ΜΕΘΟ ΟΙ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ Η ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΞΕΙ ΙΚΕΥΣΗΣ. Υποβάλλεται στην

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "ΜΕΘΟ ΟΙ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ Η ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΞΕΙ ΙΚΕΥΣΗΣ. Υποβάλλεται στην"

Transcript

1 ΜΕΘΟ ΟΙ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ Η ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΞΕΙ ΙΚΕΥΣΗΣ Υποβάλλεται στην ορισθείσα από την Γενική Συνέλευση Ειδικής Σύνθεσης του Τµήµατος Πληροφορικής Εξεταστική Επιτροπή από την Ειρήνη Μπράχου ως µέρος των Υποχρεώσεων για τη λήψη του ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟΥ ΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΜΕ ΕΞΕΙ ΙΚΕΥΣΗ ΣΤΙΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ-ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ Ιούνιος 2010

2

3 ΑΦΙΕΡΩΣΗ Αφιερώνεται στην οικογένειά µου.

4 v ΕΥΧΑΡΙΣΤΙΕΣ Με την ευκαιρία της ολοκλήρωσης της Μεταπτυχιακής µου εργασίας θα ήθελα να ευχαριστήσω ορισµένα άτοµα, τα οποία συνέβαλαν στην περάτωση αυτής της εργασίας. Καταρχήν θα ήθελα να ευχαριστήσω τον επιβλέπων της εργασίας, κ. Αριστείδη Λύκα, Αναπληρωτή Καθηγητή του Τµήµατος Πληροφορικής Πανεπιστηµίου Ιωαννίνων (Π.Ι) για την καθοδήγηση και την υποµονή του. Στη συνέχεια, θα ήθελα να ευχαριστήσω ορισµένα σηµαντικά πρόσωπα, τα οποία γνώρισα είτε ως προπτυχιακή είτε ως µεταπτυχιακή φοιτήτρια στο Π.Ι και είχα την τιµή να συνεργαστώ µαζί τους. Αρχικά, ευχαριστώ τα µέλη του Εργαστηρίου Πυρηνικής Φυσικής, του Τµήµατος Φυσικής Π.Ι, µε τα οποία είχα µια άψογη συνεργασία. Επίσης, ένα µεγάλο ευχαριστώ απευθύνεται και στους «προσωρινούς» µου συναδέλφους στο Τµήµα Μηχανογράφησης & Τεκµηρίωσης Κεντρικής Βιβλιοθήκης Π.Ι- για την δηµιουργία ενός εξαιρετικού και ιδανικού εργασιακού περιβάλλοντος-κλίµατος. Ένα ιδιαίτερο ευχαριστώ σε όλους τους συµφοιτητές και τους φίλους που απέκτησα κατά τη διάρκεια της επταετούς παραµονής µου στο Π.Ι και όχι µόνο, που χωρίς τις συµβουλές και την υποστήριξή τους, το σίγουρο είναι ότι αυτή η εργασία δεν θα είχε ολοκληρωθεί. Θα ήταν µεγάλη παράλειψη να µην ευχαριστήσω την κ. Φωτεινή Ευθυµίου, φιλόλογουποψήφια διδάκτωρ-βιβλιοθηκονόµο της Κεντρικής Βιβλιοθήκης-Κέντρου Πληροφόρησης του Π.Ι, η οποία προσφέρθηκε µε ιδιαίτερη προθυµία να κάνει την φιλολογική επιµέλεια του κειµένου της Μεταπτυχιακής εργασίας.

5 v Τέλος και πάνω από όλα ευχαριστώ θερµά τα µέλη της οικογένειας µου, τα οποία είναι πάντα δίπλα µου, µε στηρίζουν και µου δίνουν κουράγιο για να προχωράω

6 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΑΦΙΕΡΩΣΗ... ΕΥΧΑΡΙΣΤΙΕΣ...v ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ...v ΕΥΡΕΤΗΡΙΟ ΠΙΝΑΚΩΝ...x ΕΥΡΕΤΗΡΙΟ ΣΧΗΜΑΤΩΝ...x ΠΕΡΙΛΗΨΗ...x EXTENDED ABSTRACT IN ENGLISH...xv ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ 1.1 Εισαγωγή στο πρόβληµα της ταξινόµησης εικόνας Ορισµός του προβλήµατος Παρόµοια προβλήµατα Εφαρµογές του προβλήµατος Προκλήσεις του προβλήµατος ιάρθρωση της εργασίας...11 Σελ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2. ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ 2.1 Αναπαράσταση εικόνας Εξαγωγή χαρακτηριστικών Αλγόριθµος SIFT Αλγόριθµος SPIN Αλγόριθµος RIFT Αλγόριθµος SURF Περιγραφή σχήµατος Αλγόριθµος Canny Πυραµίδα από ιστογράµµατα προσανατολισµού ακµών-phog...23 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3. ΜΗΧΑΝΕΣ ΙΑΝΥΣΜΑΤΩΝ ΥΠΟΣΤΗΡΙΞΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΑΠΛΟΥ ΠΥΡΗΝΑ

7 3.1 Γενικά Εκπαίδευση ταξινοµητών SVM Συναρτήσεις πυρήνα Πως υπολογίζεται η έξοδος του SVM και πως γίνεται η ταξινόµηση σε πολλές κατηγορίες...32 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4.ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΣ SIMPLEMKL 4.1 Γενικά Χώρος του γραµµικού συνδυασµού πυρήνων Το πρωτεύον πρόβληµα MKL Το δυικό πρόβληµα MKL Περιγραφή του αλγόριθµου SpleMKL Συνθήκες Βελτιστότητας Ο αλγόριθµος SpleMKL για πολλές κατηγορίες Σύγκλιση του αλγόριθµου SpleMKL ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5. ΜΕΘΟ ΟΙ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ 5.1 Ταξινόµηση εικόνας µε θύλακες από χαρακτηριστικά Θύλακες χαρακτηριστικών µε χρήση βαρών Συνδυασµός χαρακτηριστικών και πυρήνων Συνδυασµός χαρακτηριστικών στο πρόβληµα της ταξινόµησης εικόνας Συνδυασµός χαρακτηριστικών µε χρήση του αλγόριθµου SpleMKL...52 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6. ΠΕΙΡΑΜΑΤΙΚΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ 6.1 Γενικά Το σύνολο δεδοµένων CalTech Πειραµατική εκτίµηση της µεθόδου ταξινόµησης µε θύλακες από σηµείακλειδιά Πειραµατική αξιολόγηση της µεθόδου µε χρήση σχήµατος Πειραµατική αξιολόγηση του συνδυασµού εµφάνισης και σχήµατος Πειραµατική αξιολόγηση του συνδυασµού συνιστωσών µε τον αλγόριθµος SpleMKL Συµπεράσµατα...69 ΑΝΑΦΟΡΕΣ...71

8 ΣΥΝΤΟΜΟ ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ...74

9 ΕΥΡΕΤΗΡΙΟ ΠΙΝΑΚΩΝ Πίνακας 1.1 Αντιστοίχιση True/False σε κάθε εικόνα...3

10 ΕΥΡΕΤΗΡΙΟ ΣΧΗΜΑΤΩΝ Σχήµα 1.1 Σύνολο Εικόνων Ι={Εικόνα1, Εικόνα2, Εικόνα3} για ταξινόµηση...3 Σχήµα 1.2 Σχηµατική Παράσταση της ιαδικασίας Ανάκτησης Εικόνας µε Βάση το Περιεχόµενο...5 Σχήµα 1.3 Φωτογράφηση του Ίδιου Αντικειµένου µε ιαφορετική Οπτική Γωνία..8 Σχήµα 1.4 Αντικείµενα της Ίδιας Κατηγορίας µε οµικές ιαφορές....8 Σχήµα 1.5 Πρώτη γραµµή: Εικόνες µε αρπίχορδο. εύτερη γραµµή: Εικόνες µε πιάνο...9 Σχήµα 1.6 Αλλαγές στις Συνθήκες Φωτισµού...10 Σχήµα 1.7 Αλλαγές στην Κλίµακα Σχήµα 1.8. Εικόνες µε Θόρυβο...11 Σχήµα 2.1 (α) Αρχική Εικόνα. (β) Εικόνα µε τα 219 Patches που Έχουν Εξαχθεί από τον Αλγόριθµο SIFT Σχήµα 2.2 (αριστερά) Η Αρχική Εικόνα Αλλάζει Κλίµακα και Γίνεται Συνέλιξη των Εικόνων που Παράγονται µε το Φίλτρο Gauss. (δεξιά) «Γειτονικές» Εικόνες Αφαιρούνται και Παράγεται η Συνάρτηση ιαφοράς του Gauss...16 Σχήµα 2.3 Το Pxel που Σηµειώνεται µε X Συγκρίνεται µε τα 8 Γειτονικά του στην Ίδια Κλίµακα και µε τα 18 Pxels στις «Γειτονικές» του Εικόνες...17 Σχήµα 2.4 Περιγραφή του Patch...20 Σχήµα 2.5 Αναπαράσταση Εικόνας µε Ιστόγραµµα Προσανατολισµού Ακµών. Πρώτη Γραµµή: ιαίρεση της Αρχικής Εικόνας σε Επίπεδα και Κελιά. Παρακάτω: Υπολογισµός Ιστογράµµατος για Κάθε Εικόνα και Κάθε Επίπεδο...24 Σχήµα 2.6 Σύγκριση Απόστασης Chafer (Πράσινες Ράβδοι) µε την χ 2 Απόσταση των ιανυσµάτων PHOG (γκρι ράβδοι). Στον Κάθετο Άξονα η Τιµή 1 Αντιστοιχεί σε Τέλεια Οµοιότητα, ενώ η Τιµή 0 και Τέλεια Ανοµοιότητα...26 x

