Самокорректирующиеся способ и устройство распознавания для устройства распознавания ценных документов

Изобретение относится к средствам распознавания ценных документов. Технический результат заключается в обеспечении долговременного устойчивого результата использования средств распознавания с учетом изменения условий использования. Способ в вариантах осуществления настоящего изобретения осуществляет создание и самокоррекцию библиотеки оценок ценного документа, где часть создания включает выделение многомерного признака ценного документа, вычисление центра масс признака и вычисление группы плоскостей относительных оценок, чтобы получить библиотеку оценок ценного документа; и часть самокоррекции включает выделение вновь добавляемого признака ценного документа, оценивание категории, которой принадлежит этот признак, вычисление замененного центра масс и коррекцию библиотеки оценок посредством замененного центра масс. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 4 ил.

 

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННУЮ ЗАЯВКУ

[0001] Заявка притязает на приоритет заявки на патент Китая № 201510198411.0, озаглавленной "SELF-CORRECTION RECOGNITION METHOD FOR VALUABLE DOCUMENT RECOGNITION DEVICE", поданной 23 апреля 2015 г. в Государственное ведомство по интеллектуальной собственности Китайской Народной Республики, которая полностью включается в этот документ посредством ссылки.

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

[0002] Настоящее раскрытие изобретения относится к технологии распознавания ценных документов, и в частности, к самокорректирующемуся способу распознавания и самокорректирующемуся устройству распознавания для устройства распознавания ценных документов.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[0003] Для сортировальной машины, ATM, VTM, торгового автомата, билетного автомата и других интеллектуальных устройств обработки для денег или банкнот центральным модулем является модуль распознавания ценных документов. Эффективность распознавания ценного документа является базовым индексом для оценивания устройства распознавания ценных документов. При масштабном применении на индекс влияют два следующих фактора.

[0004] 1) Первым воздействием являются рабочие условия. Изменения температуры, влажности и другие изменения окружающей среды влияют на сигнал точного датчика, соответственно влияя на точность распознавания для ценных документов.

[0005] 2) Вторым воздействием является отличие между ценными документами. Существуют значительные отличия между ценными документами из различных областей. Например, качество банкнот в городских областях в целом хорошее, тогда как качество банкнот в сельских областях плохое. Таким образом, один и тот же набор стандартов распознавания нельзя хорошо приспособить к обоим условиям.

[0006] В связи с вышеупомянутыми проблемами в промышленности в настоящее время применяются следующие решения.

[0007] 1) Предоставляется достаточное количество образцов ценных документов, которое обычно должно быть тысячей или более образцов на каждую категорию. Выбирается пять или более устройств для сбора сигналов образцов в условиях многообразия температуры и изменений влажности. Цель - собрать как можно больше категорий и сигналов образцов для обучения программного обеспечения распознавания, соответственно приспосабливая распознавание к многообразию разных сред.

[0008] 2) Используется разное программное обеспечение распознавания на основе различий образцов в разных областях. То есть разные версии программного обеспечения распознавания изготавливаются в соответствии с фактическими потребностями.

[0009] Однако существующий способ распознавания ценных документов требует много ресурсов. Кроме того, когда меняются условия использования, приходится перестраивать схему реакции, что не может обеспечить долговременный устойчивый результат, не только увеличивает расходы по обслуживанию у поставщика, но также влияет на рыночные преимущества.

РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0010] В соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения предоставляется самокорректирующийся способ распознавания и самокорректирующееся устройство распознавания для устройства распознавания ценных документов, которые используются для решения проблемы в том, что существующему способу распознавания ценных документов нужен большой объем ресурсов, и нельзя обеспечить долговременный устойчивый результат использования из-за того, что схему нужно обновлять, когда меняются условия использования.

[0011] В соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения предоставляется самокорректирующийся способ распознавания для устройства распознавания ценных документов, который включает в себя:

[0012] выделение признака M ценного документа;

[0013] определение, входит ли признак M в библиотеку дискриминантов любой предустановленной категории i, и получение подстановочного центроида на основе центроида признака и признака M в случае, когда признак M входит в библиотеку дискриминантов предустановленной категории i; и

[0014] обновление библиотеки дискриминантов категории i путем замены центроида признака категории i подстановочным центроидом ;

[0015] где библиотека дискриминантов предварительно строится на основе центроида признака категории i; и

[0016] центроид признака вычисляется из признака категории i.

[0017] При необходимости перед выделением признака M ценного документа способ дополнительно включает в себя:

[0018] выделение признаков n категорий ценного документа, где каждая из n категорий включает в себя один или более признаков, и n больше 1;

[0019] вычисление центроида признака категории i на основе признаков категории i;

[0020] получение группы плоскостей относительных дискриминантов категории i на основе центроида признака, где группа плоскостей относительных дискриминантов категории i состоит из плоскостей относительных дискриминантов категории i относительно других n-1 категорий, и плоскость относительного дискриминанта категории i относительно категории η соответствует тому, что плоскость относительного дискриминанта перпендикулярна соединительной линии между центроидом признака категории i и центроидом признака категории η, ценные документы категории i и категории η соответственно разделены на две стороны плоскости, все ценные документы категории i располагаются на положительной стороне плоскости относительного дискриминанта, все ценные документы категории η располагаются на отрицательной стороне плоскости относительного дискриминанта, и минимальное значение расстояний между ценными документами категории i и плоскостью относительного дискриминанта меньше минимального значения расстояний между ценными документами категории η и плоскостью относительного дискриминанта, и i не равно η;

[0021] построение сферы дискриминантов категории i с радиусом , где определяется центроидом признака и группой плоскостей относительных дискриминантов категории i; и

[0022] определение области пересечения между группой плоскостей относительных дискриминантов категории i и сферой дискриминантов категории i в качестве библиотеки дискриминантов категории i.

[0023] При необходимости плоскость относительного дискриминанта выражается в виде:

[0024] где X - пространственный вектор признака ценного документа, - вектор нормали плоскости относительного дискриминанта, и - пересечение плоскости относительного дискриминанта.

[0025] При необходимости радиус выражается в виде:

,

[0026] где - минимальное значение расстояний между центроидом признака категории i и группой плоскостей относительных дискриминантов категории i, и - максимальное значение расстояний между центроидом признака категории i и всеми ценными документами категории i.

[0027] При необходимости подстановочный центроид выражается в виде:

,

[0028] где коэффициент γ обновления меньше 1 и больше 0.

[0029] При необходимости вычисление центроида признака категории i на основе признаков категории i включает в себя, в частности:

[0030] получение признаков категории i; и

[0031] вычисление среднего арифметического признаков категории i в качестве центроида признака.

[0032] При необходимости

,

.

