Применение гомеоморфизма в распознавании чего-либо.

Руководитель лаборатории изучения интеллекта человека.

Автор статьи: Кузнецов Андрей Евгеньевич

www.kuznetsoff.com

Применение гомеоморфизма в распознавании чего-либо.

 

Проблематика:

На данном этапе распознавание образов и объектов (в том числе с применением продвинутых методов AI-deeplening (ДИПЛЕНИНГА) - осуществляется путём сравнения шаблонных объектов на плоскости. При таком сравнении, на шаблон графического объекта (например буква А) накладывается полученное со сканера изображение и путём смещения изображений в плоскости AI (программа искусственного  интеллекта) - определяет процент (%) совпадения при наложении и выдаёт предполагаемый результат.

Результат такого анализа достаточно неплох, но требуется соблюдение  важных условий. Ниже приведены некоторые из них:

1) Сканированное изображение должно быть достаточно контрастным для сравнения (на практике качественное распознавание возможно только при условиях: белое на черном, черное на белом)

2) Ось ориентирования в пространстве предмета сканирования должна быть максимально приближенной к оси графического шаблона. (изгибы поверхности, плавающее написание символов, дифракиция света при сканирование - делают распознавание невозможным.

3) База данных должна быть полной и соответствовать предполагаемому сканируемому изображению. Например: если в тексте на русском языке встретится китайский иероглиф, в базе его нет, а это значит что он будет пропущен как ошибка сканирования.

4) Размер базы шаблонов достаточно большой, а для глобальных задач сканирования, настолько большой, что процесс сканирования более или менее серьёзных текстов и объёмов, может затянуться на годы, в пересчёте на машинное время.

Предлагаемый мной инновационный метод:

Распознавание объектов, путём вычисления их гомеоморфизма в множестве других сканируемых объектов.

Гомеоморфизм(греч. ὅμοιος — похожий, μορφή — форма) — взаимно однозначное и взаимно непрерывное отображение топологических пространств. Иными словами, это биекция, связывающая топологические структуры двух пространств, поскольку, при непрерывности биекции, образы и прообразы открытых подмножеств являются открытыми множествами, определяющими топологии соответствующих пространств.

Пространства, связанные гомеоморфизмом, топологически неразличимы. Можно сказать, что топология, в общем виде, изучает неизменные при гомеоморфизме свойства объектов. (Wikipedia)

 

О - [О] - замкнутая поверхность

С - [-] Разомкнутая поверхность

А - [-О-] Замкнутая поверхность с двумя разомкнутыми

Видеоролик кратко разъясняющий общий принцип гомеоморфизма:

https://www.youtube.com/watch?v=1TO4zTkSZXE&t=15s

 

Кратко процедура распознавания:
Шаг 1
Опознанный объект обладает одним из пяти топологических гомеоморфных свойств
Шаг 2
Накладываем гексональную матрицу и меняем ось ориентации в системе углов.
Шаг 3
Находим полиморфические и логические соответствия объекта с объектами в базе данных.
Шаг 4
Делаем независимую экспертизу, подтверждаем опыт, совершенствуем базу обучения.
Шаг 5
Накапливаем опыт, индексируем базу. Формируем новые полигональные подходы к определению контрастных границ сканируемых изображений.

 

Преимущества подхода:

1) Контраст и структура сканированного изображения не имеет значения. (возможно распознавание даже чёрных надписей на чёрной поверхности)

2) Сканируемое изображение может иметь любую ось и плоскость сканирования - полноценное 3D распознавание.

 

 

3) Возможно не только распознавание, но и классификация (сортировка объектов), так как само масштабируемая полигональная модель с поступлением новых задач само обучается (распознает объекты не шаблонным методом)

4) Нет базы графических шаблонов. Большинство процедур формируется математическими формулами и методами - маленькая база данных.

 

Автор статьи: Кузнецов Андрей Евгеньевич

Руководитель лаборатории изучения интеллекта человека.

www.kuznetsoff.com