11 Σχήµα 2.7 Σύγκριση Απόστασης Chafer (Πράσινες Ράβδοι) µε την χ 2 Απόσταση των ιανυσµάτων PHOG (Γκρι Ράβδοι). Οµοιότητα µιας Εικόνας µε Άλλες Εικόνες που Ανήκουν στο Σύνολο Caltech...27 Σχήµα 5.1 Ταξινόµηση Εικόνας σε Κατηγορία µε Θύλακες από Σηµεία-Κλειδιά... Σχήµα 6.1 Εικόνες από το Σύνολο Caltech Σχήµα 6.2 Γραφική Παράσταση για Σύγκριση της Μεθόδου για ύο, Τρεις και έκα Κατηγορίες σε Συνάρτηση µε την Τιµή της Παραµέτρου k...56 Σχήµα 6.3 Γραφική Παράσταση για Σύγκριση της Μεθόδου µε 10 και 15 Παραδείγµατα/Κατηγορία ως Σύνολο Εκπαίδευσης Σχήµα 6.4 Γραφική Παράσταση για Σύγκριση του Πυρήνα Rbf και του Γραµµικού Πυρήνα...58 Σχήµα 6.5 Γραφική Παράσταση για Σύγκριση του Πυρήνα Rbf και του χ 2 Πυρήνα.59 Σχήµα 6.6 Γραφική Παράσταση- Θύλακες από Σηµεία-Κλειδιά µε Βάρη...59 Σχήµα 6.7 Γραφική Παράσταση-Σύγκριση του PHOG για l=0,1,2,3,4 και για Γραµµικό Πυρήνα και Πυρήνα rbf...61 Σχήµα 6.8 Γραφική Παράσταση- Χρήση Βαρών στο PHOG...62 Σχήµα 6.9 Γραφική Παράσταση- Σύγκριση Χρήσης Σχήµατος µε τον Συνδυασµό Εµφάνισης και Σχήµατος...63 Σχήµα 6.10 Γραφική Παράσταση- Σύγκριση Απλού και Σταθµισµένου Αθροίσµατος Πυρήνων...65 Σχήµα 6.11 Γραφική Παράσταση-Σύγκριση του Συνδυασµού Πυρήνων µε SpleMKL σε Σχέση µε τη Χρήση Απλού Πυρήνα για Τέσσερα υαδικά Προβλήµατα...65 Σχήµα 6.12 Γραφική Παράσταση-Σύγκριση της Χρήσης Πολυωνυµικού και rbf Πυρήνα στην Περίπτωση του Συνδυασµού Πυρήνων µε SpleMKL σε Σχέση µε τη Χρήση Απλού Πυρήνα...66 Σχήµα 6.13 Γραφική Παράσταση-Σύγκριση της Επίδοσης του Συνδυασµού Χαρακτηριστικών µε τη Χρήση του SVM µε Απλό Πυρήνα. (Πολυωνυµικός Πυρήνας)...67 Σχήµα 6.14 Σύγκριση της Επίδοσης του Συνδυασµού Χαρακτηριστικών µε τη Χρήση του SVM µε Απλό Πυρήνα. (Πυρήνας rbf)...68 Σχήµα 6.15 Γραφική Παράσταση-Επίδοση της Μεθόδου Συνδυασµού Συνιστωσών µε Τιµές που Έχουν Προσδιοριστεί Από τη ική µας Αναζήτηση Πλέγµατος...69 x

12 x

13 ΠΕΡΙΛΗΨΗ Ειρήνη Μπράχου του Βασιλείου και της Μαργιωλίτσας MSc, Τµήµα Πληροφορικής, Πανεπιστήµιο Ιωαννίνων, Ιούνιος, 2010 Μέθοδοι Ταξινόµησης Εικόνας Επιβλέπων : Αριστείδης Λύκας To πρόβληµα της ταξινόµησης εικόνων σε κατηγορία (age classfcaton) αποτελεί σηµαντικό ερευνητικό πρόβληµα στο πεδίο της τεχνητής όρασης (coputer vson). Πρόκειται για ιδιαίτερα δύσκολο πρόβληµα, εξαιτίας των ιδιαιτεροτήτων που συναντά κανείς σε ρεαλιστικές εικόνες, όπως για παράδειγµα οι µεταβολές στο φωτισµό, στο µέγεθος των αντικειµένων, στην οπτική γωνία και στην απόσταση λήψης, στην ύπαρξη εµποδίων που υπερκαλύπτουν τµήµα του ουσιώδους περιεχοµένου της εικόνας κλπ. Οι µέθοδοι που έχουν προταθεί για το πρόβληµα ταξινόµησης εικόνας στην πλειοψηφία τους περιλαµβάνουν δύο στάδια. Στο πρώτο στάδιο γίνεται ανάλυση του περιεχοµένου των εικόνων και εξάγονται συνοπτικές περιγραφές για διάφορα χαρακτηριστικά π.χ. χρώµα, υφή, σχήµα. Με βάση αυτές τις περιγραφές δηµιουργούνται διανυσµατικές αναπαραστάσεις των εικόνων οι οποίες στο δεύτερο στάδιο χρησιµοποιούνται από αλγορίθµους µηχανικής µάθησης για την κατασκευή συστηµάτων ταξινόµησης µε χρήση παραδειγµάτων εκπαίδευσης. Στην παρούσα εργασία µελετώνται διάφοροι συνδυασµοί µεθόδων για τα δύο στάδια του προβλήµατος. Για το στάδιο της ανάλυσης εικόνας µελετώνται ) οι περιγραφείς εµφάνισης SIFT (Scale Invarant Feature Transfor) οι οποίοι στη συνέχεια οµαδοποιούνται για τη δηµιουργία πιο συνοπτικών περιγραφέων που ονοµάζονται x

14 οπτικές λέξεις (vsual words) και ) οι περιγραφείς σχήµατος PHOG (Pyrad Hstogra of Orentaton Gradent). Για το στάδιο της ταξινόµησης χρησιµοποιήθηκε καταρχήν ο ταξινοµητής SVM. Στη συνέχεια µελετήθηκε η µέθοδος SpleMKL για εκπαίδευση ταξινοµητών SVM µε πολλαπλούς πυρήνες (kernels) µε αυτόµατη επιλογή της βαρύτητας που υπολογίζεται για κάθε πυρήνα. Η µέθοδος αυτή αφενός παρέχει τη δυνατότητα σταθµισµένου συνδυασµού περιγραφέων και αφετέρου επιτρέπει την επιλογή των αποδοτικών συνιστωσών (feature selecton) από τους επιµέρους περιγραφείς. Οι µέθοδοι που µελετήθηκαν αξιολογούνται πειραµατικά µε χρήση του γνωστού συνόλου δεδοµένων CalTech-101. xv

15 EXTENDED ABSTRACT IN ENGLISH Brachou, Ern, V. MSc, Coputer Scence Departent, Unversty of Ioannna, Greece. June, Iage Classfcaton Methods. Supervsor: Arstds Lkas.. Iage classfcaton has been an portant research proble n the feld of coputer vson. It s consdered a partcularly dffcult proble due to challenges n real world ages, such as llunaton, scalng, caera-vew pont varatons, occluson e.t.c. The ajorty of age classfcaton ethods, that have been proposed, nclude two stages. In the frst one, the contents of the ages are analyzed and copact descrptors of varous features such as color, shape, texture are extracted. Based on these descrptors, vector representatons of the ages are then produced, whch achne learnng algorths ake use of n the second stage to construct classfcaton systes usng tranng exaples. Varous cobnatons of ethods for both stages of the proble are studed n the present thess. For the age analyss stage both ) SIFT (Scale Invarant Feature Transfor) appearance descrptors, whch are then quantzed to for ore dense descrptors called vsual words and ) PHOG (Pyrad Hstogra of Orentaton Gradents) shape descrptors are studed. For the classfcaton stage the SVM classfer was used n the frst place. Then, the SpleMKL ethod, whch s used for tranng ultkernel SVM classfers and autoatcally selectng the weght for each xv

16 kernel, was studed. Ths ethod both provdes a weghted cobnaton of descrptors and enables effcent feature rather than descrptor selecton. The ethods that were studed are experentally evaluated usng the well known CalTech-101 dataset. xv

