• Artykuły
  • Forum
  • Ciekawostki
  • Encyklopedia
  • Nagroda dla hiszpańskich naukowców za opracowanie systemu rozpoznawania starych rękopisów

    27.10.2011. 18:17
    opublikowane przez: Redakcja Naukowy.pl

    Hiszpańscy naukowcy otrzymali nagrodę za opracowanie systemu automatycznego rozpoznawania rękopisów.

    Naukowcy z Centrum Komputerowych Systemów Wizyjnych Autonomicznego Uniwersytetu w Barcelonie opracowali efektywny model zamazanego kształtu (Blurred Shape Model - BSM), aby umożliwić pracę nad starymi, zniszczonymi lub trudnymi do odczytania rękopisami, ręcznie zapisanymi partyturami i rysunkami architektonicznymi.

    Według naukowców dzięki ich badaniom powstał wydajny interfejs człowiek - maszyna (HMI), który umożliwia automatyczne reprodukowanie dokumentów podczas ich pisania lub rysowania.

    Naukowcy zdobyli za swój model pierwszą nagrodę w trzeciej edycji Iberyjskiej Konferencji na temat Rozpoznawania Wzorów i Analizy Obrazów (IbPRIA).

    Aby stworzyć modele opisu i klasyfikacji odręcznie napisanych symboli, naukowcy oparli swoją pracę na biologicznych procesach zachodzących w ludzkim umyśle oraz umiejętności widzenia i interpretowania wszelkiego rodzaju obrazów (rozpoznawanie kształtów, struktur i wymiarów).

    Zdaniem twórców tego systemu komputerowego, różni się on od innych umiejętnością wykrywania różnic, deformacji elastycznych i nierównych zniekształceń, które mogą się pojawić w przypadku ręcznego odtwarzania jakiegokolwiek symbolu (liter, znaków, rysunków itp.). Kolejną korzyścią jest możliwość pracy w czasie rzeczywistym, zaledwie kilka sekund po wprowadzeniu dokumentu do komputera.

    Naukowcy zdecydowali się zbadać efektywność systemu przez przeprowadzenie eksperymentów w dwóch obszarach aplikacji: bazie danych nut oraz bazie danych symboli architektonicznych.

    Pierwsza baza zawierała w sumie 2128 przykładów trzech rodzajów nut zapisanych przez 24 różne osoby, natomiast druga obejmowała 2762 przykłady ręcznie napisanych symboli architektonicznych należących do 14 różnych grup. Każda grupa zawierała około 200 rodzajów symboli zapisanych przez 13 różnych osób.

    Model BSM był w stanie rozpoznać nuty z ponad 98-procentową dokładnością, a dokładność w przypadku symboli architektonicznych wyniosła 90 procent.

    Za: CORDIS

    Czy wiesz ĹĽe...? (beta)
    System CORS pozwala na uzyskiwanie dokładności rzędu kilku centymetrów w stosunku do Narodowego Przestrzennego Systemu Odniesienia (National Spatial Reference System), zarówno dla składowych poziomych jak i pionowych. Geodeci, specjaliści w zakresie GIS/LIS, inżynierowie, naukowcy i inni mogą wykorzystać dane pozyskane dzięki systemowi CORS w celu ustalenia pozycji punktów. Power-upy – obiekty w grach komputerowych, których zebranie powoduje uzyskanie przez postać gracza różnych specyficznych umiejętności lub wpływa na otoczenie. Od przedmiotów (itemów) różnią się tym, że ich działanie jest zwykle natychmiastowe, a ich graficzna reprezentacja wyróżnia się wśród innych obiektów (na przykład ma formę kolorowych symboli, liter). Model S. Bowlesa Jest to model, który w oparciu o kategorię produktywności marginalnej pozwala określić, jaką sumę nakładów społecznych powinno się przeznaczać na kształcenie w sensie ogólnym oraz w jakich proporcjach na poszczególne typy kształcenia powinna być ona rozdzielona, jakie techniki kształcenia powinny być szczególnie wspierane. Model ten pozwala również ustalić optymalny poziom i strukturę importu siły roboczejwykorzystywanej w ramach systemu kształcenia.

    PPM (ang. Prediction by partial matching – przewidywanie przez częściowe dopasowanie) to adaptacyjny algorytm kompresji danych oparty na kontekstowym modelowaniu statystycznym oraz predykcji. Algorytm PPM wykorzystuje układ symboli w strumieniu danych do przewidywania kolejnego symbolu. Zwykle predykcja opiera się na tworzeniu statystycznego rankingu występowania symboli. Pewna liczba poprzednich symboli wykorzystywanych w danym kroku do predykcji (n) jest określana jako rząd modelu PPM, który oznacza się jako PPM(n). Istnieją warianty algorytmu, w których rząd modelu nie jest z góry narzucany oznaczane jako PPM*. Jeżeli przewidywanie nie może zostać dokonane w oparciu o model o rzędzie n-tym to jego rząd jest zmniejszany o jeden. Proces jest powtarzany aż do uzyskania poprawnej predykcji lub, gdy strumień danych został wyczerpany. W tym momencie wykonywana jest ustalona predykcja. System CORS (ang. Continuously Operating Reference Stations) – system wspomagający GPS, pozwalający na uzyskiwanie dokładności rzędu kilku centymetrów w stosunku do Narodowego Przestrzennego Systemu Odniesienia (National Spatial Reference System), zarówno dla składowych poziomych jak i pionowych. Geodeci, specjaliści w zakresie GIS/LIS, inżynierowie, naukowcy i inni mogą wykorzystać dane pozyskane dzięki systemowi CORS w celu ustalenia pozycji punktów.

