструкции, както по-горе.
Така можем да кажем, че сме изградили система за разпознаване на две „правилно“ дадени букви.
Но какво да направите, ако буквите на екрана са написани с трепереща ръка? След това трябва да позволим алтернативно осветяване на някои съседни клетки на екрана и да вземем това предвид, използвайки операцията на дизюнкция ИЛИ. Както е известно, в резултат на тази операция се генерира единичен сигнал, ако на входа има поне един единствен сигнал.
Нека да разгледаме възможността за разпознаване на буквата О, позволявайки възможността за осветяване на клетки (1,1), (1,3), (4,1), (4,3). Тогава конструираният по-рано предикат ще приеме формата:
По същия начин, за буквата A, нека позволим клетките (4,1) и (4,3) да бъдат осветени:
Ориз. 2.3.Съвместно обучение на буквите "О" и "А"
Комбинирайки двата предиката, получаваме диаграмата на фиг. 2.3.
По този начин ние внедрихме „схемно-технически“ подход за обучение и разпознаване, базиран на използването на булеви функции и опериране булеви променливи 0, 1.
Изграждане на логическа невронна мрежа, обучена да разпознава букви
Сега нека направим тази стъпка, този преход, който определя гениалната простота на естественото въплъщение, предназначено за непълни данни, ненадеждност, „шум“, изискването за висока скорост, висока надеждност и еднородност. Защото не можем да си представим електронна верига, скрита в черепа.
Природата и ние, като част от нея, никога не разполагаме с точна, категорична и надеждна информация. Осветяването на клетките на екрана, подобно на рецепторите на нашето око, никога не е пълно, изображението никога не е правилно, има шумове, пропуски и т.н. Тогава понятията за сходство и асоциации придобиват жизненоважно значение. „Какво е най-подобно на „показаното“ изображение, възникналата ситуация и какви ответни действия са най-оправдани? - това е въпросът, който определя принципа на нашия живот сред много опасности и постижения. Асоциативността на нашето мислене е абсолютна.
Това означава, че трябва да се отдалечим от добре дефинирани булеви променливи (0, 1, „да – не“, „бяло – черно“ и т.н.) към несигурност, надеждност или други оценки на информацията – към реални променливи.
Но тогава е необходимо да се отдалечим от булевата алгебра, тъй като понятията конюнкция и дизюнкция за реални променливи не са дефинирани. Тук на помощ идва анализът и прилагането на принципите на естественото внедряване – принципите на невронната мрежа, въплътена в нашия мозък.
Нека трансформираме обучената верига, която получихме, в невронна мрежа (фиг. 2.4).
Всяка клетка на екрана е рецепторен неврон, който в резултат на осветяване придобива определено количество възбуждане, приемащо стойност между нула и едно. Рецепторите, които заместват екрана, образуват входа, или рецепторен слойневронни мрежи. Ще заменим всеки конюнктор и дизюнктор с един модел на неврон за цялата мрежа. Нека представим изходния слой на мрежата, който в нашия пример се състои от два неврона, чието възбуждане определя резултата от разпознаването. Нека назовем невроните на изходния слой с имената на буквите - O и A.
Рецепторите, като екран, се възбуждат отвън. Други неврони, имитиращи разпространението на възбуждане в мозъка, прилагат трансферна функция(от гледна точка на теорията на автоматичното управление) или функция за активиране(от гледна точка на теорията на невронните мрежи). Тази функция преобразува сигналите на входа на неврон, като взема предвид теглата на тези входове (засега ще отложим разглеждането им) в стойността на възбуждането на този неврон, предавано по-нататък през мрежата в съответствие с връзките на невроните и достигане до един или повече неврони от изходния слой.
Ориз. 2.4.Невронна мрежа за разпознаване на буквите "О" и "А"
Тъй като работата на мозъка се имитира от логическо ниво, функция за активиранеизборът е доста прост. Така че в нашия пример е достатъчно да изберете следното функция за активиранеза да намерите стойността на възбуждане на i-тия неврон:
Първоначално намираме 
След това слагаме 
Този проект не претендира за първо място в света и не се счита за конкурент FineReader, но се надявам, че идеята за разпознаване на шаблони на символи с помощта на характеристиката на Ойлер ще бъде нова.
Въведение в Ойлеровата характеристика на изображение.