17 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ 1.1 Εισαγωγή στο πρόβληµα της ταξινόµησης εικόνας 1.2 Ορισµός του προβλήµατος 1.3 Παρόµοια προβλήµατα 1.4 Εφαρµογές του προβλήµατος 1.5 Προκλήσεις του προβλήµατος 1.6 ιάρθρωση της εργασίας 1.1. Εισαγωγή στο πρόβληµα της ταξινόµησης εικόνας Τα τελευταία χρόνια, η χρήση των ψηφιακών φωτογραφικών µηχανών έχει αυξηθεί κατακόρυφα. Αυτό είναι απολύτως φυσικό, αν αναλογιστεί κανείς ότι είναι ενσωµατωµένες στα περισσότερα κινητά τηλέφωνα επιτρέποντας στο χρήστη του κινητού τηλεφώνου να απαθανατίσει οποιαδήποτε σκηνή επιλέξει, µε το πάτηµα ενός πλήκτρου. Επίσης, το συνεχώς µειούµενο κόστος τους, σε συνδυασµό µε τις ευκολίες που παρέχουν (π.χ δυνατότητα αποθήκευσης εκατοντάδων φωτογραφιών στο σκληρό δίσκο ενός οικιακού υπολογιστή, δυνατότητα διαγραφής ανεπιθύµητων φωτογραφιών, δυνατότητα επιλεκτικής εκτύπωσης φωτογραφιών) καθιστούν την χρήση τους ιδιαίτερα ελκυστική, ακόµη και από άτοµα που δεν έχουν εξειδικευµένη τεχνολογική κατάρτιση. Η µαζική χρήση των ψηφιακών φωτογραφικών µηχανών δηµιουργεί ένα σηµαντικό πρόβληµα: την παραγωγή τεράστιων συλλογών από ψηφιακές φωτογραφίες. Ενδεικτικά αναφέρεται ότι το Assocated Press συλλέγει και αρχειοθετεί καθηµερινά περίπου 1000 φωτογραφίες! Ελλείψει κάποιας οργάνωσης αυτού του τεράστιου όγκου από ψηφιακές πληροφορίες καθίσταται δύσκολη οποιαδήποτε λειτουργία, 1

18 όπως αναζήτηση µιας συγκεκριµένης φωτογραφίας, διαγραφή κάποιας άλλης κ.ό.κ. Είναι εποµένως κατανοητή η ανάγκη οργάνωσης των φωτογραφικών συλλογών µε κάποιο τρόπο, ώστε η διαχείρισή τους να πραγµατοποιείται µε άνεση, εξοικονοµώντας πολύτιµο χρόνο και αποφεύγοντας την ανάγκη, για παράδειγµα, σειριακής αναζήτησης, ώστε να βρεθεί η επιθυµητή φωτογραφία. Μια προσέγγιση που προτάθηκε για την επίλυση του παραπάνω προβλήµατος ήταν η περιγραφή κάθε εικόνας µε κείµενο (textual descrpton). Με αυτόν τον τρόπο κάποιος µπορούσε να χρησιµοποιήσει µια απλή περιγραφή για να εντοπίσει την φωτογραφία που τον ενδιέφερε από την φωτογραφική συλλογή (text-based age retreval). Ωστόσο, η παραπάνω τακτική ήταν αναποτελεσµατική, γιατί λόγω του µεγάλου, συνήθως, µεγέθους µιας φωτογραφικής συλλογής, η λεκτική περιγραφή είναι αφενός µεν χρονοβόρα και επίπονη διαδικασία, αφετέρου δε υποκειµενική και πολύ συχνά ασαφής, µη πλήρης. Μια άλλη προσέγγιση που προτάθηκε ήταν η κατηγοριοποίηση των φωτογραφιών µε κάποιο κριτήριο. Η παρούσα διατριβή εστιάζει στο πρόβληµα της ταξινόµησης εικόνας µε βάση το περιεχόµενο (vsual categorzaton) δηλαδή στην ανάθεσή της σε µια κατηγορία από ένα σύνολο προκαθορισµένων κατηγοριών. Οποιοσδήποτε άνθρωπος, που έχει αποκτήσει οπτικές εµπειρίες µε τη βοήθεια του εγκεφάλου και του συστήµατος οράσεως, µπορεί να ταξινοµήσει εικόνες εύκολα και γρήγορα. Ωστόσο, στην παρούσα εργασία στόχος είναι η διαδικασία της ταξινόµησης να γίνει αυτόµατα µε τη βοήθεια µεθόδων, ώστε να απαλλάσσεται ο άνθρωπος από την επίπονη και πολλές φορές επιρρεπή σε λάθη διαδικασία της χειρωνακτικής ταξινόµησης. Επίσης, στόχος είναι η ταξινόµηση να γίνεται µε όσο το δυνατόν µεγαλύτερη ακρίβεια και λιγότερα λάθη Ορισµός του προβλήµατος Σε αυτή την παράγραφο δίνεται ένας τυπικός ορισµός της ταξινόµησης εικόνας σε κατηγορία µε βάση το περιεχόµενο. Έστω I={I1,I2,I3, IN} ένα σύνολο από Ν εικόνες 2

19 και έστω C={C1,C2,C3, CΜ} ένα σύνολο από Μ προκαθορισµένες κατηγορίες. Στη διαδικασία της ταξινόµησης σε κάθε ζεύγος < I,C> IxC, ανατίθεται µια λογική τιµή (True/False). Η ανάθεση της τιµής True (Αληθής) σηµαίνει ότι η εικόνα I ανήκει στην κατηγορία C, ενώ η ανάθεση της τιµής False (Ψευδής) σηµαίνει ότι η εικόνα I δεν ανήκει στην κατηγορία C. Ουσιαστικά επιδιώκεται η δηµιουργία µιας συνάρτησης απεικόνισης Φ: D x C {T,F} η οποία ονοµάζεται ταξινοµητής (classfer), για την προσέγγιση µιας άγνωστης συνάρτησης στόχου (target functon) Φ : D x C {T,F}, η οποία περιγράφει πως θα έπρεπε να ταξινοµηθούν οι εικόνες. Φυσικά είναι επιθυµητό η συνάρτηση στόχος και ο ταξινοµητής να συµπίπτουν όσο το δυνατόν περισσότερο. Για παράδειγµα, αν το σύνολο εικόνων Ι={Εικόνα1, Εικόνα2, Εικόνα3}, που φαίνονται στο σχήµα 1.1 πρέπει να ταξινοµηθεί στο σύνολο από προκαθορισµένες κατηγορίες. C={αεροπλάνο, µοτοσικλέτα}, µε χειρωνακτική ταξινόµηση, προκύπτει ο πίνακας 1.1. Σχήµα 1.1 Σύνολο Εικόνων Ι={Εικόνα1, Εικόνα2, Εικόνα3} για ταξινόµηση Πίνακας 1.1 Αντιστοίχιση True/False σε κάθε εικόνα. Αεροπλάνο Μοτοσικλέτα Εικόνα1 True False Εικόνα2 True False Εικόνα3 False True Το παραπάνω πρόβληµα αποτελεί ένα δυαδικό πρόβληµα ταξινόµησης (bnary classfcaton proble), δεδοµένου ότι οι εικόνες πρέπει να ταξινοµηθούν σε δύο προκαθορισµένες κατηγορίες. Στην περίπτωση που οι προκαθορισµένες κατηγορίες είναι περισσότερες από δύο έχουµε πρόβληµα µε πολλές κατηγορίες (ultclass classfcaton proble). 3

20 1.3. Παρόµοια προβλήµατα Υπάρχουν προβλήµατα, όπως τα τρία παρακάτω, τα οποία παρουσιάζουν αναλογίες µε το πρόβληµα της ταξινόµησης εικόνας µε βάση το περιεχόµενο. Στη συνέχεια δίνεται µια σύντοµη περιγραφή αυτών των προβληµάτων. 1. Ανάκτηση εικόνας µε βάση το περιεχόµενο (Content based age Retreval). 2. Εντοπισµός Αντικειµένου σε εικόνα (Object Detecton). 3. Αναγνώριση Αντικειµένου σε εικόνα (Object Recognton). 1. Ανάκτηση εικόνας µε βάση το περιεχόµενο. (Content based age Retreval). Έχει να κάνει µε την ανάκτηση µιας εικόνας από µια βάση δεδοµένων µε εικόνες. Σε αυτή τη βάση δεδοµένων κάθε εικόνα έχει καταχωρηθεί σαν ένα διάνυσµα µεγάλης διάστασης (feature vector), µε βάση τα οπτικά της περιεχόµενα (vsual contents), δηλαδή το χρώµα, την υφή, το σχήµα των αντικειµένων που απεικονίζονται σε αυτή. Ουσιαστικά, η βάση δεδοµένων δεν περιέχει τις εικόνες αποθηκευµένες στη φυσική τους µορφή, αλλά περιέχει κωδικοποιηµένες εικόνες, µε τη βοήθεια των διανυσµάτων που αντιστοιχούν σε αυτές (feature database). Για την ανάκτηση εικόνας, ο χρήστης παρέχει στο σύστηµα ανάκτησης µια εικόναπαράδειγµα, αντιπροσωπευτική της κατηγορίας εικόνων που τον ενδιαφέρει. Για παράδειγµα, αν κάποιος επιθυµεί να ανακτήσει όλες τις εικόνες που απεικονίζουν κούπα, τότε πρέπει να τροφοδοτήσει τη βάση δεδοµένων µε µια εικόνα-παράδειγµα, που στη συγκεκριµένη περίπτωση απεικονίζει κούπα. Στη συνέχεια, το σύστηµα ανάκτησης µετατρέπει την εικόνα-παράδειγµα σε διάνυσµα και υπολογίζει την απόσταση αυτού του διανύσµατος από τα διανύσµατα των εικόνων που έχουν καταχωρηθεί στη βάση δεδοµένων, προκειµένου να υπολογίσει τις οµοιότητες/ διαφορές. Από αυτόν τον υπολογισµό προκύπτουν τα αποτελέσµατα της ανάκτησης, µεταξύ των οποίων συγκαταλέγονται εικόνες που εµφανίζουν µεγάλη οµοιότητα µε την εικόνα-παράδειγµα. 4

