Bài báo giới thiệu phương pháp xây dựng hàm sai số trong phân hoạch nhận dạng ảnh với việc ứng dụng kiểu xác suất có điều kiện của Beyes. Do đó, nó thì dễ dàng xác định được giá trị nhỏ nhất của sai số và dẫn tới ảnh xử lý đảm bảo chất lượng theo yêu cầu của mọi lĩnh vực sử dụng. | VẤN ĐỀ TỐI ƯU TRONG PHÂN HOẠCH NHẬN DẠNG ẢNH THE optimization of the pictorial recognizing segmentation MAI HỘ Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng TÓM TẮT Bài báo giới thiệu phương pháp xây dựng hàm sai số trong phân hoạch nhận dạng ảnh với việc ứng dụng kiểu xác suất có điều kiện của Beyes. Do đó nó thì dễ dàng xác định được giá trị nhỏ nhất của sai số và dẫn tới ảnh xử lý đảm bảo chất lượng theo yêu cầu của mọi lĩnh vực sử dụng. ABSTRACT A methode is necessary to creating of an error-function of the pictorial recognizing segmentation by applying the Bayes conditional probability. Thus it is easy to determine the minimum error-value which leads to the concordent images processing meeting the demands of use. 1. Tổng quan về nhận dạng ảnh 1 2 3 4 Nhận dạng ảnh là một quá trình phân hoạch ảnh thành các đối tượng ảnh con chúng được gán vào từng lớp nhãn để được đối sánh với mẫu và đối sánh theo các quy luật biết trước nào đó. Bấy giờ có hai khái niệm được nói tới Oviỗ ảnh xử lý X là tập các ảnh con Xi biểu thức quan hệ của chúng được gọi là không gian biểu diễn các đối tượng của ảnh X X1 X2 .Xi .Xn với i 1 Trong đó mỗi ảnh con Xi chứa đựng một tập các vectơ khía cạnh xii Xi xi1 Xi2 . Xii . Xin 2 OMỗi đối tượng ảnh con Xi có một tên nhãn wi khi đó tập các tên nhãn của các đối tượng được gọi là không gian diễn dịch_của ảnh Q wi W2 . Wi .Wn 3 Hinh 1. Mô hình tổng quát hệ nhận dạng ảnh Quá trình nhận dạng một đối tượng X là quá trình thực hiện phép ảnh xạ F từ X Q. với F là tập các quy luật để xác định một phần tử trong X ứng với một định danh của nó ở trong Q. Khi tập các quy luật F và tập tên định danh các đối tượng Q biết trước quá trình này được gọi là quá trình nhận dạng có giám sát hay còn gọi là học có giám sát supervised learning trường hợp ngược lại gọi là học không có giám sát non supervised learning . Nói chung dù sử dụng kỹ thuật nào để nhận dạng ảnh sơ đồ tổng quát của một hệ thống nhận dạng ảnh được chỉ ra trong hình 1 ở trên trong đó X là ảnh vào Y