    Model Creightona (ang. Creighton Model, Creighton Model FertilityCare System, CrMS) — metoda rozpoznawania płodności wykorzystująca objawy oceniane przez kobietę: m.in. śluz szyjkowy, wydzielinę pochwową, intensywność krwawień miesiączkowych, występowanie brudzeń i plamień okołomiesiączkowych oraz śródcyklicznych. Nadmierne dopasowanie, przeuczenie, przetrenowanie, overfitting – różne, stosowane w statystyce nazwy tego samego zjawiska, zachodzącego gdy model statystyczny ma zbyt dużo parametrów w stosunku do rozmiaru próby na podstawie której był konstruowany. Absurdalne i fałszywe modele mogą świetnie pasować do danych uczących gdy model ma wystarczającą złożoność, jednak będą dawały gorsze wyniki, gdy zastosujemy je do danych, z którymi się nie zetknęły podczas uczenia.

    Układ normalny systemu elektroenergetycznego - model systemu elektroenergetycznego w postaci zestawu danych opisujących parametry i stan sieci przesyłowej. Układ normalny stanowi bazowy model KSE, który jest podstawą do wykonywania dalszych analiz związanych na przykład ze zmianą konfiguracji sieci, obciążeń odbiorów, zmianami rozkładu generacji w elektrowniach. Praca grupowa – forma współpracy naukowej. Ma ona na celu odkrycie różnic indywidualnych uczniów, kształtowanie ich wiedzy, umiejętności ogólnych (m.in. umięjętność współpracy, umiejętność komunikacji interpersonalnej, umiejętność krytycznego myślenia), postawy, jak również uczenia się od siebie i łączenia umiejętności poszczególnych uczniów do określonego zadania

    Google Goggles - jest to aplikacja stworzona przez Google Inc., bazująca na technologii rozpoznawanie obrazów, pozwalająca na prowadzenie wyszukiwań w sieci Internet, na podstawie zdjęć wykonanych telefonem komórkowym. W aktualnej wersji program umożliwia rozpoznawanie wielu motywów graficznych, takich jak: okładki książek i filmów, reklamy, znane dzieła sztuki i obiekty architektoniczne. Aplikacja posiada wbudowaną obsługę kodów kreskowych i QR, rozpoznawania tekstu, przetwarzania wizytówek, a także umożliwia rozwiązywanie Sudoku. Nie obsługuje rozpoznawania twarzy.

    ICR (Intelligent Character Recognition) - zaawansowane techniki typu OCR służące do rozpoznawania różnych rodzajów pisma, włącznie z pismem odręcznym, a także jego właściwości, takich jak krój czcionki, interlinia, etc.

    EdGCM jest modelem ogólnej cyrkulacji atmosfery (ang. Global Circulation Model, w skrócie GCM) napisanym w celach edukacyjnych. Model może być uruchamiany na PC, ma wbudowany prosty interfejs graficzny i bazę danych i może być wykorzystany do badań zmian klimatu. Jest oparty na modelu z NASA Goddard - GISS Model II. Pozwala nauczycielom i uczniom wyrobić intuicję dotyczącą współczesnych problemów klimatycznych i zapoznanie się z narzędziami wykorzystywanymi przez naukowców w badaniach zmian klimatu. Rysunek techniczny elektryczny - jest graficznym dokumentem konstrukcyjnym, na którym za pomocą symboli graficznych przedstawia się części składowe obiektu elektrycznego oraz połączenia między nimi. Przy sporządzaniu rysunków technicznych elektrycznych należy używać znormalizowanych symboli graficznych, przedstawiających całe obiekty elektryczne lub ich elementy składowe, połączonych liniami obrazującymi rzeczywiste połączenia lub współzależność.

    SWEPOS - jest szwedzką siecią permanentną, składającą się ze stacji referencyjnych GPS. Zadaniem SWEPOS jest zbieranie danych z satelitów GPS i wykorzystywanie ich w różnych celach: pozycjonowanie w czasie rzeczywistym z dokładnością metrową, cele nawigacyjne, tworzenia geograficznych baz danych, obserwacji ruchów skorupy ziemskiej z dokładnością milimetra. BitLocker to Go: BitLocker to Go jest funkcją systemu Microsoft Windows 7. Umożliwia on kryptograficzną ochronę danych przechowywanych na dyskach USB Flash. Funkcjonalność BitLocker to Go jest rozszerzeniem dostępnego od Windows Vista mechanizmu BitLocker, który mógł działać wyłącznie na systemie plików NTFS. Użycie NTFS na dyskach USB Flash jest niewygodne, ponieważ odłączanie takich nośników w czasie pracy systemu nie zawsze jest możliwe (mogą wystąpić utraty danych ze względu na sposób ich cache’owania). Problem ten niemal nie występuje w przypadku systemów plików FAT, FAT32 oraz exFAT.

    PHP Data Objects (w skrócie PDO) – rozszerzenie języka PHP udostępniające jednolity interfejs baz danych w postaci pojedynczej klasy z metodami wspólnymi dla różnych silników zarządzania bazą danych. Eliminuje to konieczność korzystania przez twórców oprogramowania z własnych lub zewnętrznych rozwiązań unifikujących sposób operowania na bazie danych.

    Dodano: 27.10.2011. 18:17  


    Najnowsze