21 Query Foraton Vsual Content Descrpton Feature Vectors Slarty/ Coparson Iage Database Vsual Content Descrpton Feature Database Indexng & Retreval Retreval result Σχήµα 1.2 Σχηµατική Παράσταση της ιαδικασίας Ανάκτησης Εικόνας µε Βάση το Περιεχόµενο. 2. Εντοπισµός αντικειµένου (Object Detecton) Αυτό το πρόβληµα σχετίζεται µε τον εντοπισµό σε µια εικόνα ενός αντικειµένου µιας δεδοµένης κατηγορίας. Ειδικότερα τα τελευταία χρόνια η ερευνητική προσπάθεια εστιάζεται σε εντοπισµό ανθρώπινου προσώπου (face detecton), αυτοκινήτων, πεζών [1]-[2] κ.λ.π. 3. Αναγνώριση αντικειµένου (Object Recognton). Η αναγνώριση αντικειµένου στην τεχνητή όραση είναι η διαδικασία εντοπισµού ενός δεδοµένου αντικειµένου σε µια εικόνα ή βίντεο Εφαρµογές του προβλήµατος Η ταξινόµηση εικόνας σε κατηγορία µε βάση το περιεχόµενο µπορεί να φανεί χρήσιµη σε διάφορες εφαρµογές, όπως αυτές που ακολουθούν. 1. Αναζήτηση εικόνας (Iage search). Η αναζήτηση εικόνας είναι η πιο άµεση εφαρµογή, όταν οι άνθρωποι µιλάνε για ταξινόµηση εικόνας σε κατηγορία µε βάση 5

22 το περιεχόµενο. Με αυτήν την έννοια, µπορεί κανείς να σκεφτεί την αναζήτηση εικόνας στη µεγαλύτερη βάση δεδοµένων του κόσµου, µε την κατασκευή µηχανών αναζήτησης εικόνων στο διαδίκτυο ή απλώς τη δηµιουργία εφαρµογών για αναζήτηση εικόνων σε ένα προσωπικό υπολογιστή. Στις µέρες µας, η κακή επίδοση που παρουσιάζουν οι µηχανές αναζήτησης στο διαδίκτυο οφείλεται στο ότι πραγµατοποιούν αναζήτηση όχι µε βάση το περιεχόµενο της εικόνας, αλλά χρησιµοποιούν πληροφορίες, όπως το όνοµα του αρχείου ή τον κώδικα HTML που πλαισιώνει την εικόνα. Ωστόσο, ο φυσικός τρόπος εντοπισµού µιας εικόνας είναι η οπτική αναζήτηση, και αυτός είναι ο στόχος των µεθόδων τεχνητής όρασης. 2. Αναζήτηση βίντεο (Vdeo Search). Τα τελευταία χρόνια έχουν παραχθεί πολλές διαφηµίσεις και δεδοµένα βίντεο. Τα αρχεία βίντεο συνηθίζεται να αποθηκεύονται σε βάσεις δεδοµένων µε πληροφορίες µεταδεδοµένων (etadata). Θα ήταν χρήσιµο να µπορούσε κανείς να ανακτήσει ένα αρχείο βίντεο µε βάση το περιεχόµενό του. Επίσης, οι παραγωγοί ή οι σκηνοθέτες ταινιών θα ενδιαφερόταν να ανακτήσουν πλάνα ταινιών στα οποία πρωταγωνιστεί ένας συγκεκριµένος ηθοποιός ή που εξελίσσονται σε ένα συγκεκριµένο τόπο. 3. Ιατρικές εφαρµογές (Medcal Applcatons). Στον τοµέα της ιατρικής καθηµερινά παράγονται πολλές εικόνες (π.χ ακτινογραφίες, µαστογραφίες κ.λ.π). Θα ήταν χρήσιµο για τους γιατρούς να έχουν στη διάθεσή τους εργαλεία για να ταξινοµούν τις ιατρικές εικόνες σε κατηγορία (π.χ εικόνες αξονικής τοµογραφίας µε καρκίνο, εικόνες αξονικής τοµογραφίας χωρίς καρκίνο) και να µην τις εξετάζουν ανά περίπτωση, όπως κάνουν. 4. Συµπίεση Βίντεο (Vdeo Copresson). Λόγω του περιορισµένου εύρου ζώνης σηµαντικών καναλιών επικοινωνίας (π.χ ασύρµατων, υποθαλάσσιων κ.λ.π) η µετάδοση βίντεο σε αυτά τα κανάλια απαιτεί ουσιαστική συµπίεση των δεδοµένων που µεταδίδονται. Μια πολλά υποσχόµενη προσέγγιση θα ήταν η συµπίεση των δεδοµένων µε βάση το περιεχόµενο της σκηνής, µε την εφαρµογή διαφορετικών επιπέδων συµπίεσης ανάλογα µε το πόσο σηµαντικά είναι τα αντικείµενα της σκηνής. Για παράδειγµα, οι ηθοποιοί που είναι αντικείµενα µεγάλης σηµασίας θα διατηρούσαν υψηλή οπτική ποιότητα, ενώ αντικείµενα του φόντου θα δεχόταν 6

23 υψηλότερη κωδικοποίηση µε σκοπό να καταλαµβάνουν λιγότερα bytes. Σε αυτή την εφαρµογή, η τεχνητή όραση θα συνεισέφερε στο να γίνει αρχικά κατάτµηση του πλάνου στα αντικείµενα που το απαρτίζουν και στη συνέχεια ταξινόµησή τους σε κατηγορίες. 5. Παρακολούθηση (Survellance). Τα συστήµατα παρακολούθησης δεν έχουν εξελιχθεί ακόµη αρκετά και απαιτείται η παρουσία του ανθρώπινου παράγοντα για να εντοπίσει ύποπτους ανθρώπους και ασυνήθιστα περιστατικά. Τα προχωρηµένα συστήµατα επιδιώκουν να ανιχνεύσουν αυτόµατα τέτοιου είδους γεγονότα, όπως π.χ ένα διαπληκτισµό σε ένα ποδοσφαιρικό αγώνα που διεξάγεται σε στάδιο. 6. Εναέριες εικόνες (Aeral ages). Κάθε χρόνο δαπανώνται χιλιάδες ευρώ από τις εθνικές υπηρεσίες χαρτογραφίας, προκειµένου να ενηµερωθούν οι χάρτες. Η διαδικασία της ανανέωσης είναι συχνά χρονοβόρα και απαιτεί κάποιο άτοµο για τη σύγκριση του τρέχοντος χάρτη µε την πιο πρόσφατη δορυφορική εικόνα υψηλής ανάλυσης. Τεχνικές για ταξινόµηση εικόνας θα βοηθούσαν στον εντοπισµό των αλλαγών στο τοπίο, χωρίς την ανθρώπινη παρέµβαση. 7. Ροµποτική (Robotcs). Η παροχή όρασης σε ένα ροµπότ είναι ίσως ένας από τους πιο φιλόδοξους στόχους στο πεδίο της τεχνητής όρασης. Με αυτόν τον τρόπο ένα εντελώς αυτόνοµο ροµπότ θα µπορούσε να χρησιµοποιηθεί για να εντοπίσει συγκεκριµένα αντικείµενα ενδιαφέροντος και να αντικαταστήσει τον ανθρώπινο παράγοντα σε επικίνδυνες καταστάσεις (π.χ πυρκαγιά, υποθαλάσσια εξερεύνηση κ.λ.π) Προκλήσεις του προβλήµατος της ταξινόµησης εικόνας Αν και από το 2000 έχει γίνει ερευνητική δουλειά στο πρόβληµα της ταξινόµησης εικόνας σε κατηγορία µε βάση το περιεχόµενο, το πρόβληµα θεωρείται ένα από τα πιο δύσκολα στο πεδίο της τεχνητής όρασης, γιατί παρουσιάζει ορισµένες ιδιαιτερότητες, που σχετίζονται µε µεταβολές στην εµφάνιση αντικειµένων της ίδιας κατηγορίας. Για να είναι αποτελεσµατική µια µέθοδος ταξινόµησης θα πρέπει να 7

