Analiza wybranych metod rozpoznawania obrazów

• Autorzy: Gałuszka E.

Warianty tytułu

EN

Analysis of selected methods of pattern recognition

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł stanowi przegląd literatury dotyczącej zagadnień związanych z szeroko rozumianym przetwarzaniem obrazów ze szczególnym uwzględnieniem analizy ilościowej i jakościowej. Przedstawiono metody rozpoznawania oraz lokalizacji, ekstrakcji cech a także statystyczne i niekonwencjonalne metody rozpoznawania obrazu.

EN

The paper is dedicated to a review of bibliography related to pattern recognition problems. The core of the paper focuses on qualitative and quantitative analysis of images. Several methods are discussed in the paper. Among others, methods for recognition and localization, feature extraction, statistical and unconventional approaches are depicted. Also, selected examples of practical application are shown.

Słowa kluczowe

PL

przetwarzanie obrazów; rozpoznawanie obrazów; obraz cyfrowy

EN

pattern recognition; image processing; digital image

• Wydawca: Katedra Budowy Maszyn. Politechnika Śląska
• Czasopismo: Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2005
• Tom: nr 4
• Strony: 153--166
• Opis fizyczny: Bibiogr. 13 poz.

Twórcy

autor

Gałuszka E.

• Katedra Budowy Maszyn Politechniki Śląskiej, 44-100 Gliwice, ul.Konarskiego 18A, tel. [phone],

Bibliografia

• [1] Baeza-Yates R., Ribeiro-Neto B.: Modern Information Retrieval. , Multimedia IR: lndexing and Searching, ACM press, A DWision of the Association for Computing Machinary, 1999.
• [2] Choraś R.: Komputerowa wizja. Metody interpretacji i identyfikacji obiektów. EXIT, Warszawa 2005.
• [3] Durnoga K., Fulara J., Jancewicz L.: Zastosowanie sztucznej inteligencji. http://www.mimuw.edu.pl/~zbyszek/AI/ai.html [4] Jaroszwicz R., Cyran K.A., Podeszwa T.: Optimized CGH- based pattern recognizer. Optica Applicata 2000.
• [5] Lawrence S., Lee Giles C, Chung Tsoi A., D.Back A., Face Recognition: A Convolutional Neural Network Approach, IEEE Transactions on Neural Networks, Special Issue on Neural Networks and Pattern Recognition , Vol 8, Num 1, s. 98-113, 1997, IEEE.
• [6] Krzysztof Krawiec: materiały dydaktyczne 2004.
• [7] Krzyżański T„ Lenartowicz M.: Zastosowanie logiki rozmytej w automatyzacji podawania elementów ceramicznych do przestrzeni obróbkowej obrabiarki Wrocławskiej, Nr 84, 2003.
• [8] Pastusiak A.: Ewoluujące automaty komórkowe jako metoda wzrostu sztucznych sieci neuronowych. Praca Dyplomowa Politechnika Wrocławska, Wydziałowy Zakład Informatyki, Wydział Informatyki I Zarządzania, Wrocław 2000.
• [9] Projekt badawczy KBN nr 4 T07D 008 27: Wpływ pola temperatur wybranych zespołów obrabiarki na dokładność obróbki prowadzonej z dużymi prędkościami skrawania. Kierownik: dr hab. inż. A. Sokołowski Prof. nzw., Politechnika Śląska, Gliwice 2004.
• [10] Strona Zakładu Przetwarzania i Rozpoznawania Obrazów http://zpiro.wi.ps.pl
• [11] Śmiatacz M. Materiały wykładowe Politechnika Gdańska 2005.
• [12] Woźniak T.: Rozpoznawanie znaków przez sztuczną sieć neuronową. Archiwum Process Control Club, poz.12, 2001.
• [13] Zhang C, Liu Q., Lin A. C: Pattern recognition of machinę tool faults with a fuzzy mathematics algorithm. International Journal of Production Research, Vol. 36, Nr 8, 1 August 1998, pp. 2301-2314(14).