[0033] Здесь - количество ценных документов для категории i, - kое значение признака у центроида признака категории i, - jый признак в категории i, и n - количество признаков у ценных документов.

[0034] При необходимости определение, входит ли признак M в библиотеку дискриминантов любой предустановленной категории i, включает в себя, в частности:

[0035] определение, удовлетворяет ли признак M обоим следующим двум выражениям:

[0036] Здесь - расстояние между признаком M и центроидом признака.

[0037] При необходимости перед обновлением библиотеки дискриминантов категории i путем замены центроида признака категории i подстановочным центроидом способ дополнительно включает в себя:

[0038] определение, удовлетворяет ли подстановочный центроид предустановленному условию коррекции, и выполнение этапа обновления библиотеки дискриминантов категории i путем замены центроида признака категории i подстановочным центроидом в случае, когда подстановочный центроид удовлетворяет предустановленному условию коррекции, где в случае, когда подстановочный центроид не удовлетворяет предустановленному условию коррекции, библиотека дискриминантов не обновляется.

[0039] При необходимости определение, удовлетворяет ли подстановочный центроид предустановленному условию коррекции, включает в себя, в частности:

[0040] определение, удовлетворяет ли расстояние между подстановочным центроидом и плоскостью относительного дискриминанта:

.

[0041] Здесь - расстояние между плоскостью относительного дискриминанта и плоскостью относительного дискриминанта, и - плоскость относительного дискриминанта категории η относительно категории i.

[0042] В соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения предоставляется самокорректирующееся устройство распознавания для устройства распознавания ценных документов, включающее в себя: блок выделения признака, первый блок определения, блок получения подстановочного центроида и блок обновления.

[0043] Блок выделения признака конфигурируется для выделения признака M ценного документа.

[0044] Первый блок определения конфигурируется для определения, входит ли признак M в библиотеку дискриминантов любой предустановленной категории i, и активизации блока получения подстановочного центроида в случае, когда признак M входит в библиотеку дискриминантов предустановленной категории i.

[0045] Блок получения подстановочного центроида конфигурируется для получения подстановочного центроида на основе центроида признака и признака M.

[0046] Блок обновления конфигурируется для обновления библиотеки дискриминантов категории i путем замены центроида признака категории i подстановочным центроидом .

[0047] Библиотека дискриминантов предварительно строится на основе центроида признака категории i; и центроид признака вычисляется из признака категории i.

[0048] Устройство предпочтительно включает в себя дополнительно: субблок выделения признака, блок вычисления, блок получения плоскости, блок деления, блок построения и блок определения.

[0049] Субблок выделения признака конфигурируется для выделения признаков n категорий ценного документа, где каждая из n категорий включает в себя один или более признаков, и n больше 1.

[0050] Блок вычисления конфигурируется для вычисления центроида признака категории i на основе признаков категории i.

[0051] Блок получения плоскости конфигурируется для получения группы плоскостей относительных дискриминантов категории i на основе центроида признака. Здесь группа плоскостей относительных дискриминантов категории i состоит из плоскостей относительных дискриминантов категории i относительно других n-1 категорий, и плоскость относительного дискриминанта категории i относительно категории η соответствует тому, что плоскость относительного дискриминанта перпендикулярна соединительной линии между центроидом признака категории i и центроидом признака категории η.

[0052] Блок деления конфигурируется для разделения ценных документов категории i и категории η на две стороны плоскости. Все ценные документы категории i располагаются на положительной стороне плоскости относительного дискриминанта, все ценные документы категории η располагаются на отрицательной стороне плоскости относительного дискриминанта, и минимальное значение расстояний между ценными документами категории i и плоскостью относительного дискриминанта меньше минимального значения расстояний между ценными документами категории η и плоскостью относительного дискриминанта, и i не равно η.

[0053] Блок построения конфигурируется для создания сферы дискриминантов категории i с радиусом . Здесь определяется центроидом признака и группой плоскостей относительных дискриминантов категории i.

[0054] Блок определения конфигурируется для определения области пересечения между группой плоскостей относительных дискриминантов категории i и сферой дискриминантов категории i в качестве библиотеки дискриминантов категории i.

[0055] Блок вычисления предпочтительно включает в себя: блок получения признака и субблок вычисления.

[0056] Блок получения признака конфигурируется для получения признаков категории i.

[0057] Субблок вычисления конфигурируется для вычисления среднего арифметического признаков категории i в качестве центроида признака.

[0058] Устройство предпочтительно включает в себя дополнительно: второй блок определения, сконфигурированный для определения, удовлетворяет ли подстановочный центроид предустановленному условию коррекции, и активизации блока обновления в случае, когда подстановочный центроид удовлетворяет предустановленному условию коррекции.

[0059] Как видно из вышеприведенного технического решения, варианты осуществления из настоящего раскрытия изобретения обладают следующими преимуществами.

[0060] В вариантах осуществления из настоящего раскрытия изобретения в результате создания библиотеки дискриминантов с возможностью самокоррекции вычисленный подстановочный центроид используется для осуществления самокоррекции, когда любой ценный документ входит в устройство распознавания. Поэтому для разных изменений среды и отличий ценных документов в разных областях можно добиться лучших результатов распознавания. Когда меняются условия использования, не нужно перестраивать схему реакции, посредством этого обеспечивая долговременную устойчивость результатов использования и экономя затраты и ресурсы.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0061] Фиг. 1 - блок-схема алгоритма для создания библиотеки дискриминантов ценного документа в соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения;

[0062] Фиг. 2 - блок-схема алгоритма для осуществления самокоррекции в библиотеке дискриминантов ценного документа в соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения;

[0063] Фиг. 3 - схематическое представление группы плоскостей относительных дискриминантов в соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения; и

[0064] Фиг. 4 - схематическое представление симметрии плоскостей относительных дискриминантов в соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0065] В соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения предоставляются самокорректирующиеся способ и устройство распознавания для устройства распознавания ценных документов, которые используются для решения проблемы в том, что существующему способу распознавания ценных документов нужен большой объем ресурсов, и нельзя обеспечить долговременный устойчивый результат использования из-за того, что схему нужно обновлять, когда меняются условия использования.

[0066] Техническое решение в соответствии с вариантами осуществления из настоящего раскрытия изобретения будет понятно и полностью описываться ниже в сочетании с прилагаемыми чертежами в вариантах осуществления из настоящего раскрытия изобретения, чтобы цели, характеристики и преимущества настоящего раскрытия изобретения были понятнее и очевиднее. Очевидно, что описанные варианты осуществления являются лишь частью вариантов осуществления в соответствии с настоящим раскрытием изобретения. Все другие варианты осуществления, полученные специалистами в данной области техники на основе вариантов осуществления в настоящем раскрытии изобретения без какой-либо творческой работы, относятся к объему настоящего раскрытия изобретения.