24 µπορεί να χειρίζεται ικανοποιητικά τις µεταβολές αυτές. Ακολουθούν οι σηµαντικότερες προκλήσεις. 1. Μεταβολές που οφείλονται στην οπτική γωνία λήψης. (Caera vewpont varatons). Αφού η εικόνα είναι η προβολή του τρισδιάστατου κόσµου (µε τρισδιάστατα αντικείµενα) σε ένα χώρο δύο διαστάσεων, η οπτική γωνία φωτογράφησης του αντικειµένου µπορεί να επηρεάσει αισθητά την εµφάνισή του στην εικόνα, παρόλο που τα χαρακτηριστικά του παραµένουν αµετάβλητα. Στο σχήµα 1.3 το ίδιο αντικείµενο έχει φωτογραφηθεί από διαφορετική οπτική γωνία, ωστόσο και οι τρεις εικόνες θα πρέπει να ταξινοµηθούν στην ίδια κατηγορία. Σχήµα 1.3 Φωτογράφηση του Ίδιου Αντικειµένου µε ιαφορετική Οπτική Γωνία. 2. Μεταβολές που σχετίζονται µε εσωτερικά χαρακτηριστικά αντικειµένων της ίδιας κατηγορίας (Intraclass varatons). Ακόµη και αν οι συνθήκες και η οπτική γωνία φωτογράφησης παραµένουν ίδιες, είναι πιθανόν αντικείµενα της ίδιας κατηγορίας να έχουν δοµικές διαφορές και συνεπώς η εµφάνισή τους να διαφέρει σηµαντικά. Στο σχήµα 1.4 τα αντικείµενα έχουν διαφορετικά εσωτερικά χαρακτηριστικά, διαφορετικό σχήµα, διαφορετική διάµετρο. Ωστόσο, είναι επιθυµητό να ανατεθούν στην ίδια κατηγορία από τη µέθοδο ταξινόµησης. Σχήµα 1.4 Αντικείµενα της Ίδιας Κατηγορίας µε οµικές ιαφορές. 8

25 3. Μεταβολές που σχετίζονται µε εσωτερικά χαρακτηριστικά αντικειµένων διαφορετικών κατηγοριών (Interclass varatons). Μια σηµαντική πρόκληση του προβλήµατος είναι ότι είναι πιθανόν, εικόνες από διαφορετικές εικόνες να µοιάζουν τόσο ώστε να συγχέονται. Για παράδειγµα οι εικόνες στο σχήµα 1.5 απεικονίζουν αντίστοιχα αρπίχορδα και πιάνα. Αν και αυτά τα µουσικά όργανα µοιάζουν στην εξωτερική τους εµφάνιση και σχήµα, ανήκουν σε διαφορετικές κατηγορίες και το σύστηµα θα πρέπει να τις κατατάσσει σε δύο κατηγορίες. Σχήµα 1.5 Πρώτη γραµµή: Εικόνες µε Αρπίχορδο. εύτερη γραµµή: Εικόνες µε Πιάνο. 4. Συνθήκες φωτισµού (Illunaton). Μια σηµαντική παράµετρος του προβλήµατος είναι οι συνθήκες φωτισµού στις εικόνες. Για παράδειγµα στο σχήµα 1.6 υπάρχουν 2 οµάδες εικόνων, από 3 εικόνες η καθεµιά από το ίδιο τοπίο, το οποίο έχει φωτογραφηθεί κάτω από διαφορετικές συνθήκες. Το σύστηµα ταξινόµησης θα πρέπει να αναθέτει αυτές τις εικόνες στην ίδια κατηγορία. 9

26 Σχήµα 1.6 Αλλαγές στις Συνθήκες Φωτισµού. 5. Μεταβολές στην κλίµακα (Scalng). Αυτή είναι µια σηµαντική παράµετρος που πρέπει να ληφθεί υπόψη στο πρόβληµα της ταξινόµησης. Μπορούµε να έχουµε µια εικόνα µε ένα βουνό µπροστά µας ή εικόνες µε ένα βουνό στο φόντο της εικόνας, ωστόσο και οι δύο εικόνες θα πρέπει να ταξινοµηθούν στην ίδια κατηγορία. Το σχήµα 1.7 δείχνει εικόνες που αφορούν σε αυτό το πρόβληµα. Σχήµα 1.7 Αλλαγές στην Κλίµακα 6. Λοιπές µεταβολές. Στις ρεαλιστικές εικόνες, είναι συχνό το φαινόµενο ο φωτογράφος να επιθυµεί να φωτογραφίσει ένα αντικείµενο, αλλά στο πίσω µέρος της σκηνής να υπάρχουν και άλλα αντικείµενα τα οποία να µην µπορεί να αποφύγει (background clutter). Επίσης είναι εξίσου συχνό να παρεµβάλλονται διάφορα αντικείµενα ανάµεσα στο φωτογράφο και το αντικείµενο που επιθυµεί να φωτογραφίσει, επισκιάζοντας ή καλύπτοντας τµήµα του αντικειµένου που τον ενδιαφέρει (occluson, shadows). Τα παραπάνω φαινόµενα θεωρούνται, εν γένει, 10

27 θόρυβος (nose). Στην κατασκευή µιας µεθόδου ταξινόµησης ο θόρυβος είναι µια ανεπιθύµητη κατάσταση, ωστόσο ορισµένες φορές είναι αναπόφευκτος. Στο σχήµα 1.8 δίνονται παραδείγµατα εικόνων µε θόρυβο. Σχήµα 1.8. Εικόνες µε Θόρυβο ιάρθρωση της εργασίας Στα κεφάλαια που ακολουθούν µελετώνται µέθοδοι ταξινόµησης εικόνας και εκτιµάται πειραµατικά η επίδοσή τους. Ειδικότερα, το κεφάλαιο 2 περιλαµβάνει µια εκτενή ανάλυση για την αναπαράσταση εικόνας είτε µε χρήση σχήµατος είτε µε χρήση οπτικών χαρακτηριστικών. Μελετώνται αλγόριθµοι που χρησιµοποιούνται ευρέως στο πεδίο της τεχνητής όρασης όπως ο SIFT (Scale Space Invarant Feature), ο SURF(Speeded Up Robust Feature), o PHOG (Pyrad Hstogra of Orentaton Gradents) και άλλοι. Στο κεφάλαιο 3 παρουσιάζεται το θεωρητικό υπόβαθρο στο οποίο στηρίζονται οι ταξινοµητές SVM. Μελετάται ο αλγόριθµος για την εκπαίδευση ταξινοµητή SVM καθώς και το πώς χρησιµοποιείται για να κάνει ταξινόµηση είτε σε δύο είτε σε πολλές κατηγορίες. Στο κεφάλαιο 4 αναλύεται ο αλγόριθµος SpleMKL, ο οποίος χρησιµοποιείται για την κατασκευή ταξινοµητών SVM µε πολλαπλούς πυρήνες. Σε αυτό το κεφάλαιο µελετάται το πρόβληµα της κατασκευής ταξινοµητή SVM µε τη χρήση όχι απλού πυρήνα, αλλά γραµµικού συνδυασµού πυρήνων. Στο κεφάλαιο 5 παρουσιάζονται οι ακόλουθες µέθοδοι ταξινόµησης εικόνας: ) ταξινόµηση µε χρήση θυλάκων από σηµεία-κλειδιά, ) ταξινόµηση µε χρήση θυλάκων από σηµεία-κλειδιά µε βάρη, ) ταξινόµηση µε χρήση συνδυασµού χαρακτηριστικών και v) ταξινόµηση µε συνδυασµό χαρακτηριστικών µε χρήση του αλγόριθµου SpleMKL. 11

28 Στο κεφάλαιο 6 οι µέθοδοι ταξινόµησης αξιολογούνται πειραµατικά µε χρήση του γνωστού συνόλου δεδοµένων CalTech-101. Η εργασία ολοκληρώνεται µε συµπεράσµατα που προκύπτουν από την εκτέλεση των πειραµάτων. 12

29 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2. ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ 2.1 Αναπαράσταση εικόνας 2.2 Εξαγωγή χαρακτηριστικών Αλγόριθµος SIFT Αλγόριθµος SPIN Αλγόριθµος RIFT Αλγόριθµος SURF 2.3 Περιγραφή σχήµατος Αλγόριθµος Canny Πυραµίδα από ιστογράµµατα προσανατολισµού ακµών-phog 2.1. Αναπαράσταση εικόνας Προκειµένου να εφαρµοστούν οι αλγόριθµοι ταξινόµησης είναι συνήθως αναγκαίο τα δεδοµένα να αναπαρασταθούν ως διανύσµατα. Ειδικά, στην περίπτωση των εικόνων οι αναπαραστάσεις ονοµάζονται διανύσµατα περιγραφής (age descrptors), που αφορούν είτε την εµφάνιση (appearance) είτε το σχήµα (shape). Για καθένα από τα παραπάνω χαρακτηριστικά έχουν προταθεί διάφοροι αλγόριθµοι εξαγωγής και υπολογισµού καθένας από τους οποίους έχει διαφορετικά πλεονεκτήµατα και γι αυτό βρίσκουν εφαρµογή σε διαφορετικές περιπτώσεις. Για την εµφάνιση, τα τελευταία χρόνια χρησιµοποιείται ευρέως ο αλγόριθµος SIFT (Scale Invarant Feature Transfor) [6] και λιγότερο άλλοι αλγόριθµοι όπως οι SURF (Speeded Up Robust Features) [7], SPIN και RIFT (Rotaton Invarant Feature Tranfor) [25]. Οι παραπάνω αλγόριθµοι εντοπίζουν στις εικόνες σηµεία-κλειδιά 13

