Đang tải... (xem toàn văn)
Mẫu cần nhận dạng sẽ được so sánh với mẫu chuẩn để xác định thuộc loại nào.. Vấn đề chủ yếu là thiết kế hệ thống có thể so sánh đối tượng với mẫu nên tương đối rõ ràng về kết quả và [r]
(1)(2) Nhận dạng
Quá trình phân loại đối tượng
Đối tượng biểu diễn theo mơ hình đó
Và gán chúng vào lớp (tên gọi) dựa theo quy luật mẫu chuẩn.
Ví dụ:
Nhận dạng giọng nói
Nhận dạng khn mặt
Nhận dạng vân tay
Nhận dạng cảm xúc
(3) Quá trình nhận dạng
Lựa chọn mơ hình biểu diễn đối tượng
Lựa chọn luật định (phương pháp nhận dạng) và suy diễn trình học
Học nhận dạng
Khi mơ hình biểu diễn xác định
Mơ hình tham số
Mơ hình cấu trúc
Đến trình học nhằm cải thiện, điều chỉnh việc phân lớp
Nhận dạng tìm quy luật thuật tốn để gán đối tượng vào lớp nó
(4)Học có giám sát dựa vào kiến thức biết trước.
Kỹ thuật dựa vào thư viện mẫu chuẩn.
Mẫu cần nhận dạng so sánh với mẫu chuẩn để xác định thuộc loại nào.
Vấn đề chủ yếu thiết kế hệ thống so sánh đối tượng với mẫu nên tương đối rõ ràng kết dễ đánh giá hiệu quả.
(5)Học không giám sát phải tự định lớp khác xác định đặc trưng từng lớp
Khó khăn để xác định tính xác kiểu học khơng có thư viện mẫu để so sánh
Kỹ thuật nhằm hợp nhóm theo cách tối ưu nhất.
(6)Trong kỹ thuật đối tượng được biểu diễn vector nhiều chiều.
Mỗi chiều tham số thể một
đặc điểm đối tượng đó
Một số khái niệm
Phân hoạch không gian
Hàm phân lớp hàm định
(7) Giả sử không gian đối tượng X
Phân hoạch không gian
X i m
X i, 1,2, ,
X C
Ci, i
X C j i C C i m i j
i
1
,
,
Thì P phân hoạch không gian X thành lớp
sao cho
(8)Để phân đối tượng lớp ta cần xác định số lớp ranh giới lớp đó
Hàm phân lớp giúp phân biệt lớp
Nếu có k lớp phải có k-1 hàm phân lớp
(9) Gọi {gi} lớp hàm phân lớp Lớp hàm được định nghĩa sau:
nếu ∀ i ≠ k, gk(X) > gi(X) ta định X ∈ lớp k.
Như để phân biệt k lớp, ta cần k-1 hàm phân biệt Hàm phân lớp g thường hàm tuyến tính
k k X W X W W X
g( ) 0 1 1
trong đó:
- Wi là trọng số gán cho thành phần Xi.
(10)Trong trường hợp g tuyến tính, người ta nói là việc phân lớp tuyến tính hay siêu phẳng (Hyperplane).
Các hàm phân biệt thường xây dựng dựa trên khái niệm khoảng cách hay dựa vào xác suất có điều kiện.