[0067] В настоящей схеме прежде всего создается библиотека дискриминантов ценного документа, и процесс создания показан на фиг. 1. Затем в процессе распознавания библиотека дискриминантов ценного документа самокорректируется на основе новых ценных документов, чтобы в конечном счете добиться нужного результата. Процесс коррекции показан на фиг. 2.

[0068] Таблица 1 - сводная таблица смысла математических символов в соответствии с настоящим раскрытием изобретения.

Знак Смысл Примечание
1 i, η индекс категории ценного документа, разные математические символы представляют разные категории связано с ценным документом
2 количество образцов iой категории ценного документа
3 количество образцов ηой категории ценного документа
4 j индекс ценного документа в iой категории ценного документа
5 s индекс кода ценного документа в ηой категории ценного документа
6 n количество признаков ценного документа, то есть количество размерностей признака, в вариантах осуществления n=240
7 k индекс значения признака для ценного документа
8 X переменные n-мерных пространств признаков
9 M признак ценного документа в n-мерном пространстве признаков
10 jый признак ценного документа в iой категории
11 sый признак ценного документа в ηой категории
12 kое значение признака у jого признака ценного документа в iой категории
13 центроид iой категории ценного документа связано со сферой дискриминантов
14 центроид ηой категории ценного документа
15 подстановочный центроид iой категории ценного документа
16 kое значение признака центроида iой категории ценного документа
17 радиус дискриминанта с центром в центроиде iой категории ценного документа
18 радиус дискриминанта с центром в центроиде ηой категории ценного документа
19 группа плоскостей относительных дискриминантов iой категории ценного документа, которая состоит из связано с плоскостью относительного дискриминанта
20 плоскость относительного дискриминанта категории i относительно категории η, где
21 вектор нормали плоскости относительного дискриминанта
22 пересечение плоскости относительного дискриминанта
23 плоскость относительного дискриминанта категории η относительно категории i, где
24 вектор нормали плоскости относительного дискриминанта
25 пересечение плоскости относительного дискриминанта
26 минимальное значение расстояний между всеми образцами в iой категории и плоскостью относительного дискриминанта связано с расстоянием
27 минимальное значение расстояний между всеми образцами в ηой категории и плоскостью относительного дискриминанта
28 минимальное значение расстояний между всеми образцами в ηой категории и плоскостью относительного дискриминанта
29 минимальное значение расстояний между всеми образцами в iой категории и плоскостью относительного дискриминанта
30 минимальное значение расстояний между центроидом iой категории и всеми плоскостями относительных дискриминантов категории i
31 максимальное значение расстояний между центроидом iой категории и всеми разрабатываемыми образцами категории i
32 расстояние между центроидом iой категории и плоскостью относительного дискриминанта категории i
33 расстояние между центроидом ηой категории и плоскостью относительного дискриминанта категории η
34 расстояние между плоскостью относительного дискриминанта и плоскостью относительного дискриминанта, параллельна , а направления вектора нормали противоположны
35 min вычисляет минимальное значение двух элементов вычисление и коэффициент
36 для s от 1 до вычисляет минимальное значение
37 для j от 1 до вычисляет минимальное значение
38 для всех η кроме вычисляет минимальное значение
39 γ коэффициент обновления центроида ценного документа, как правило, 0,0001<γ<0,01, в варианте осуществления γ=0,001
40 p отношение к , как правило, необходимо , в варианте осуществления p=2

[0069] Сначала следует отметить, что в вариантах осуществления из настоящего раскрытия изобретения признак ценного документа является набором векторов, характеризующим ценный документ, и разрабатываемые образцы ценного документа являются некоторым количеством ценных документов для построения начальной библиотеки дискриминантов.

[0070] Процесс создания библиотеки дискриминантов ценного документа описывается, в частности, следующим образом.

[0071] На этапе S1 выделяются многомерные признаки ценного документа. Способы выделения признаков для ценных документов немного меняются в зависимости от разных сценариев применения. Как правило, выделенные признаки одинаковых категорий ценных документов похожи, а выделенные признаки разных категорий ценных документов значительно отличаются. В данном решении количество признаков ценного документа не требуется строго и, как правило, составляет от дюжин до сотен. Сочетание всех признаков ценных документов составляет супер-пространство признаков высокой размерности. Предоставляется два следующих характерных варианта осуществления для способа извлечения ценного документа, который, однако, ими не ограничивается.

[0072] Первый характерный вариант осуществления предоставляется в виде этапа S1-1. На основе сигнала цветного изображения ценного документа изображение разделяется на несколько равных частей. Например, ценный документ разделяется на 80 равных частей (10*8), и после разделения средние уровни яркости у трех цветовых компонент RGB вычисляются как значения признака, составляя 80*3=240 значений, то есть получается признак с 240 элементами. Разные банкноты обладают разными признаками, и все признаки ценного документа составляют 240-мерное пространство признаков.

[0073] Второй характерный вариант осуществления предоставляется в виде этапа S1-2. Извлекается разная информация о признаках ценного документа, например информация об ультрафиолетовых оптических признаках, информация об инфракрасных оптических признаках, информация о признаках флуоресценции, информация о магнитных признаках, информация о признаках изображения в естественном освещении, информация о признаках инфракрасного изображения, информация о признаках ультрафиолетового изображения, информация о признаках магнитного изображения, информация о размерах и информация о сигнале толщины. Один или более признаков выделяются из сигналов каждого из десяти разных вышеупомянутых типов информации. Например, информация о размерах может включать в себя признак длины и признак ширины ценного документа, признак магнитного кодирования из полосы безопасности для ценного документа можно извлечь из информации о магнитных признаках, признак флуоресцентного отклика для ценного документа можно извлечь из информации о признаках флуоресценции. Как правило, можно выделить сотни признаков из десяти типов информации. Приемлемо выбирать больше или меньше признаков или выбирать лишь немногие из десяти типов информации, или выбирать тип информации, отличный от десяти типов информации, которые все включаются в настоящее раскрытие изобретения.

[0074] Качество выделения признаков будет влиять на результат распознавания и скорость самокоррекции, но библиотека дискриминантов ценных документов может самокорректироваться с помощью следующего самокорректирующегося способа.

[0075] На этапе S2 вычисляется центроид признака каждой категории ценного документа. Для любой категории i ценных документов на этапе S1 выделяется многомерный признак ценного документа. Центроид признака представляется с помощью , и центроид признака сокращается как "центроид". равен среднему арифметическому всех признаков ценного документа. Если представляет количество образцов iой категории ценного документа, а представляет jый признак ценного документа в i категории, то

.

[0076] В частности, и являются одномерными векторами, и количество элементов равно количеству признаков ценного документа. Очевидно, что для любых i и j количество размерностей у вектора признака такое же, как количество размерностей у , которое равно количеству признаков, выделенных на этапе S1, и обозначается как n. Тогда

.