Основната идея е да вземете черно-бяло изображение и ако приемем, че 0 е бял пиксел и 1 е черен пиксел, тогава цялото изображение ще бъде матрица от нули и единици. В този случай черно-бялото изображение може да бъде представено като набор от фрагменти с размери 2 на 2 пиксела, всички възможни комбинации са представени на фигурата:
На всяко изображение снимка1, снимка2,... показва червен квадрат на стъпката на броене в алгоритъма, вътре в който е един от фрагментите Еот горната снимка. На всяка стъпка всеки фрагмент се сумира, което води до изображение Оригиналенполучаваме множеството: , оттук нататък ще го наричаме Ойлерова характеристика на изображението или характеристичното множество.
КОМЕНТАР:на практика стойността F0 (за оригиналното изображение тази стойност е 8) не се използва, тъй като това е фонът на изображението. Следователно ще се използват 15 стойности, като се започне от F1 до F15.
Свойства на Ойлеровата характеристика на изображение.
- Стойността на набора от характеристики е уникална, с други думи, няма две изображения с една и съща характеристика на Ойлер.
- Няма алгоритъм за преобразуване от набор от характеристики към оригиналното изображение;
Какъв е алгоритъмът за разпознаване на текст?
Идеята за разпознаване на букви е, че ние предварително изчисляваме характеристиката на Ойлер за всички знаци в азбуката на езика и я съхраняваме в базата от знания. След това ще изчислим характеристиката на Ойлер за части от разпознатото изображение и ще го потърсим в базата знания.
Етапи на разпознаване:
- Изображението може да бъде черно-бяло или цветно, така че първият етап е приближаване на изображението, тоест получаване на черно-бяло от него.
- Преминаваме пиксел по пиксел през цялото изображение, за да намерим черни пиксели. Когато бъде открит защрихован пиксел, се стартира рекурсивна операция за търсене на всички защриховани пиксели, съседни на намерения и следващите. В резултат на това ще получим фрагмент от изображението, който може да бъде или цял герой, или част от него, или „боклук“, който трябва да бъде изхвърлен.
- След намиране на всички несвързани части на изображението се изчислява характеристиката на Ойлер за всяка.
- След това анализаторът влиза в действие и, преминавайки през всеки фрагмент, определя дали стойността на неговата характеристика на Ойлер е в базата знания. Ако намерим стойността, считаме, че това е разпознат фрагмент от изображението, в противен случай го оставяме за по-нататъшно изследване.
- Неразпознатите части от изображението подлежат на евристичен анализ, тоест опитвам се да намеря най-много подходяща стойноств базата знания. Ако не е възможно да се намери, тогава се прави опит за „залепване“ на близките фрагменти и търсене на резултат в базата знания за тях. За какво се прави "залепването"? Факт е, че не всички букви се състоят от едно непрекъснато изображение, например "!" Удивителният знак съдържа 2 сегмента (пръчка и точка), така че преди да го потърсите в базата знания, трябва да изчислите общата стойност на характеристиката на Ойлер от двете части. Ако дори след залепване със съседни сегменти не може да се намери приемлив резултат, тогава считаме фрагмента за боклук и го пропускаме.
Състав на системата:
- Знание- файл или файлове, първоначално създадени от мен или някой друг, съдържащи характерни набори от знаци и необходими за разпознаване.
- Ядро- съдържа основни функции, които извършват разпознаване
- Генератор- модул за създаване на база знания.
ClearType и анти-алиасинг.
И така, като входни данни имаме разпознаваемо изображение и целта е да го направим черно-бяло, подходящо за стартиране на процеса на разпознаване. Изглежда, че какво може да бъде по-просто, ние броим всички бели пиксели като 0, а всички останали като 1, но не всичко е толкова просто. Текстът върху изображението може да бъде с изглаждане или без изглаждане. Антиалиазираните знаци изглеждат плавни и без ъгли, докато неизгладените ще изглеждат на съвременните монитори с видими пиксели по очертанията. С появата на LCD (течни кристали) екрани, ClearType (за Windows) и други видове anti-aliasing бяха създадени, които се възползваха от характеристиките на матрицата на монитора. Пикселите на текстовото изображение променят цвета си, след което то изглежда много „по-меко“. За да видите резултата от изглаждането, можете да въведете някаква буква (или текст), например в mspaint, увеличете и текстът ви се е превърнал в някаква многоцветна мозайка.