30 (keyponts), και στη συνέχεια περιγράφονται µε διανύσµατα τα χαρακτηριστικά της εικόνας σε περιοχές µε κέντρα τα σηµεία-κλειδιά (patches). Για την περιγραφή του σχήµατος οι πιο απλοί αλγόριθµοι χρησιµοποιούν τους αλγόριθµους εντοπισµού ακµών Canny και Sobel/Prewtt. Άλλοι πιο σύνθετοι αλγόριθµοι που προτάθηκαν ήταν ο HOG (Hstogra of Orentaton Gradent) [13], καθώς και µια επέκτασή του ο PHOG (Pyrad Hstogra of Orentaton Gradents) [4]. Στις επόµενες ενότητες περιγράφονται αυτοί οι αλγόριθµοι Εξαγωγή χαρακτηριστικών Αλγόριθµος SIFT Για τον εντοπισµό και την περιγραφή της εµφάνισης µιας εικόνας έχουν αναπτυχθεί πολλοί αλγόριθµοι στο πεδίο της τεχνητής όρασης. Ένας από αυτούς είναι ο αλγόριθµος SIFT (Scale Invarant Feature Transfor) [6], ο οποίος εξάγει από την εικόνα ορισµένα σηµεία-κλειδιά, και ορίζει περιοχές ενδιαφέροντος patches. Στο παρακάτω σχήµα δίνεται ένα παράδειγµα µε τα patches, που εντοπίζει ο αλγόριθµος SIFT. Συγκεκριµένα, στο σχήµα (α) δίνεται η αρχική εικόνα, ενώ στο σχήµα (β) απεικονίζονται (µε µπλε βέλη) τα patches που εξάγει ο αλγόριθµος από αυτήν την αρχική εικόνα. (α) (β) Σχήµα 2.1 (α) Αρχική Εικόνα. (β) Εικόνα µε τα 219 Patches που Έχουν Εξαχθεί από τον Αλγόριθµο SIFT. 14

31 Ο αλγόριθµος SIFT στηρίζεται σε µια προσέγγιση διαδοχικών φίλτρων, δηλαδή αρχικά χρησιµοποιεί αποτελεσµατικούς αλγόριθµους για να εντοπίσει τοποθεσίες στην εικόνα, όπου είναι πιθανό να υπάρχουν patches, και στη συνέχεια τις εξετάζει µε µεγαλύτερη λεπτοµέρεια για να εντοπίσει ακριβώς τα patches. Ο αλγόριθµος αποτελείται από τα ακόλουθα τέσσερα βήµατα: Ανίχνευση ακρότατων στο χώρο της κλιµάκωσης (Scale-space extrea detecton) Εντοπισµός σηµείων-κλειδιών (Patch Localzaton) Ανάθεση προσανατολισµού (Orentaton Assgnent) Περιγραφή των σηµείων-κλειδιών (Patch Descrpton) Ανίχνευση ακρότατων στο χώρο της κλιµάκωσης εδοµένης µιας εικόνας I ( x, y ), για τον εντοπισµό τοποθεσιών όπου είναι πιθανό να υπάρχουν patches, εφαρµόζεται ένα φίλτρο σε κάθε pxel της εικόνας, ώστε να µειωθεί ο θόρυβος. Το φίλτρο που χρησιµοποιεί ο αλγόριθµος SIFT είναι Gaussan ( x + y ) / 2σ G( x, y, σ) = e, όπου σ είναι η τυπική απόκλιση. Παίρνοντας τη 2 2πσ συνέλιξη (convoluton) (σχέση 1) του φίλτρου µε την αρχική εικόνα, για τιµές του σ=1 ως σ=2 παράγεται µια «οικογένεια» από εικόνες στις οποίες έχει µειωθεί ο θόρυβος (Gaussan blurred ages). L( x, y, σ) = G( x, y, σ)* I( x, y) (1) Στις εικόνες του πραγµατικού κόσµου η εµφάνιση ενός αντικειµένου και συγκεκριµένα η κλίµακά του επηρεάζεται σηµαντικά από την απόσταση του από το φωτογράφο. ηλαδή, όταν η απόσταση αντικειµένου-φωτογράφου είναι µικρή, το αντικείµενο φαίνεται µεγάλο, ενώ όταν η απόσταση αντικειµένου-φωτογράφου είναι µεγάλη, το ίδιο αντικείµενο φαίνεται µικρό. Ωστόσο, τα patches που εντοπίζει ο αλγόριθµος θα πρέπει να είναι τα ίδια, ανεξάρτητα από την κλίµακα του αντικειµένου. Επειδή ένα σύστηµα τεχνητής όρασης δεν είναι δυνατόν να γνωρίζει 15

32 την κλίµακα του αντικειµένου εκ των προτέρων, χρησιµοποιείται µια αναπαράσταση της ίδιας εικόνας, αλλά σε διαφορετική κλίµακα. (scale space representaton). Για να είναι εφικτό το παραπάνω, δηλαδή για να παραχθεί µια σειρά φωτογραφιών µε διαφορετική κλίµακα από την αρχική εικόνα, εφαρµόζουµε το φίλτρο Gauss µε ένα πολλαπλασιαστικό παράγοντα k 0, G( x, y, kσ ) και παίρνουµε τη συνέλιξή του µε την αρχική εικόνα I ( x, y ), οπότε προκύπτει: L( x, y, kσ) = G( x, y, kσ)* I( x, y) (2) Στη συνέχεια χρησιµοποιείται η συνάρτηση διαφοράς του Gauss (dfference-of- Gauss) D( x, y, σ ) και προκύπτει η σχέση (3): D( x, y, σ) = ( G( x, y, kσ) G( x, y, σ))* I( x, y) = L( x, y, kσ) L( x, y, σ) Από την παραπάνω σχέση γίνεται φανερό ότι αφαιρούµε «γειτονικές» εικόνες, δηλαδή εικόνες που διαφέρουν κατά τον πολλαπλασιαστικό παράγοντα k και παράγεται ένα νέο σύνολο από εικόνες, όπως φαίνεται και από το παρακάτω σχήµα. Σχήµα 2.2 (αριστερά) Η Αρχική Εικόνα Αλλάζει Κλίµακα και Γίνεται Συνέλιξη των Εικόνων που Παράγονται µε το Φίλτρο Gauss. (δεξιά) «Γειτονικές» Εικόνες Αφαιρούνται και Παράγεται η Συνάρτηση ιαφοράς του Gauss. 16

33 Το επόµενο βήµα αφορά στον εντοπισµό του τοπικού ελαχίστου και µεγίστου της συνάρτησης διαφοράς του Gauss. Για να γίνει αυτό, συγκρίνουµε κάθε pxel της εικόνας µε τα 8 γειτονικά της, καθώς και µε τα 26 κοντινότερα pxel των «γειτονικών» της εικόνων όπως φαίνεται στο παρακάτω σχήµα. Επιλέγεται το pxel του οποίου η συνάρτηση διαφορών του Gauss έχει τιµή µεγαλύτερη ή µικρότερη από τη συνάρτηση διαφορών του Gauss των υπόλοιπων pxel µε τα οποία συγκρίνεται. Σχήµα 2.3 Το Pxel που Σηµειώνεται µε X Συγκρίνεται µε τα 8 Γειτονικά του στην Ίδια Κλίµακα και µε τα 18 Pxels στις «Γειτονικές» του Εικόνες. Εντοπισµός σηµείων-κλειδιών Για να γίνει ο εντοπισµός των σηµείων-κλειδιών, αρχικά χρησιµοποιείται για κάθε υποψήφιο σηµείο-κλειδί παρεµβολή των κοντινών σηµείων. Η παρεµβολή υπολογίζεται µε τετραγωνικό ανάπτυγµα Taylor της συνάρτησης ιαφοράς του Gauss D(x,y,σ) ως εξής: T 2 D 1 T D D( x) = D+ x+ x x 2 x 2 x Όπου η συνάρτηση D και οι παράγωγοί της υπολογίζονται για το υποψήφιο σηµείοκλειδί και x= ( x, y, σ ) είναι η απόσταση από το σηµείο κλειδί. Η τοποθεσία του ακρότατου ίση µε 0. ' x καθορίζεται υπολογίζοντας την παράγωγο ως προς x και θέτοντάς την 17