[0077] В данном решении количество категорий ценных документов, количество признаков ценных документов и количество разрабатываемых образцов в каждой категории ценного документа может задаваться в зависимости от разных обрабатываемых объектов. Категории ценных документов могут включать в себя 16 категорий, включая:

1) нормальная ориентация вида спереди 100 юаней;

2) перевернутая ориентация вида спереди 100 юаней;

3) нормальная ориентация вида сзади 100 юаней;

4) перевернутая ориентация вида сзади 100 юаней;

5) нормальная ориентация вида спереди 50 юаней;

6) перевернутая ориентация вида спереди 50 юаней;

7) нормальная ориентация вида сзади 50 юаней;

8) перевернутая ориентация вида сзади 50 юаней;

9) нормальная ориентация вида спереди 20 юаней;

10) перевернутая ориентация вида спереди 20 юаней;

11) нормальная ориентация вида сзади 20 юаней;

12) перевернутая ориентация вида сзади 20 юаней;

13) нормальная ориентация вида спереди 10 юаней;

14) перевернутая ориентация вида спереди 10 юаней;

15) нормальная ориентация вида сзади 10 юаней; и

16) перевернутая ориентация вида сзади 10 юаней.

[0078] Первая категория ценного документа является нормальной ориентацией вида спереди 100 юаней, и количество признаков может быть равно 240 признакам, описанным на этапе S1-1 на основе характерного варианта 1 осуществления, то есть n=240. Количество разрабатываемых образцов для каждой категории может быть разным, и количество разрабатываемых образцов первой категории ценного документа, которая является нормальной ориентацией вида спереди 100 юаней, может быть равно 50. Центроидом первой категории нормальной ориентации вида спереди 100 юаней является:

.

[0079] Посредством вышеупомянутого способа можно получить центроид признака всех категорий.

[0080] На этапе S3 вычисляется группа плоскостей относительных дискриминантов. Вычисляются группы плоскостей относительных дискриминантов всех категорий ценных документов, в качестве примера этапа S2 количество категорий может быть равно 16, и также может быть другое количество категорий. Для любой категории i ценного документа группа плоскостей относительных дискриминантов состоит из плоскостей, заданных следующим образом.

[0081] На этапе S3-1 для любой категории плоскость относительного дискриминанта категории i относительно категории η задается как . состоит из плоскостей относительных дискриминантов категории i относительно всех других категорий, то есть

.

[0082] Для 16 категорий ценных документов в примере этапа S2 каждая категория содержит 15 плоскостей относительных дискриминантов, которые вместе образуют группу плоскостей относительных дискриминантов той категории, поэтому имеется 16 групп плоскостей относительных дискриминантов.

[0083] На этапе S3-2 для любого на основе центроида, заданного на этапе S2, плоскость относительного дискриминанта, заданная на этапе S3-1, должна соответствовать тому, что перпендикулярна соединительной линии между центроидом категории i и центроидом категории η, и соответственно, вектор нормали у параллелен соединительной линии между и . Способ также задает, что вектор нормали у идет от к , и вектор нормали у обозначается как , тогда

[0084] На этапе S3-3 плоскость относительного дискриминанта, заданная на этапе S3-1, также должна соответствовать тому, что категория i и категория η полностью разделяются на две стороны плоскости. В соответствии с этапом S3-2 вектор нормали у задается от к , что фактически требует, чтобы все признаки образцов категории i находились на положительной стороне , а все признаки образцов категории η находились на отрицательной стороне , что эквивалентно тому, что значения, полученные путем соответственной подстановки всех признаков образцов категории i в уравнение плоскости относительного дискриминанта, больше 0, а значения, полученные путем соответственной подстановки всех признаков образцов категории η в уравнение плоскости относительного дискриминанта, меньше 0.

[0085] Если нет плоскости относительного дискриминанта, соответствующей условию S3-3, то указывается, что категория i и категория η не полностью отделены друг от друга в пространстве признаков, что происходит редко, и необходимо регулировать способ выделения признаков для приспособления его к модели.

[0086] На этапе S3-4 на основе плоскости относительного дискриминанта, заданной вышеупомянутыми этапами S3-1, S3-2, S3-3, минимальное значение расстояний между всеми образцами в категории i и плоскостью обозначается как , а минимальное значение расстояний между всеми образцами в категории η и плоскостью обозначается как . В данном решении и должны отвечать следующему условию:

.

[0087] Здесь p - константа не меньше 1, как правило, p выбирается в диапазоне от 1 до 100. Фактически, когда p=1, располагается между категорией i и категорией η, ограничение сравнительно ослабляется. Когда , ограничения довольно строгие. Когда признаки разных категорий четко различимы, можно выбрать большее p. Как правило, p=2, и для выполняется:

.

[0088] Нужно отметить, что по меньшей мере условие должно выполняться в настоящем варианте осуществления. Как показано на фиг. 5, категория i и категория η могут отделяться с помощью либо , либо . Но только когда , ближе к категории i, ближе к категории η, чтобы две плоскости дискриминантов не перекрывались, посредством этого обеспечивая однозначность различимости. На этой основе отношение более научно описывается с помощью , фактически получая лучший результат, если . Если , то и перекрываются, то есть и являются одинаковыми плоскостями, степень различимости низкая. Когда p слишком большое, ограничение жесткое, и обучение сложно направлять.

[0089] На этапе S3-5 на основе вышеупомянутых этапов S3-1, S3-2, S3-3 и S3-4 можно получить плоскость относительного дискриминанта. Количество признаков равно n, в n-мерном пространстве , выражение плоскости относительного дискриминанта можно задать в виде:

.

[0090] На основе этапа S3-2 нормаль плоскости относительного дискриминанта получается следующим образом:

[0091] Решается пересечение плоскости относительного дискриминанта. В соответствии с этапом S3-4 верно . В соответствии с этапом S3-4 для , , а также заданной выше плоскости относительного дискриминанта, предоставляется отношение следующим образом:

.

[0092] Здесь представляет вычисление минимального значения функции от s, исчисляемой от 1 до , а представляет вычисление минимального значения функции от j, исчисляемой от 1 до . В соответствии с этапом S3-3 значения, полученные подстановкой всех признаков образцов категории i в уравнение плоскости относительного дискриминанта больше 0, а значения, полученные подстановкой всех признаков образцов категории η в уравнение плоскости относительного дискриминанта меньше 0, что выражается в виде:

.

[0093] Тогда

.

[0094] В силу этого

.

[0095] Таким образом, получаются нормаль и пересечение плоскости относительного дискриминанта, то есть получается выражение плоскости относительного дискриминанта. Таким же образом можно получить группы плоскостей относительных дискриминантов всех категорий.