Какъв е проблема?Защо виждаме обикновен символ в малък мащаб? Мамят ли ни очите? Факт е, че пикселът на LCD монитора не се състои от един пиксел, който може да получи желания цвят, а от 3 субпиксела от 3 цвята, които са достатъчни за получаване на желан цвят. Следователно, целта на ClearType е да получи най-приятния за визуално представяне текст, използвайки функцията на матрицата на LCD монитора, и това се постига чрез субпикселно изобразяване. Всеки, който има „Лупа“, може за целите на експеримента да увеличи всяко място на екрана, което е включено и да види матрицата като на снимката по-долу.
Фигурата показва квадрат от 3x3 пиксела на LCD матрицата.
внимание!Тази функция усложнява получаването на черно-бяло изображение и значително влияе на резултата, тъй като не винаги дава възможност да се получи същото изображение, чиято характеристика на Ойлер е запазена в базата знания. По този начин разликата в изображенията налага евристичен анализ, който може да не винаги е успешен.
Получаване на черно-бяло изображение.
Не бях доволен от качеството на алгоритмите за преобразуване на цвят в черно и бяло, намерени в Интернет. След прилагането им изображенията на знаци, подложени на субпикселно изобразяване, станаха различни по ширина, появиха се прекъсвания в буквените линии и неразбираем боклук. В резултат на това реших да получа черно-бели изображения чрез анализиране на яркостта на пиксела. Всички пиксели по-ярки (по-големи от стойността) 130 единици се считат за черни, останалите са бели. Този метод не е идеален и все още води до незадоволителен резултат, ако яркостта на текста се промени, но поне получи изображения, подобни на стойностите в базата знания. Изпълнението може да се види в класа LuminosityApproximator.
Знание.
Първоначалната идея за попълване на базата от знания беше, че за всяка буква от езика ще изчисля характеристиката на Ойлер на полученото символно изображение за 140 шрифта, които са инсталирани на моя компютър (C:\Windows\Fonts), добавям всички опции за типове шрифтове (обикновен, Мазни, Курсив) и размери от 8 до 32, като по този начин покрива всички или почти всички вариации на букви и основата ще стане универсална, но за съжаление това се оказа не толкова добро, колкото изглежда. При тези условия получих това:
- Файлът на базата знания се оказа доста голям (около 3 мегабайта) за руски и на английски. Въпреки факта, че характеристиката на Ойлер се съхранява като прост низ от 15 цифри, а самият файл е компресиран архив (DeflateStream), който след това се разопакова в паметта.
- Отнема ми около 10 секунди, за да десериализирам базата от знания. В същото време времето за сравняване на набори от характеристики пострада. Не беше възможно да намеря функция за изчисляване на GetHashCode(), така че трябваше да сравня малко по малко. И в сравнение с база от знания от 3-5 шрифта, времето за анализ на текст с база данни от 140 шрифта се увеличава с 30-50 пъти. В същото време едни и същи набори от характеристики не се записват в базата знания, въпреки факта, че някои символи в различни шрифтове могат да изглеждат еднакви и подобни, дори има например 20 и 21 шрифта.
Затова трябваше да създам малка база от знания, която влиза в модула Core и прави възможно проверката на функционалността. Има много сериозен проблем при попълването на базата данни. Не всички шрифтове показват малките знаци правилно. Да кажем, че знакът "e", когато се рендира с шрифт с размер 8, наречен "Franklin Gothic Medium", се оказва:
И малко прилича на оригинала. Освен това, ако го добавите към базата от знания, тогава това значително ще влоши резултатите от евристиката, тъй като анализът на символи, подобни на този, е подвеждащ. дТози символ е получен в различни шрифтове за различни букви. Самият процес на попълване на базата от знания трябва да се контролира, така че всяко изображение на символ, преди да бъде запазено в базата от знания, да се проверява от лице за съответствие с буквата. Но, за съжаление, нямам толкова много енергия и време.
Алгоритъм за търсене на знаци.