34 Εάν η απόσταση του ακρότατου είναι µεγαλύτερη από 0.5 σε οποιαδήποτε διάσταση, αυτό είναι ένδειξη ότι το ακρότατο βρίσκεται πιο κοντά σε άλλο σηµείο-κλειδί. Σε αυτήν την περίπτωση το υποψήφιο σηµείο-κλειδί αλλάζει και η παρεµβολή υπολογίζεται στο σηµείο αυτό. Αλλιώς, η απόσταση προστίθεται στο υποψήφιο σηµείο-κλειδί για να πάρουµε την τοποθεσία του ακρότατου. Για να απορρίψουµε τα σηµεία-κλειδιά µε µικρή αντίθεση υπολογίζεται το ανάπτυγµα Taylor δεύτερης τάξης στο ακρότατο. Αν η τιµή είναι µικρότερη από 0.03 τότε το σηµείο-κλειδί απορρίπτεται. Αλλιώς διατηρείται µε τελική θέση που δίνεται από τον τύπο: ' y+ x και κλίµακα σ, όπου y είναι η αρχική τοποθεσία και του σηµείου-κλειδιού σε κλίµακα σ. Η συνάρτηση ιαφοράς του Gauss έχει υψηλή τιµή κατά µήκος των ακµών, ακόµη και αν το υποψήφιο σηµείο-κλειδί δεν είναι ανθεκτικό σε µικρά επίπεδα θορύβου. Εποµένως για να αυξηθεί η σταθερότητα πρέπει να περιοριστούν τα σηµεία-κλειδιά τα οποία έχουν µεγάλη απόκριση, αλλά δεν έχει προσδιοριστεί επαρκώς η θέση τους. Για αυτό το λόγο υπολογίζονται τα ιδιοδιανύσµατα του Εσσιανού πίνακα δεύτερης τάξης: H Dxx Dxy = Dxy D yy Ανάθεση προσανατολισµού Σε αυτό το βήµα απαιτείται να ανατεθεί προσανατολισµός σε κάθε patch που εντοπίστηκε. Ο προσανατολισµός είναι απαραίτητος, γιατί είναι πιθανόν σε δύο εικόνες το ίδιο αντικείµενο να έχει φωτογραφηθεί µε διαφορετικές γωνίες περιστροφής. Ωστόσο, ο αλγόριθµος θα πρέπει να είναι σε θέση να εντοπίζει patches 18

35 σε ένα αντικείµενο, ακόµη και αν αυτό είναι περιστραµµένο. Για την ανάθεση του προσανατολισµού ακολουθείται η διαδικασία που περιγράφεται στη συνέχεια. εδοµένης µιας Gaussan blurred εικόνας L( x, y ) στην οποία έχουµε εντοπίσει το patch, για κάθε pxel αυτής υπολογίζουµε το µέγεθος κλίσης ( x, y ) και τον προσανατολισµό θ ( x, y) χρησιµοποιώντας τα τέσσερα γειτονικά pxels. Ο υπολογισµός γίνεται µε τις ακόλουθες σχέσεις: ( x, y) = ( L( x+ 1, y) L( x 1, y)) + ( L( x, y+ 1) L( x, y 1)) θ ( x, y) = tan (( L( x, y+ 1) L( x, y 1)) /( L( x+ 1, y) L( x 1, y))) Στη συνέχεια επιλέγονται ορισµένα pxels γύρω από το patch που έχει εντοπίσει και για αυτά τα pxels φτιάχνεται ένα ιστόγραµµα µε τον προσανατολισµό τους. Κάθε pxel που εισάγεται στο ιστόγραµµα, πολλαπλασιάζεται µε το µέγεθος κλίσης που αντιστοιχεί σε αυτό. Τέλος, από το ιστόγραµµα επιλέγεται ο προσανατολισµός µε την υψηλότερη συχνότητα, καθώς και οι προσανατολισµοί που αντιστοιχούν στο 80% της υψηλότερης συχνότητας και ανατίθενται στο patch. Περιγραφή των σηµείων-κλειδιών Το τελικό στάδιο είναι η περιγραφή κάθε patch µε ένα διάνυσµα, το οποίο να περιλαµβάνει πληροφορία για την θέση, τον προσανατολισµό και την κλίµακά του. Αρχικά υπολογίζεται το µέγεθος κλίσης και ο προσανατολισµός για κάθε pxel, που είναι γειτονικό του patch που θέλουµε να περιγράψουµε, όπως φαίνεται και στο παρακάτω σχήµα (αριστερά) και στις υπολογιζόµενες τιµές εφαρµόζεται γκαουσιανό παράθυρο (µπλε κύκλος). Στη συνέχεια για κάθε µία από τις 4 υποπεριοχές κατασκευάζεται ένα ιστόγραµµα µε τους προσανατολισµούς και αυτό έχει ως αποτέλεσµα να παράγεται ένα διάνυσµα περιγραφής διάστασης 2x2, όπως φαίνεται και δεξιά. 19

36 Σχήµα 2.4 Περιγραφή του Patch Θα πρέπει να σηµειωθεί ότι ο αλγόριθµος SIFT στην πραγµατικότητα υπολογίζει µέγεθος κλίσης και για 8x8 περιοχή που είναι γειτονική του patch. Αυτό έχει ως αποτέλεσµα η διάσταση του υπολογιζόµενου διανύσµατος να είναι 128. Πλεονεκτήµατα αλγόριθµου SIFT Ο αλγόριθµος SIFT παρουσιάζει ορισµένα σηµαντικά πλεονεκτήµατα, σε σχέση µε άλλους αλγόριθµους τεχνητής όρασης, όπως ο Harrs detector [26] για εξαγωγή χαρακτηριστικών. Τα 128-διάστατα διανύσµατα για την περιγραφή των patches παρέχουν πληρέστερη περιγραφή σε σχέση µε τα 12-διάστατα ή 16-διάστατα διανύσµατα άλλων αλγορίθµων. Τα εξαγόµενα patches είναι «ανθεκτικά» σε θόρυβο, σε συνθήκες φωτισµού και, µερικώς «ανθεκτικά» στην οπτική γωνία φωτογράφησης ενός αντικειµένου. 20

37 Σε τυπικές εικόνες εξάγεται µεγάλος αριθµός από patches και αυτό έχει ως αποτέλεσµα να εξάγονται patches και από αντικείµενα που καταλαµβάνουν µικρό τµήµα της σκηνής ή καλύπτονται, µερικώς, από άλλο αντικείµενο. Οι απαιτούµενοι υπολογισµοί είναι αποτελεσµατικοί και µπορεί να εξαχθεί µεγάλος αριθµός από patches από µια πραγµατική εικόνα µε µεγάλη ταχύτητα και χωρίς αυξηµένες απαιτήσεις σε υλικό. Τέλος, πρέπει να αναφερθεί ότι οι Mkolajczyk et al [8] σύγκριναν αλγόριθµους για εξαγωγή χαρακτηριστικών µε τον αλγόριθµο SIFT και απέδειξαν ότι ο τελευταίος έχει καλύτερες επιδόσεις Αλγόριθµος SPIN O αλγόριθµος SPIΝ [5] παράγει ένα διδιάστατο ιστόγραµµα µε τις τιµές της φωτεινότητας της εικόνας σε µια περιοχή της. Οι διαστάσεις του ιστογράµµατος είναι το d, δηλαδή η απόσταση από το κέντρο καθώς και I η ένταση της φωτεινότητας. Το ζευγάρι (d,) είναι η πιθανότητα να υπάρχουν εικονοστοιχεία σε απόσταση d από το κέντρο του patch µε τιµή φωτεινότητας Αλγόριθµος RIFT Ο αλγόριθµος RIFT [5] είναι επέκταση του αλγόριθµου SIFT, µε τη διαφορά ότι τα patches που εξάγονται έχουν αµεταβλητότητα σε τυχόν περιστροφές. Ο αλγόριθµος RIFT διαιρεί την εικόνα σε οµόκεντρους δακτύλιους ίσου πλάτους και υπολογίζει για κάθε δακτύλιο ένα ιστόγραµµα προσανατολισµών. Για να επιτευχθεί η αµεταβλητότητα σε περιστροφές ο προσανατολισµός µιας ακµής υπολογίζεται σε κάθε σηµείο, το οποίο είναι σε κατεύθυνση εκτός του κέντρου του κύκλου Αλγόριθµος SURF Ο αλγόριθµος SURF (Speeded-Up Robust Features) υλοποιεί όπως και ο SIFT, έναν ανιχνευτή για τον προσδιορισµό σηµείων ενδιαφέροντος σε µία εικόνα. Επίσης 21