[0096] На этапе S3-6, хотя на основе вышеупомянутых этапов можно получить группу плоскостей относительных дискриминантов всех категорий, также предоставляется отношение вывода симметрии у плоскости относительного дискриминанта.

[0097] Нормаль у плоскости относительного дискриминанта категории η относительно категории i задается следующим образом:

.

[0098] Поэтому параллелен , и таким образом, плоскость относительного дискриминанта параллельна плоскости относительного дискриминанта. Как показано на фиг. 4, образец, имеющий минимальное значение расстояний между всеми образцами категории i и плоскостью относительного дискриминанта, совпадает с образцом, имеющим минимальное значение расстояний между всеми образцами категории i и плоскостью относительного дискриминанта. Аналогичным образом образец, имеющий минимальное значение расстояний между всеми образцами категории η и плоскостью относительного дискриминанта, совпадает с образцом, имеющим минимальное значение расстояний между всеми образцами категории η и плоскостью относительного дискриминанта. Поэтому:

.

[0099] Благодаря p>1 получаем, что и , тогда ближе к , чем , и ближе к , чем . Расстояние между и обозначается , что удовлетворяет:

.

[0100] Следует отметить, что когда размерность пространства n=2, плоскость относительного дискриминанта вырождается в прямую линию плоского пространства. Как показано на фиг. 4, размерность пространства n=2 (обычно n>10), обе плоскости относительных дискриминантов и вырождаются в прямые линии плоского пространства. Когда n=3, плоскость относительного дискриминанта вырождается в плоскость нормального трехмерного пространства. Когда n=4, плоскость относительного дискриминанта является трехмерным пространством. На этапе S1-1, когда n=240, является 239-мерной гиперплоскостью.

[0101] На этапе S4 создается библиотека дискриминантов ценных документов. Библиотека дискриминантов ценных документов состоит из областей дискриминантов всех категорий ценных документов. Область дискриминантов некой категории описывается следующим образом. Например, для категории i, следующими этапами определяется, принадлежит ли признак M в n-мерном пространстве категории i.

[0102] На этапе S4-1 для категории i радиус дискриминанта этой категории вычисляется следующим способом. Сначала на основе этапа S2 вычисляется минимальное значение расстояний между центроидом категории i и всеми плоскостями относительных дискриминантов категории i, и вычисляется максимальное значение расстояний между и всеми разрабатываемыми образцами категории i, то есть:

,

.

[0103] Здесь является плоскостью относительного дискриминанта категории i относительно категории η, заданной на этапе S3, - количество образцов ценных документов категории i, представляет собой jый признак ценного документа в категории i, и n - количество признаков. Тогда способ вычисления для задается следующим образом:

.

[0104] Выражение радиуса , предоставленного в варианте осуществления, принимает во внимание как отношение между центроидом и плоскостью относительного дискриминанта, так и отношение между центроидом и образцом. Это может гарантировать, что категория отличима от других категорий, и управляет радиусом категории (то есть раздельностью между категорией и аномальными данными обеспечивается насколько возможно).

[0105] На этапе S4-2 строится сфера дискриминантов для каждой категории i ценного документа с центроидом признака, заданным на этапе S2, в качестве центра, и радиусом дискриминанта, заданным на этапе S4-1, в качестве радиуса. Если признак M находится в сфере дискриминантов, то это означает, что M удовлетворяет определению S4-2, и M может принадлежать категории i. Если признак M находится вне сферы дискриминантов, то M не принадлежит категории i. То есть расстояние между M и должно быть меньше , что выражается следующим образом:

.

[0106] На этапе S4-3 также необходимо, чтобы результат, полученный подстановкой признака M в любые плоскости относительных дискриминантов в группе плоскостей относительных дискриминантов в категории i, заданной этапом S3, был положительным, в противном случае M не принадлежит категории i, то есть для выполняется:

.

[0107] Область, где сфера дискриминантов категории, заданной на этапе S4-2, пересекает группу плоскостей относительных дискриминантов категории, заданной на этапе S3, является областью дискриминантов той категории. Если признак ценного документа находится в области дискриминантов категории, то ценный документ принадлежит той категории, в противном случае ценный документ не принадлежит той категории.

[0108] Дополнительно предоставляется характерный самокорректирующийся процесс в библиотеке дискриминантов ценных документов, который описывается следующим образом.

[0109] На этапе S1 в фактическом рабочем процессе устройства распознавания ценных документов для вновь добавляемого образца ценного документа собирается сигнал ценного документа, и выделяется многомерный признак ценного документа, ссылаясь на вышеприведенный этап S1.

[0110] На этапе S5 определяется категория признака. Для вновь добавляемого образца ценного документа на этапе S1 выделяется признак M ценного документа, и категория, которой принадлежит признак ценного документа, определяется на основе библиотеки дискриминантов ценных документов, заданной на вышеупомянутом этапе S4. То есть в соответствии с S4 для любого входного признака M, если M соответствует двум следующим формулам:

,

то определяется, что M принадлежит категории i, в противном случае M не принадлежит категории i.

[0111] На этапе S6 вычисляется подстановочный центроид. Для любого вновь введенного признака M ценного документа, если на этапе S5 определяется, что M принадлежит категории i ценного документа, то вычисляется подстановочный центроид категории i ценного документа. Формула вычисления подстановочного центроида предоставляется следующим образом:

.

[0112] Здесь γ - коэффициент обновления, и 0<γ<1. Если коэффициент обновления больше, то скорость обновления больше, а если коэффициент обновления меньше, то лучше устойчивость. Как правило, 0,0001<γ<0,01. Обычно в настоящем варианте осуществления γ может выбираться как

γ=0,001.

[0113] На этапе S7 определяется законность коррекции. То есть определяется, выполняется ли предустановленное условие. Предустановленным условием в способе могут быть следующие правила коррекции. На основе подстановочного центроида категории i, вычисленного на этапе S6, для расстояние между и плоскостью относительного дискриминанта категории i относительно категории η вычисляется для определения, удовлетворяет ли оно:

[0114] где - радиус дискриминанта категории i ценного документа, заданный на этапе S4-1, и - расстояние между плоскостью относительного дискриминанта и плоскостью относительного дискриминанта, заданное на этапе S3-6.

[0115] Для всех категорий помимо категории i, если подстановочный центроид , заданный на этапе S6, может выполнить условие , то выполняет условие законности коррекции, в противном случае не выполняет условие законности коррекции. Нужно понимать, что условие законности коррекции гарантирует, что ценный документ может принадлежать только одной категории и не будет принадлежать двум разным категориям, то есть любые две разные категории не перекрываются. Особые условия могут предустанавливаться путем координации расстояний между каждым центроидом и плоскостями относительных дискриминантов.