Веднага ще кажа, че първоначално подцених този проблем с търсенето и забравих, че символите могат да се състоят от няколко части. Струваше ми се, че по време на преминаване пиксел по пиксел ще срещна символ, ще намеря неговите части, ако има такива, ще ги комбинирам и ще ги анализирам. Типично преминаване би изглеждало така: Търся буквата "H" (В базата знания) и смятам, че всички знаци под горната точка и над долната точка принадлежат към текущия ред и трябва да бъдат свързани заедно:
Но това е идеална ситуация по време на разпознаването, трябваше да се справя с разкъсани изображения, които в допълнение към всичко можеха да имат огромно количество боклук, разположен до текста:
Това изображение на думата "да" ще се опита да обясни сложността на анализа. Ще приемем, че това е пълен низ, но b13 и i6 са фрагменти от боклук в резултат на приближение. В знака "y" липсва точка и нито един от знаците не присъства в базата знания, за да се каже със сигурност, че имаме работа с ред текст от "c" до "i" ред. А височината на линията е много важна за нас, тъй като за залепването трябва да знаем колко близо трябва да бъдат „залепени“ и анализирани фрагментите. В края на краищата може да има ситуация, в която случайно да започнем да слепваме знаци от два низа и резултатите от такова разпознаване далеч не са идеални.
Евристика в анализа на изображения.
Какво представляват евристиките при разпознаването на изображения?Това е процесът, чрез който набор от характеристики, който не присъства в базата знания, се разпознава като правилна буква от азбуката. Дълго мислих как да направя анализа и в крайна сметка най-успешният алгоритъм се оказа следният:
- Намирам всички характерни набори в базата от знания, които имат най-голямото числостойности F фрагментисъответства на разпознатото изображение.
- След това избирам само тези характерни набори, в които с разпознаваем образ, базиран на неравни F стойности на фрагмента, разликата е не повече от +- 1 единица: -1< F < 1. И это все подсчитывается для каждой буквы алфавита.
- След това намирам символ, който има най-голямото числосъбития. Считайки го за резултат от евристичен анализ.
Пример за използване в C#.
Пример за началото на изображението за разпознаване на изображение. Резултатната променлива ще съдържа текста:
var разпознавател = нов TextRecognizer(контейнер); var report = разпознавател.Recognize(image); // Необработен текст. var result = report.RawText(); // Списък на всички фрагменти и състояние на разпознаване за всеки от тях. var fragments = report.Symbols;Демо проект.
За визуална демонстрация на работата, написах WPFприложение. Стартира се от проект с име " Qocr.Application.Wpf". Пример за прозорец с резултата от разпознаването е по-долу:
За да разпознаете изображение, ще ви трябва:
- Преси "Нова картинка"избира изображение за разпознаване
- Използвайки " Черно и бяло„Можете да видите кое изображение ще бъде анализирано. Ако видите изображение с изключително ниско качество, не очаквайте добри резултати. За да подобрите резултатите, можете сами да опитате да напишете конвертор на цветно изображение към черно-бяло.
- Избор на език "Език".
- Щракванията разпознават "Разпознава".
Пример за разпознаване на текст на английски език:
По време на процеса на обучение мрежата изгражда картографиране P → C. Не е възможно да се получи това картографиране в неговата цялост, но е възможно да се получат произволен брой двойки ( p → c), свързани чрез дисплей. За произволен вектор стрна входа можем да получим приблизителни вероятности за членство в клас на изхода.
Често се оказва, че компонентите на изходния вектор могат да бъдат по-малки от 0 или по-големи от 1, а второто условие (1) е само приблизително изпълнено. Неточността е следствие от аналоговата природа на невронните мрежи. Повечето от резултатите, получени с помощта на невронни мрежи, са неточни. Освен това, когато се обучава мрежа, определените условия, наложени на вероятностите, не се въвеждат директно в мрежата, а имплицитно се съдържат в набора от данни, върху които се обучава мрежата. Това е втората причина за неправилния резултат.
Има и други начини за формализиране.
Ще представим букви под формата на точкови изображения (фиг.).
Ориз. . Точково изображение.
Тъмната пикселна клетка в изображението съответства на I ij = 1, светлина - I ij = 0 . Задачата е да определите от изображението буквата, която е представена.
Да изградим МСП с N iх N jвходове, където всеки вход съответства на един пиксел: x k = I ij .Яркостта на пикселите ще бъде компонент на входния вектор.
Като изходни сигнали избираме вероятностите представеното изображение да съответства на дадена буква:
Мрежата изчислява изхода:
къде е изхода ° С 1 = 0,9 означава, например, че е представено изображение на буквата „A“ и мрежата е 90% сигурна в това, изход ° С 2 = 0,1 - че изображението съответства на буквата "B" с вероятност от 10% и т.н.
