Факультет математики и компьютерных наук

Кафедра информационной безопасности

Курсовая работа

по дисциплине «Языки программирования»

на тему «Распознавание образов (на примере цифр)»

Т 2009 г.

Оглавление

Введение

Глава 1. Принципы распознавания образов

1.1 Система распознавание образов

1.2 Нейронные сети

1.2.1 Распознавание образов

Глава 2. Описание программного средства

2.1 Алгоритм

2.2 Техническая реализация

2.3 Описание пользовательского интерфейса

Заключение

Приложение 1

Список литературы

Введение

Программа предназначена для распознавания цифр .

Основой программы является нейросеть, имитирующая искусственный интеллект, тем самым, позволяя обучать программу и запоминать образы цифр, для верного распознавания их при последующем использовании программы.

Актуальность программы обусловлена популярностью на рынке программных продуктов подобного типа (для распознавания образов) и их широкого применения в КПК, смартфонах, ноутбуках, т.д.. Программное обеспечение для распознавания образов разрабатывается многими компаниями и является одним из инновационных продуктов на современном рынке.

Глава 1

Принципы распознавания образов

 

1.1      Система распознавания образов

Задача распознавания (точнее, классификации) объекта ставится следующим образом. Имеется некоторый способ кодирования объектов (например, рукописных букв), принадлежащих заранее известному конечному множеству классов C={C1 ,...,Cq}, и некоторое конечное множество объектов (обучающее множество), про каждый из которых известно, какому классу он принадлежит. Нужно построить алгоритм, который по любому входному объекту, не обязательно принадлежащему обучающему множеству, решает, какому классу этот объект принадлежит, и делает это достаточно хорошо. Качество распознавания оценивается как вероятность (т.е.частота) ошибки классификации на другом конечном множестве объектов с заранее известными ответами (тестовом множестве).

Типичная система распознавания состоит из трех частей: извлечение признаков, собственно распознавание и принятие решения.

Извлечение признаков - это преобразование входных объектов к единообразному, компактному и удобному виду с потерей подавляющей части содержащейся в объекте информации, слабо влияющей на классификацию. Удобным оказывается представление объекта точкой стандартного евклидова пространства Rd, принадлежащей некоторому фиксированному компакту (кубу, шару, сфере, ...). Размерность d должна быть достаточно большой для успешного (в смысле качества) распознавания и достаточно малой для успешного (в смысле скорости) распознавания - реально это порядка нескольких десятков. Способ извлечения признаков зависит от природы и исходной кодировки объектов и подбирается вручную. Например, траекторию мыши или пера, исходно закодированную последовательностью произвольной длины (порядка сотни), состоящей из пар координат точки, удобно кодировать последовательностью фиксированной длины пар коэффициентов аппроксимирующих траекторию полиномов небольшой степени (порядка десятка), да еще и свободные члены можно отбросить, как не влияющие на классификацию. ............