[0116] Кроме того, настоящий способ может обеспечивать устойчивость во время процесса коррекции модели наряду с гарантией правомерности. То есть по принципу правомерности коррекции любой ценный документ принадлежит только не более чем одной категории и не может принадлежать двум разным категориям во время процесса коррекции.

[0117] Процесс доказательства описывается следующим образом.

[0118] Чтобы доказать, что для любого ценный документ M не может принадлежать одновременно категории i и категории η, нужно доказать только, что ценный документ M не может находиться одновременно в сфере дискриминантов категории i и сфере дискриминантов категории η. Будет равносильным доказать, что две сферы дискриминантов не пересекают друг друга, то есть расстояние между центрами двух сфер дискриминантов не меньше суммы радиусов двух сфер дискриминантов, что выражается в виде:

.

[0119] Вышеприведенное уравнение доказывается следующим образом.

[0120] На основе этапа S3-3 находится на положительной стороне , находится на отрицательной стороне , поэтому расстояние между и не меньше суммы расстояния между и и расстояния между и . Как показано на фиг. 4, расстояние между и равно расстоянию между и плюс расстояние между и , поэтому:

.

[0121] На основе S7 обеспечивается:

.

[0122] Тогда .

[0123] Поэтому две сферы дискриминантов категории i и категории η не пересекают друг друга, то есть ценный документ может принадлежать только одной категории.

[0124] На этапе S8 библиотека дискриминантов самокорректируется. Когда подстановочный центроид, вычисленный на основе этапа S6, удовлетворяет условию законности коррекции, заданному этапом S7, библиотека дискриминантов самокорректируется по способу коррекции, состоящему в непосредственной замене , то есть

.

[0125] С помощью этапов S1, S5, S6, S7 и S8 самокоррекция библиотеки дискриминантов ценных документов осуществляется на основе библиотеки дискриминантов ценных документов, созданной на этапе S4, и на основе этапа 7 доказывается, что самокорректирующийся процесс в соответствии с настоящим вариантом осуществления устойчив.

[0126] На основе вышеупомянутых этапов можно реализовать самокоррекцию библиотеки дискриминантов ценных документов. В соответствии с настоящим раскрытием изобретения можно добиться хорошего результата распознавания для разных изменений окружающей среды и отличий между ценными документами в разных областях посредством самокоррекции библиотеки дискриминантов. Одновременно в настоящем раскрытии изобретения вводится группа плоскостей относительных дискриминантов для наблюдения за самокорректирующимся процессом, чтобы избежать неправильного распознавания ценных документов из-за избыточной коррекции. Поэтому весь самокорректирующийся процесс контролируется и является устойчивым.

[0127] Способ в соответствии с настоящим раскрытием изобретения может не содержать условия окончания самокоррекции для вышеупомянутого самокорректирующегося процесса в библиотеке дискриминантов. В качестве расширения и уточнения применения можно задать условие самокоррекции, как положено на практике, то есть самокоррекцию можно остановить, когда достигается некоторый результат распознавания.

[0128] На основе вышеприведенного самокорректирующегося способа распознавания для устройства распознавания ценных документов в соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения предоставляется самокорректирующееся устройство распознавания для устройства распознавания ценных документов.

[0129] Предоставленное в соответствии с вариантом осуществления из настоящего раскрытия изобретения самокорректирующееся устройство распознавания для устройства распознавания ценных документов включает в себя: блок выделения признака, первый блок определения, блок получения подстановочного центроида и блок обновления.

[0130] Блок выделения признака конфигурируется для выделения признака M ценного документа.

[0131] Первый блок определения конфигурируется для определения, входит ли признак M в библиотеку дискриминантов любой предустановленной категории i, и активизации блока получения подстановочного центроида в случае, когда признак M входит в библиотеку дискриминантов предустановленной категории i.

[0132] Блок получения подстановочного центроида конфигурируется для получения подстановочного центроида на основе центроида признака и признака M.

[0133] Блок обновления конфигурируется для обновления библиотеки дискриминантов категории i путем замены центроида признака категории i подстановочным центроидом .

[0134] Библиотека дискриминантов предварительно строится на основе центроида признака категории i; и центроид признака вычисляется из признака категории i.

[0135] В варианте осуществления из настоящего раскрытия изобретения в результате создания библиотеки дискриминантов с возможностью самокоррекции вычисленный подстановочный центроид используется для осуществления самокоррекции, когда любой ценный документ входит в устройство распознавания, и таким образом, можно добиться хороших результатов распознавания для разных изменений среды и отличий между ценными документами в разных областях. Когда меняются условия использования, не нужно перестраивать схему реакции, посредством этого обеспечивая долговременную устойчивость и экономя затраты и ресурсы.

[0136] В другом предпочтительном варианте осуществления устройство дополнительно включает в себя: субблок выделения признака, блок вычисления, блок получения плоскости, блок деления, блок построения и блок определения.

[0137] Субблок выделения признака конфигурируется для выделения признаков n категорий ценного документа, где каждая из n категорий включает в себя один или более признаков, и n больше 1.

[0138] Блок вычисления конфигурируется для вычисления центроида признака категории i на основе признаков категории i.

[0139] Блок получения плоскости конфигурируется для получения группы плоскостей относительных дискриминантов категории i на основе центроида признака. Группа плоскостей относительных дискриминантов категории i состоит из плоскостей относительных дискриминантов категории i относительно других n-1 категорий, и плоскость относительного дискриминанта категории i относительно категории η соответствует тому, что плоскость относительного дискриминанта перпендикулярна соединительной линии между центроидом признака категории i и центроидом признака категории η.

[0140] Блок деления конфигурируется для разделения ценных документов категории i и категории η соответственно на две стороны плоскости. Все ценные документы категории i располагаются на положительной стороне плоскости относительного дискриминанта, все ценные документы категории η располагаются на отрицательной стороне плоскости относительного дискриминанта, и минимальное значение расстояний между ценными документами категории i и плоскостью относительного дискриминанта меньше минимального значения расстояний между ценными документами категории η и плоскостью относительного дискриминанта, и i не равно η.

[0141] Блок построения конфигурируется для создания сферы дискриминантов категории i с радиусом , где определяется центроидом признака и группой плоскостей относительных дискриминантов категории i.

[0142] Блок определения конфигурируется для определения области пересечения между группой плоскостей относительных дискриминантов категории i и сферой дискриминантов категории i в качестве библиотеки дискриминантов категории i.

[0143] В одной из возможных реализаций блок вычисления может включать в себя: блок получения признака и субблок вычисления.

[0144] Блок получения признака конфигурируется для получения признаков категории i.

[0145] Субблок вычисления конфигурируется для вычисления среднего арифметического признаков категории i в качестве центроида признака.