Има и друг начин: мрежовите входове се избират по същия начин, а изходът е само един, номер мпредставено писмо. Мрежата се учи да дава смисъл мспоред представеното изображение аз:
(I ij) → м
В този случай недостатъкът е, че букви с подобни номера m, но различни изображения, могат да бъдат объркани от мрежата по време на разпознаването.
Упражнение за разпознаване на букви. Различни нива на трудност. На буквата е нанесена шумова маска. Понякога трябва да сте бърз, за да разберете чрез елиминиране каква буква е в задачата.
Обучение на деца да четат и букви от руската азбука. Коя буква е показана? Изберете правилния отговор отдясно.
Коя буква е скрита? Онлайн играЗа ранно развитиедеца. Разпознаване на букви от руската азбука
Как да научите букви от руската азбука
Често буквите от руската азбука започват да се преподават в ред, както са написани в буквара. Всъщност буквите трябва да се преподават според честотата на използване. Ще ви подскажа малко - буквите в центъра на клавиатурата се използват по-често от тези в периферията. Затова първо трябва да запомните A, P, R, O.... и да оставите такива като Y, X, F, Shch за лека закуска...
Какво е по-добре - да научите дете да чете букви или срички?
Много учители преподават веднага на срички. Предлагам ви да заобиколите този малък проблем и да играете онлайн игри, вместо да учите срички. Така детето учи и играе едновременно. Или по-скоро му се струва, че свири и в същото време неволно повтаря необходимите звуци.
Предимството на онлайн игрите е, че ако произнесете буква неправилно, симулаторът търпеливо ще повтори верния отговор, докато не си спомните.
Букварите помагат ли ви да научите букви? Защо хартиените буквари все още се използват в учебната практика
Традиционно хартиените буквари се използват за преподаване на букви. Предимствата им са безспорни. Ако изпуснете хартиената версия на пода, не е нужно да се притеснявате, че устройството ще се счупи. Букварите могат да се отварят на определена страница и да се поставят на видно място. Всичко това не се среща в електронните устройства.
Въпреки това, програмируемите симулатори за обучение по четене също имат определени предимства, например, те могат да говорят, за разлика от техните колеги на хартия. Затова можем да препоръчаме както хартиени, така и електронни източници.
Онлайн упражненията помагат ли ви да запомните букви?
Основният акцент при използването на електронни и онлайн игри е, че човек неволно повтаря една и съща информация много пъти. Колкото по-често се повтаря, толкова по-здраво информацията се въвежда в съзнанието и мозъка. Ето защо онлайн упражненияМного полезно допълнение към традиционните кубчета и хартиени книги.
На каква възраст детето трябва да бъде изпратено в образователни центрове?
Скоростта на узряване е различна. Обикновено. Момичетата до определена възраст изпреварват в развитието си момчетата. Момичетата започват да говорят по-рано, те са по-социално ориентирани и по-податливи на учене. момчетата, напротив, често са много аутисти - които ходят сами. От това можем да заключим, че момичетата се научават да четат малко по-рано от момчетата. Но това е само външна диаграма. Всяко дете е индивидуално и неговата готовност за учене може да се провери на практика. Вашето дете обича ли да посещава уроци? остава ли нещо в съзнанието му, след като го е разучил?
Може би се опитайте да учите сами, особено след като возенето в автобуса отнема време и никой не разбира вашето бебе по-добре от мама и татко.
Какво да направите, ако детето ви не помни букви
Ученето е трудно. И не зависи дали е възрастен или дете. Много, много трудно се учи. Освен това децата учат само чрез игра. Друг факт е, че за да се научи нещо, то трябва да се практикува или повтаря много пъти. Ето защо не е изненадващо, че децата много зле запомнят буквите.
Има отделна група деца, които започват да говорят късно и в същото време объркват не само букви, но и звуци. с такива момчета трябва да рисувате букви заедно, да използвате всички възможни материали за това, зърнени храни, кибрит, камъчета, моливи - всичко, което е под ръка. Нарисувайте го и помолете детето си да го повтори.
Може да се направи графични диктовки, можете да играете на рисуване и повторение.
Какво да направите, ако бебето ви обърка букви, например D и T
Ако детето обърква букви, това означава, че е твърде рано да преминете към четене на думи. Върнете се и повторете буквите. Децата често бъркат звучни и незвучни букви или подобни изписвания, например P и R. Практиката за повторение може да помогне. Например, можете да изваяте букви заедно, можете да направите букви от тялото, например, като поставите ръцете си отстрани, за да изобразите буквата Т.
