ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1.ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ 6
1.1. Общие принципы распознавания 6
1.2. Основные понятия и классификация методов распознавания 9
1.2.1. Структурные методы распознавания 12
1.2.2. Статические методы распознавания 13
1.2.3. Итенсиональные методы распознавания 14
1.2.4. Экстенсиональные методы распознавания 15
1.2.5. Нейросетевые методы распознавания 15
ГЛАВА 2. СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ 21
2.1. Анализ рынка программного обеспечения 21
2.1.1. Приложение PlantNet 21
2.1.2. Приложение PlantSnap 23
2.1.3. Приложение Find & log animals and plants 24
2.1.4. Приложение Leafsnap и Birdsnap 26
2.1.5. Приложение Seek 27
2.1.6. Атлас-определитель растений «Плантариум» 28
2.2. Сравнительная характеристика имеющихся программных продуктов и
разрабатываемого программного продукта 30
ГЛАВА 3. ПРОГРАММНЫЙ РАЗДЕЛ 31
3.1. Постановка задачи 31
3.2. Структура информационно-справочной системы «GreenWorld» 31
3.3. Обоснование выбора языка программирования 33
3.4. Разработка клиенской части информационно-справочной системы «GreenWorld» 34
3.5. Разработка серверной части информационно-справочной системы «GreenWorld» 40
3.6. Описание функционала программы и контрольный пример 54
3.7. Инструкция пользователя 68
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 69
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 70
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ИСХОДНЫЙ КОД ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА 74
Купить

В современном мире наиболее перспективным направлением являются интеллектуальные системы распознавания объектов. На сегодняшний день в мире существуют системы для распознавания лиц, эмоционального состояния человека по выражению лица, музыки и даже изображений животных по издаваемым характерным звукам.
В век информационных технологий жизнь людей становится все более автоматизированной, но все равно некоторые области сферы систем распознавания не проработаны, и не достигнуты желаемые результаты. Одним из новых и перспективных направлений является разработка систем распознавания объектов.
Системы распознавания имеют востребованность в космических разработках и в органах по управлению безопасностью жизнедеятельности людей, а именно, в местах массового скопления. Целью создания таких систем является предотвращения терроризма, а также распознавание личностей, которые совершили преступление в общественных местах, такими местами могут быть супермаркеты, вокзалы, аэропорты, банки, торговые центры, культурно-развлекательные и спортивные объекты, и сооружения. Еще очень важно контролировать порядок на улицах города и общественных местах, таких, например, как площади.
Для создания таких интеллектуальных систем распознавания необходимы хорошие камеры, которые должны передавать очень качественное изображение, в связи с этим возникают проблемы, которые затормаживают процесс создания таких систем.
Помимо высоких затрат на оборудование, добавляются внешние факторы, такие как освещенность, погодные условия и температурный режим. Также существуют различные способы скрыть свою внешность от камер, например, головные уборы, парики, различные накладки (борода, усы) и т.д.
Люди и другие живые организмы имеют очень важное свойство «умение распознавать», именно эта способность только живых существ, позволяет отличать одни объекты от других [5].
Существуют разнообразные технические задачи, например, такие как автоматическое распознавание речи (акустическое распознавание) и чтение текста, прогноз погоды и прогноз состояния фондовой биржи, постановка медицинского диагноза. При всех отличиях этих технических задач, их можно представить, как распознавание образов. Их связывает поиск решения общей задачи, то есть выделение признаков, с целью определения объектов принадлежащих одному классу из множества объектов, относящихся к разным классам.
Чтобы отличать одни физические объекты от других, необходимо уметь выделять признаки и свойства этих объектов. Образом объекта называют совокупность свойств, которые описывают конкретный объект. В свою очередь, под классом объектов понимается некоторая совокупность образов, называемых элементами класса, которая обладает рядом близких признаков и свойств. Вычисляемые или измеряемые свойства объектов, позволяющие отличить классы друг от друга, называются «признаками объекта».
Каждый класс может состоять только из одного элемента, как, например, при опознавании человека. С другой стороны, вся совокупность образов может быть разделена всего на два класса, например, «чужой» и «свой».
Целью магистерской работы является разработка информационно-справочной системы, которая по ключевым признакам и параметрам будет определять к какому типу и виду относится растение, а также выдавать справку о нем. В данной системе предусматривается дополнительная функция «Определитель болезней растений», а также определитель по фото.
Для реализации поставленной цели, необходимо:
1. Изучить литературу, заложив теоретический фундамент для темы исследования.
2. Провести обзор существующих программных продуктов и экспертных систем, определяющих растения.
3. Создать, заполнить и протестировать базу данных для экспертной системы.
4. Создать оболочку приложения экспертной системы, разработать дружественный интерфейс.
5. Подключить базу данных.
6. Протестировать созданное приложение.
При разработке информационно-справочной системы распознавания объектов необходимо решить несколько важных задач. Первая задача заключается в выборе способа измерения или вычисления признаков, и вторая задача связана с представлением полученных в результате данных. Необходимо отобрать максимально возможное число признаков для распознаваемых образов, учитывая при этом сложность и точность определения результата для каждого признака.
Купить