[0146] В другом варианте осуществления устройство дополнительно включает в себя: второй блок определения, сконфигурированный для определения, удовлетворяет ли подстановочный центроид предустановленному условию коррекции, и активизации блока обновления в случае, когда подстановочный центроид удовлетворяет предустановленному условию коррекции.

[0147] Специалистам в данной области техники понятно, что для удобного и понятного описания за определенными процессами работы вышеупомянутой системы, устройства и блока можно обращаться к соответствующему процессу в вышеприведенном варианте осуществления способа, который здесь не описывается.

[0148] Следует отметить, что варианты осуществления из настоящего раскрытия изобретения в этом документе описываются постепенно с упором на объяснение разницы между каждым вариантом осуществления и другими вариантами осуществления; поэтому за одинаковыми или аналогичными частями среди вариантов осуществления они могут обращаться друг к другу. Для раскрытого в вариантах осуществления модулятора соответствующие описания довольно простые, потому что модулятор соответствует способам, раскрытым в вариантах осуществления. За частями способа можно обращаться к релевантным частям описания. Вышеприведенный вариант осуществления устройства является лишь пояснительным. Блок, описанный как обособленный компонент, может быть или не быть физически обособленным, и компонент, который изображается как блок, может быть или не быть физическим блоком, то есть может располагаться в некотором положении либо может быть рассредоточен по нескольким сетевым блокам. Некоторые или все блоки могут при необходимости выбираться для реализации решения из варианта осуществления. Специалисты в данной области техники поймут и применят на практике без какой-либо творческой работы.

[0149] Как описано выше, варианты осуществления предназначены только для описания технических решений из раскрытия изобретения, а не для ограничения объема раскрытия изобретения. Хотя раскрытие изобретения подробно описывается со ссылкой на вышеупомянутые варианты осуществления, средним специалистам в данной области техники следует понимать, что можно вносить модификации в технические решения, записанные в вышеупомянутых вариантах осуществления, или можно производить равноценные замены в некоторых или всех технических характеристиках, и эти модификации и равноценные замены не вызовут отклонения соответствующих технических решений от объема технических решений в вариантах осуществления из раскрытия изобретения.

1. Самокорректирующийся способ распознавания для устройства распознавания ценных документов, содержащий этапы, на которых:

используют модуль распознавания ценных документов интеллектуального устройства обработки для ценных документов для

выделения признака M ценного документа;

определения, входит ли признак M в библиотеку дискриминантов любой предустановленной категории i, и получают подстановочный центроид на основе центроида признака и признака M в случае, когда признак M входит в библиотеку дискриминантов предустановленной категории i; и

самокоррекции библиотеки дискриминантов категории i путем замены центроида признака категории i подстановочным центроидом , при этом

библиотека дискриминантов предварительно строится на основе центроида признака категории i; и

центроид признака вычисляется из признака категории i.

2. Способ по п. 1, при этом перед этапом, на котором выделяют признак M ценного документа, способ дополнительно содержит этапы, на которых:

выделяют признаки n категорий ценного документа, причем каждая из n категорий содержит один или более признаков, и n больше 1;

вычисляют центроид признака категории i на основе признаков категории i;

получают группу плоскостей относительных дискриминантов категории i на основе центроида признака, причем группа плоскостей относительных дискриминантов категории i состоит из плоскостей относительных дискриминантов категории i относительно других n-1 категорий, и плоскость относительного дискриминанта категории i относительно категории η соответствует тому, что плоскость относительного дискриминанта перпендикулярна соединительной линии между центроидом признака категории i и центроидом признака категории η, ценные документы категории i и категории η соответственно разделены на две стороны плоскости, все ценные документы категории i располагаются на положительной стороне плоскости относительного дискриминанта, все ценные документы категории η располагаются на отрицательной стороне плоскости относительного дискриминанта, и минимальное значение расстояний между ценными документами категории i и плоскостью относительного дискриминанта меньше минимального значения расстояний между ценными документами категории η и плоскостью относительного дискриминанта, и i не равно η;

строят сферу дискриминантов категории i с радиусом , причем определяется центроидом признака и группой плоскостей относительных дискриминантов категории i; и

определяют область пересечения между группой плоскостей относительных дискриминантов категории i и сферой дискриминантов категории i в качестве библиотеки дискриминантов категории i.

3. Способ по п. 2, в котором плоскость относительного дискриминанта выражается в виде

,

где X - пространственный вектор признака ценного документа, - вектор нормали плоскости относительного дискриминанта, и - пересечение плоскости относительного дискриминанта.

4. Способ по п. 3, в котором радиус выражается в виде

,

где - минимальное значение расстояний между центроидом признака категории i и группой плоскостей относительных дискриминантов категории i, и - максимальное значение расстояний между центроидом признака категории i и всеми ценными документами категории i.

5. Способ по п. 1, в котором подстановочный центроид выражается в виде

,

где коэффициент γ обновления меньше 1 и больше 0.

6. Способ по п. 2, в котором этап, на котором вычисляют центроид признака категории i на основе признаков категории i, содержит этапы, на которых:

получают признаки категории i; и

вычисляют среднее арифметическое признаков категории i в качестве центроида признака.

7. Способ по п. 4, в котором

,

,

где - количество ценных документов для категории i, - kое значение признака у центроида признака категории i, - jый признак в категории i, и n - количество признаков у ценных документов.

8. Способ по п. 7, в котором этап, на котором определяют, входит ли признак M в библиотеку дискриминантов любой предустановленной категории i, содержит этап, на котором:

определяют, удовлетворяет ли признак M обоим следующим двум выражениям:

,

,

где - расстояние между признаком M и центроидом признака.

9. Способ по п. 1, при этом перед этапом, на котором самокорректируют библиотеку дискриминантов категории i путем замены центроида признака категории i подстановочным центроидом , способ дополнительно содержит этапы, на которых:

определяют, удовлетворяет ли подстановочный центроид предустановленному условию коррекции, и выполняют этап самокоррекции библиотеки дискриминантов категории i путем замены центроида признака категории i подстановочным центроидом в случае, когда подстановочный центроид удовлетворяет предустановленному условию коррекции, причем в случае, когда подстановочный центроид не удовлетворяет предустановленному условию коррекции, библиотека дискриминантов не самокорректируется.

10. Способ по п. 9, в котором этап, на котором определяют, удовлетворяет ли подстановочный центроид предустановленному условию коррекции, содержит этап, на котором:

определяют, удовлетворяет ли расстояние между подстановочным центроидом и плоскостью относительного дискриминанта

,

где - расстояние между плоскостью относительного дискриминанта и плоскостью относительного дискриминанта, и - плоскость относительного дискриминанта категории η относительно категории i.