Как да научим дете да запомня букви, ако не иска
повторението е майката на ученето. Повторете букви в думи, повторете букви в срички, опитайте се да отгатнете буквите. Оставете детето да напише буквата, а вие се опитайте да отгатнете. Или можете да направите обратното - опитайте се да оформите буква от оризови зърна и вашият син или дъщеря ще познае каква е буквата. Можете да пишете в пясъка с пръчка.
Защо не може да произнася правилно буквите? Как да научим дете да произнася буквите ясно и ясно?
Пропуските могат да бъдат на физиологично ниво. Човекът не се чува правилно. или му се струва, че говори правилно. Много е лесно да проверите това - просто запишете разговора на диктофон и слушайте детето да чете.
Може да е и проста липса на обучение. Различните хора се нуждаят от различен брой пъти, за да повторят информацията, преди да бъде запомнена, и децата не са изключение. Трябва да се повтаря много пъти и в различни ситуации, преди да започне да произнася правилно букви и звуци.
Това, което също трябва да се отбележи, е, че трябва да обичате децата и да работите с тях периодично. Не стартирайте процеси.
Как да научите детето си на азбуката, за да се подготви за училище
Трябва да работите с деца в игрова форма. Точно както е посочено в този сайт. Друга тайна на обучението е, че трябва да учите на малки порции. Децата не могат да поддържат внимание повече от 5 минути. Следователно е просто безполезно да се учи по-дълго.
С какви букви трябва да започнете да запомняте азбуката?
Трябва да започнете да запомняте букви с често използвани букви. Втората тайна е да запомните буквите, които съставят името на детето, името на мама и татко, можете да добавите към тези думи имената на брат и сестра, баба и дядо. Това са най-любимите имена.
Между другото, ако се учите да пишете с докосване, тогава първата дума, с която трябва да започнете обучението по писане, отново е вашето име и фамилия.
Вашето бебе трябва ли да запомни буквите от английската азбука?
знание английска азбуканяма да боли. Те не учат азбуката в училище, но веднага започват да четат, оставяйки азбуката на родителите. Също така си струва да се отбележи, че големи и малки английски буквиизглежда различно и трябва да се запомни. Ако детето ви е започнало да говори късно, тогава най-вероятно запомнянето на латински букви ще бъде проблем за него.
Възможно ли е да научите детето да чете веднага с думи?
Писменият руски изглежда по същия начин като говоримия руски, за разлика от английския или френския, така че запомнете думите
Как да запомните числата за дете в предучилищна възраст
Теглете числа, бройте клечки, когато вървите, брояйте червени и бели коли, брояйте дали по улицата минават повече мъже или жени. Превърнете всичко в игри.
Опитайте се сами да прочетете текста буква по буква - не само ще отнеме много време, но и ще бъде различно от начина, по който говорим в действителност. Възрастните не сричат - освен ако думата не е непозната или на чужд език. След това, за да го чуят, го четат бавно и внимателно произнасят думите.
Защо детето в предучилищна възраст забравя буквите? Обучение по четене чрез игриЗащо бебето забравя буквите, въпреки че ги е научило вчера?
Обикновено детето лесно запомня някои букви, но не толкова други. Ролята на възрастен е да отбележи какво не успява неговото отделение и да даде допълнителни задачи.
Друго важно нещо е редовността. Тъй като за детето цялото учене е, честно казано, тъпчене и повторение, процесът на обучение трябва да бъде такъв, че информацията да се повтаря на определени интервали.
Ebbinghaus (прочетете повече за това в Wikipedia) изследва колко бързо се забравя информация, която е безсмислена за човек, и стига до извода, че 40% от информацията се забравя в първите двадесет минути. И ако е невъзможно да се каже точно какво означава конкретна буква, тогава това е равносилно на факта, че буквата е напълно непозната. Трябва да има недвусмислено 100% разпознаване.
Повторете, повторете, повторете
Например тренирате складове (сричка, комбинация от букви) НА, и детето повече или по-малко се научи да разпознава и чете комбинацията. Добавете сричката НО към задачите и ги помолете да прочетат думите, като им помогнете да прочетат букви, които все още не са познати на детето. Детето обаче може само да кликне върху сричките и да слуша как компютърът чете.
Необходимо е да се създаде невронна мрежа, която да разпознава 26 букви от латинската азбука. Ще приемем, че има система за четене на знаци, която представя всеки знак под формата на матрица. Например символът А може да бъде представен, както е показано на фиг. 2.22.
Ориз. 2.22. Представяне на символи
Действителната система за четене на знаци не работи перфектно и самите знаци се различават по стил. Следователно, например, за символ A, единиците може да не са разположени в същите клетки, както е показано на фиг. 2.22. Освен това ненулеви стойности могат да се появят извън контура на знака. Клетките, съответстващи на контура на символа, могат да съдържат стойности, различни от 1. Ще наричаме всички изкривявания шум.
MATLAB има функция prprob, който връща матрица, всяка колона от която представлява матрица, записана като вектор, описващ съответната буква (първата колона описва буквата A, втората описва буквата B и т.н.). функция prprobсъщо така връща целева матрица с размер, всяка колона от която съдържа едно 1 в ред, съответстващо на номера на буквата, като останалите елементи на колоната са нула. Например, първата колона, съответстваща на буквата A, съдържа 1 в първия ред.
Пример. Нека дефинираме шаблон за буквата А (програма Шаблон_A.m).
% Пример за формиране на шаблон за буквата А
Prprob;
i=1; % буква номер А
v=азбука(:,i); % вектор, съответстващ на буквата A
template=reshape(v, 5,7)";
В допълнение към вече описаната функция prprobпрограмата използва функции преформатирайте, което формира матрицата , а след транспониране - (уверете се, че не е възможно да се формира веднага матрицата ), и функцията plotchar, който чертае 35 векторни елемента в решетъчен модел. След изпълнение на програмата Шаблон_A.mполучаваме матрица шаблони шаблона на буквата A, както е показано на фиг. 2.23.
Ориз. 2.23. Формирана буква А шаблон
За разпознаване на букви от латинската азбука е необходимо да се изгради невронна мрежа с 35 входа и 26 неврона в изходния слой. Нека приемем, че броят на невроните в скрития слой е 10 (този брой неврони е избран експериментално). Ако възникнат трудности по време на обучението, можете да увеличите броя на невроните на това ниво.
Мрежата за разпознаване на образи е изградена от функцията patternnet.Моля, имайте предвид, че когато създавате мрежа, броят на невроните във входния и изходния слой не е посочен. Тези параметри се задават имплицитно при обучение на мрежата.
Помислете за програма за разпознаване на букви от латинската азбука Char_recognition.m
Програма за разпознаване на латински букви %
Prprob; % Формиране на входни и целеви вектори
Размер (азбука);
Размер (цели);
% работа в мрежа
Train(net,P,T);
% Учене при наличие на шум
P = ;
Влак(netn,P,T);
Влак(netn,P,T);
% Мрежово тестване
noise_rage=0:0.05:0.5; % Масив от нива на шум (стандартни отклонения на шума
за noiselevel=noise_rage
за i=1:max_test
% Тест за мрежа 1
% Тест за мрежа 2
title("Грешка в мрежата");
xlabel("Ниво на шум");
ylabel("Процент на грешка");
Оператор = prprob; формират масив от входни вектори азбукаразмер с модели на знаци от азбука и масив от целеви вектори цели.
Мрежата се създава от оператора net=patternnet.Нека приемем мрежовите настройки по подразбиране. Мрежата първо се обучава при липса на шум. След това мрежата се обучава на 10 комплекта идеални и шумни вектори. Използват се два комплекта идеални вектори, за да се гарантира, че мрежата запазва способността да класифицира идеални вектори (без шум). След обучение мрежата „забрави“ как да класифицира някои безшумни вектори. Следователно мрежата трябва да бъде обучена отново на идеални вектори.