11. Самокорректирующееся устройство распознавания для устройства распознавания ценных документов, содержащее:

блок выделения признака, первый блок определения, блок получения подстановочного центроида и блок обновления, при этом

блок выделения признака выполнен с возможностью выделения признака M ценного документа;

первый блок определения выполнен с возможностью определения, входит ли признак M в библиотеку дискриминантов любой предустановленной категории i, и активизации блока получения подстановочного центроида в случае, когда признак M входит в библиотеку дискриминантов предустановленной категории i;

блок получения подстановочного центроида выполнен с возможностью получения подстановочного центроида на основе центроида признака и признака M;

блок обновления выполнен с возможностью самокоррекции библиотеки дискриминантов категории i путем замены центроида признака категории i подстановочным центроидом ;

библиотека дискриминантов предварительно построена на основе центроида признака категории i; и центроид признака получен при вычислении признаков ценного документа в категории i.

12. Устройство по п. 11, дополнительно содержащее:

субблок выделения признака, блок вычисления, блок получения плоскости, блок деления, блок построения и блок определения, при этом

субблок выделения признака выполнен с возможностью выделения признаков n категорий ценного документа, причем каждая из n категорий содержит один или более признаков, и n больше 1;

блок вычисления выполнен с возможностью вычисления центроида признака категории i на основе признаков категории i;

блок получения плоскости выполнен с возможностью получения группы плоскостей относительных дискриминантов категории i на основе центроида признака, причем группа плоскостей относительных дискриминантов категории i состоит из плоскостей относительных дискриминантов категории i относительно других n-1 категорий, и плоскость относительного дискриминанта категории i относительно категории η соответствует тому, что плоскость относительного дискриминанта перпендикулярна соединительной линии между центроидом признака категории i и центроидом признака категории η;

блок деления выполнен с возможностью разделения ценных документов категории i и категории η на две стороны плоскости, причем все ценные документы категории i располагаются на положительной стороне плоскости относительного дискриминанта, все ценные документы категории η располагаются на отрицательной стороне плоскости относительного дискриминанта, и минимальное значение расстояний между ценными документами категории i и плоскостью относительного дискриминанта меньше минимального значения расстояний между ценными документами категории η и плоскостью относительного дискриминанта, и i не равно η;

блок построения выполнен с возможностью создания сферы дискриминантов категории i с радиусом , причем определяется центроидом признака и группой плоскостей относительных дискриминантов категории i; и

блок определения выполнен с возможностью определения области пересечения между группой плоскостей относительных дискриминантов категории i и сферой дискриминантов категории i в качестве библиотеки дискриминантов категории i.

13. Устройство по п. 12, в котором блок вычисления содержит:

блок получения признака и субблок вычисления,

блок получения признака выполнен с возможностью получения признаков категории i; и

субблок вычисления выполнен с возможностью вычисления среднего арифметического признаков категории i в качестве центроида признака.

14. Устройство по п. 11, дополнительно содержащее:

второй блок определения, выполненный с возможностью определения, удовлетворяет ли подстановочный центроид предустановленному условию коррекции, и активизации блока обновления в случае, когда подстановочный центроид удовлетворяет предустановленному условию коррекции.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к системе отслеживания с динамическим отношением «сигнал-шум». Технический результат заключается в повышении надежности системы отслеживания в окружении вне помещений и в присутствии других источников электромагнитного излучения.

Изобретение относится к выполнению распознавания серии изображений, содержащих текстовые символы. Технический результат заключается в повышении качества оптического распознавания.

Изобретение относится к средствам выполнения OCR серии изображений, содержащих текстовые символы. Технический результат заключается в повышении точности геометрии для медианной строки.

Изобретение относится к системам отслеживания. Технический результат направлен на расширение арсенала средств того же назначения.

Изобретение относится к способу и системе идентификации номера контейнера. Технический результат – повышение точности идентификации.

Группа изобретений относится к средствам обслуживания оборудования парка развлечений. Технический результат заключается в расширении арсенала средств.

Изобретение относится к способу распознавания человеческих лиц, устройству распознавания человеческих лиц и терминалу и принадлежит области технологии обработки изображений.

Изобретение относится к способу получения информации о контенте и устройству отображения изображения. Технический результат заключается в повышении надежности и точности устройств отображения изображения.

Изобретение относится к системам отслеживания. Технический результат направлен на расширение арсенала средств системы для отслеживания посетителей парка.

Изобретение относится к области обработки изображений, документов и текстов. Технический результат – обеспечение распознавания символов, не полностью представленных на изображении.

Изобретение относится к области технологий связи и раскрывают терминал, устройство и способ обработки события отпечатка пальца. Технический результат заключается в уменьшении количества рабочих процедур для переключения прикладной программы.

Изобретение относится к средствам обработки электронных документов для распознавания инвойсов. Техническим результатом является повышение точности извлечения данных из инвойсов.

Изобретение относится к области обработки изображений. Технический результат заключается в повышении производительности, снижении вычислительной сложности и количества информации, необходимой для создания масштабируемых битовых потоков.

Изобретение относится к области контроля качества многоспектрального сигнала, используемого для идентификации банкнот. Технический результат заключается в повышении точности идентификации.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в увеличении эффективности распознавания символа.

Изобретение относится к системам отслеживания движения глаз. Технический результат заключается в повышении точности отслеживания движения глаз.

Изобретение относится к способу и компьютерному устройству для автоматического определения нечетких дубликатов видеоконтента, способу создания шаблона оригинального видеоконтента.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам для диагностирования с использованием томографической визуализации. Способ автоматического задания контекста просмотра изображения включает извлечение из отчета ссылок на изображение и информации о частях тела, связанной с указанными ссылками на изображение, сопоставление каждой из частей тела с контекстом просмотра изображения таким образом, что соответствующие ссылки на изображение также связаны с контекстом просмотра изображения, причем контекст просмотра изображения содержит настройки отображающего устройства для показа изображения, прием пользовательского выбора, указывающего на изображение, которое должно быть рассмотрено, определение, является ли пользовательский выбор одной из ссылок на изображение, связанных с контекстом просмотра изображения, и показ изображения пользовательского выбора.

Изобретение относится к системе отслеживания с динамическим отношением «сигнал-шум». Технический результат заключается в повышении надежности системы отслеживания в окружении вне помещений и в присутствии других источников электромагнитного излучения.

Настоящее изобретение относится к подложке матрицы и способу ее изготовления, к дисплейной панели, дисплейному устройству и электронному устройству. Подложка матрицы содержит основу, тонкопленочный транзистор, расположенный на поверхности основы в первой области, фотоэлектрический датчик, расположенный на поверхности основы во второй области, предназначенный для идентификации по отпечатку пальца, и пассивирующий слой, расположенный на поверхности как тонкопленочного транзистора, так и фотоэлектрического датчика с противоположной стороны от основы.
Наверх