Следният програмен фрагмент се обучава при липса на шум :
% Мрежово обучение при липса на шум
Train(net,P,T);
disp("Обучението на мрежата при липса на шум е завършено. Натиснете Enter");
Обучението при наличие на шум се извършва с помощта на две идеални и две шумни копия на входните вектори. Шумът беше симулиран от псевдослучайни нормално разпределени числа с нулева средна стойност и стандартно отклонение от 0,1 и 0,2. Обучението в присъствието на шум произвежда следния програмен фрагмент:
% Учене при наличие на шум
netn = мрежа; % спестяване на обучената мрежа
T = ;
P = ;
Влак(netn,P,T);
disp("Обучението на мрежата при наличие на шум е завършено. Натиснете Enter");
Тъй като мрежата беше обучена в присъствието на шум, има смисъл да се повтори обучението без шум, за да се осигури правилна класификация на идеалните вектори:
% Преквалификация при липса на шум
Влак(netn,P,T);
disp("Преобучението на мрежата при липса на шум е завършено. Натиснете Enter");
Беше извършено мрежово тестване за две мрежови структури: мрежа 1, обучена на идеални вектори, и мрежа 2, обучена на шумни последователности. Към входните вектори беше добавен шум със средна стойност 0 и стандартно отклонение от 0 до 0,5 на стъпки от 0,05. За всяко ниво на шум бяха генерирани 10 шумни вектора за всеки символ и беше изчислен мрежовият изход (желателно е да се увеличи броят на шумните вектори, но това значително ще увеличи времето за изпълнение на програмата). Мрежата се обучава да формира единица в единствения елемент на изходния вектор, чиято позиция съответства на номера на разпознатата буква, и да запълни останалата част от вектора с нули. Мрежовият изход никога няма да генерира изходен вектор, състоящ се точно от 1 и 0. Следователно, при условия на шум, изходният вектор се обработва от функцията състезавам се, който трансформира изходния вектор така, че най-големият изходен сигнал получава стойност 1, а всички останали изходни сигнали получават стойност 0.
Съответният програмен фрагмент изглежда така:
% Извършете тест за всяко ниво на шум
за noiselevel=noise_rage
за i=1:max_test
P=азбука+randn(35, 26)*ниво на шум;
% Тест за мрежа 1
грешки1=грешки1+сума(сума(abs(AA-T)))/2;
% Тест за мрежа 2
грешки2=грешки2+сума(сума(abs(AAn-T)))/2;
% Средни стойности на грешки (max_test последователности от 26 целеви вектора)
мрежа1=;
мрежа2=;
plot(noise_rage, network1*100, noise_rage, network2*100);
title("Грешка в мрежата");
xlabel("Ниво на шум");
ylabel("Процент на грешка");
legend("Идеални входни вектори","Шумни входни вектори");
disp("Тестването е завършено");
При изчисляване на грешката на разпознаване, например error1=errors1+sum(sum(abs(AA-T)))/2, се взема предвид, че при неправилно разпознаване два елемента от изходния вектор и целевия вектор правят не съвпадат, следователно, когато се изчислява грешката, се извършва деление на 2 Sum(abs(AA-T)) изчислява броя на несъвпадащите елементи за един пример. Сумата sum(sum(abs(AA-T))) изчислява броя на несъвпадащите елементи във всички примери.
Графиките на грешките при разпознаване за мрежа, обучена на идеални входни вектори, и мрежа, обучена на шумни вектори, са показани на фиг. 2.24. От фиг. Фигура 2.24 показва, че мрежа, обучена на изображения с шум, дава малка грешка, но мрежата не може да бъде обучена на идеални входни вектори.
Ориз. 2.24. Мрежови грешки в зависимост от нивото на шума
Нека проверим работата на обучената мрежа (обучената мрежа трябва да присъства в работното пространство на MATLAB). програма Признание_J.mгенерира шумен вектор за буквата J и разпознава буквата. функция ранднгенерира псевдослучайно число, разпределено по нормален закон с нулево математическо очакване и стандартно отклонение на единица. Случайно число с математическо очакване ми стандартно отклонение дполучена по формулата m+randn*d(в програма m=0, d=0,2).
noisyJ = alphabet(:,10)+randn(35,1) * 0,2;
plotchar(шуменJ);
disp("Шумен знак. Натиснете Enter");
A2 = netn(шуменJ);
A2 = конкурентен (A2);
ns = намери (A2 == 1);
disp("Разпознат символ");
plotchar(азбука(:,ns));
Програмата показва номера на разпознатата буква, шумовия модел на буквата (фиг. 2.25) и модела на разпознатата буква (2.26).
Ориз. 2.25. Шаблон за шумно писмо
Ориз. 2.26. Разпознат модел на букви
По този начин разглежданите програми демонстрират принципите на разпознаване на изображения с помощта на невронни мрежи. Обучението на мрежата на различни набори от шумни данни позволи мрежата да бъде обучена да работи с изображения, изкривени от шум.
Задачи
1. Изпълнете всички дадени примери.
2. Опит в разпознаването на различни букви
3. Изследвайте ефекта на шума в програмите върху точността на разпознаването на символи.
Функционална апроксимация