38 αναπτύσσει µια νέα µέθοδο για την δηµιουργία ενός περιγραφέα. Στο πρώτο βήµα, γίνεται η εύρεση σηµείων ενδιαφέροντος µέσα σε µια εικόνα. Τα σηµεία µοναδικότητας παραµένουν αµετάβλητα σε µεταβολές όπως η αλλαγή κλίµακας µεγέθους, η περιστροφή, η αλλαγή φωτισµού ή ο θόρυβος εικόνας. Έπειτα, η γειτονιά κάθε ενδιαφέροντος σηµείου αναπαρίσταται από ένα χαρακτηριστικό διάνυσµα. Κάθε χαρακτηριστικό διάνυσµα χρησιµοποιείται στην διαδικασία ταύτισης κοινών σηµείων ανάµεσα σε δύο εικόνες. Στο επόµενο βήµα, τα χαρακτηριστικά διανύσµατα µια εικόνας συγκρίνονται µε αυτά µιας άλλης ώστε να βρεθούν κοινά σηµεία ενδιαφέροντος. Ταυτίζοντας τα κοινά στοιχεία ανάµεσα σε δύο ή περισσότερες εικόνες µπορεί να υλοποιηθεί αναγνώριση και ταξινόµηση αντικειµένων. Στην αρχή, ο ανιχνευτής σηµείων ενδιαφέροντος χρησιµοποιεί τον Γρήγορο Εσσιανό πίνακα (Fast Hessan atrx), ο οποίος βασίζεται στους υπολογισµούς του Εσσιανού πίνακα για κάθε ένα σηµείο στην εικόνα (Bay [7]). Επιπλέον, από τον πίνακα εξάγεται η τοποθεσία και ο χώρος κλιµάκωσης. Έπειτα δηµιουργούνται τετραγωνικά φίλτρα µεγέθους 9x9, τα οποία προσεγγίζουν την δευτέρας τάξης παράγωγο της συνάρτησης Gauss και αναπαριστούν την χαµηλότερη κλίµακα µεγέθους.. Η δηµιουργία του περιγραφέα υλοποιείται σε δύο βήµατα. Το πρώτο περιγράφεται από την εύρεση ενός αποτελεσµατικού προσανατολισµού βασισµένο στην γύρω περιοχή του ενδιαφέροντος σηµείου. Ο ιδανικός προσανατολισµός υπολογίζεται από τη σύγκριση των αθροισµάτων των αποκρίσεων που περιγράφονται από παράθυρα. Το µεγαλύτερο άθροισµα από τις συγκρινόµενες αντιστοιχίες δίνει τον προσανατολισµό του στο σηµείο ενδιαφέροντος. Στη συνέχεια, για την εξαγωγή του κατασκευάζεται µια τετραγωνική περιοχή (γύρω από την περιοχή των σηµείων ενδιαφέροντος) και ευθυγραµµίζεται µε τον προσανατολισµό που έχει επιλεχθεί στο προηγούµενο βήµα. Τελικά, παράγεται το διάνυσµα του περιγραφέα το οποίο αποτελείται από έναν πίνακα 64 στοιχείων. 2.3 Περιγραφή σχήµατος Αλγόριθµος Canny 22

39 Ο αλγόριθµος Canny [10] χρησιµοποιείται για τον εντοπισµό των ακµών σε εικόνες. Τα βήµατα που κάνει ο αλγόριθµος είναι τα ακόλουθα: Αποµάκρυνση του θορύβου. Υπολογισµός της κλίσης της φωτεινότητας. Εφαρµογή διαδικασίας κατωφλίωσης της κλίσης φωτεινότητας για να δοθεί έµφαση στις µέγιστες τιµές της πρώτης παραγώγου της εικόνας που αντιστοιχούν σε ακµές. Λέπτυνση των ακµών ακολουθώντας τη διεύθυνση της ακµής και θέτοντας ίσο µε 0 κάθε εικονοστοιχείο που δεν αντιστοιχεί σε µέγιστη τιµή Πυραµίδα από ιστογράµµατα προσανατολισµού ακµών PHOG (Pyrad of Hstogras of Orentaton Gradent) Η µέθοδος PHOG (Pyrad of Hstogras of Orentaton Gradents) αποτελεί µια µέθοδο αναπαράστασης µιας εικόνας και προτάθηκε από τους A. Bosch et al [4] και η οποία στηρίζεται τόσο στην αναπαράσταση εικόνας µε πυραµίδα που προτάθηκε από S. Lazebnk et al [5] αλλά και στο ιστόγραµµα µε προσανατολισµούς ακµών (Hstogra of Orentaton Gradents-HOG) των Dalal και Trggs [11]. Η µέθοδος εξάγει από την εικόνα πληροφορίες σχετικά µε το σχήµα των αντικειµένων που περιέχει και το αποτέλεσµά της είναι ένα διάνυσµα περιγραφής σχήµατος (shape descrptor) για την εικόνα. εδοµένου ότι το σχήµα ενός αντικειµένου είναι η συνισταµένη όλων των ακµών που το αποτελούν, ο αλγόριθµος υπολογίζει ένα ιστόγραµµα µε τους προσανατολισµούς των ακµών. Η ιδέα στην οποία στηρίζεται ο αλγόριθµος είναι ότι εικόνες µε παρόµοιο σχήµα θα έχουν παρόµοιο ιστόγραµµα ακµών. Κατά συνέπεια η απόσταση µεταξύ των διανυσµάτων περιγραφής σχήµατος είναι ένα µέτρο της οµοιότητας των εικόνων. 23

40 Σχήµα 2.5 Αναπαράσταση Εικόνας µε Ιστόγραµµα Προσανατολισµού Ακµών. Πρώτη Γραµµή: ιαίρεση της Αρχικής Εικόνας σε Επίπεδα και Κελιά. Παρακάτω: Υπολογισµός Ιστογράµµατος για Κάθε Εικόνα και Κάθε Επίπεδο. Η µέθοδος PHOG επεξεργάζεται την εικόνα σε διαφορετικά επίπεδα (levels) l=0,1,2.. και σε κάθε ένα από αυτά τη διαιρεί σε κελιά (cells), όπως φαίνεται και στην εικόνα 2.5. Στο επίπεδο l=0 ολόκληρη η εικόνα αποτελεί ένα κελί. Στο επίπεδο l=1, η εικόνα διαιρείται σε 4 κελιά, στο l=2 διαιρείται σε 16 κελιά και στο επίπεδο l διαιρείται σε 2 l κελιά, µε αποτέλεσµα να σχηµατίζεται µια πυραµίδα από κελιά. Ο αλγόριθµος επεξεργάζεται το κάθε κελί κάθε επιπέδου µεµονωµένα ως εξής: αρχικά εντοπίζει τις ακµές που υπάρχουν στο κελί, στη συνέχεια υπολογίζει τον προσανατολισµό τους και µε βάση αυτόν τις κατανέµει σε K κάδους (bns) ενός ιστογράµµατος και στη συνέχεια υπολογίζει το τελικό διάνυσµα, µε συνένωση όλων των ιστογραµµάτων. ηλαδή, για κάθε κελί υπολογίζεται ένα ιστόγραµµα µε προσανατολισµούς των ακµών (HOG- Hstogra of Orentaton Gradents) και η συνένωση των παραπάνω ιστογραµµάτων οδηγεί σε µια πυραµίδα από ιστογράµµατα προσανατολισµού ακµών. Κατά συνέπεια το επίπεδο l=0 αναπαρίσταται από ένα Κ- διάστατο διάνυσµα., το l=1 από ένα 4Κ-διάστατο διάνυσµα, το l=2 από ένα 16K διάνυσµα και τα L επίπεδα της εικόνας από ένα διάνυσµα µε διάσταση 4K 4 l. l L 24

41 Στην πράξη και στα πειράµατα που έχουν πραγµατοποιηθεί στην τρέχουσα εργασία χρησιµοποιείται µέχρι L=3, λόγω υπολογιστικού κόστους. Επίσης, το τελικό διάνυσµα υφίσταται κανονικοποίηση ώστε όλες οι συνιστώσες του να αθροίζουν στη µονάδα. Έτσι αποφεύγεται οι εικόνες που έχουν περισσότερες ακµές να έχουν µεγαλύτερες τιµές στους αντίστοιχους κάδους, σε σχέση µε εικόνες µε λιγότερες ακµές. Για τον υπολογισµό των ακµών χρησιµοποιείται ο αλγόριθµος εντοπισµού ακµών Canny [10] και για τον υπολογισµό των προσανατολισµών των ακµών χρησιµοποιείται µια 3x3 Sobel µάσκα. Για παράδειγµα, αν επεξεργαστούµε µια εικόνα σε 2 επίπεδα και κατανείµουµε τις ακµές σε ιστόγραµµα µε 20 bns, από το επίπεδο l=0 προκύπτει ένα διάνυσµα διάστασης 20 και από το επίπεδο l=1, ένα διάνυσµα διάστασης 80. Τελικώς η εικόνα περιγράφεται από ένα διάνυσµα διάστασης 100. To σχήµα 2.5 [4] δείχνει ότι εικόνες της ίδιας κατηγορίας έχουν παρόµοιο διάνυσµα PHOG και εικόνες διαφορετικής κατηγορίας έχουν διαφορετικό διάνυσµα PHOG. Στο σηµείο αυτό θα γίνει µια σύγκριση της απόστασης διανυσµάτων PHOG από διαφορετικές εικόνες σε σχέση µε την απόσταση Chafer [32]. Η τελευταία είναι µια µέθοδος η οποία έχει χρησιµοποιηθεί σε προβλήµατα, όπως η αναγνώριση αντικειµένων. Η απόσταση Chafer υπολογίζει την απόσταση µεταξύ δύο ακµών, υπολογίζοντας το µέσο όρο των κοντινότερων σηµείων τους. εδοµένων δύο ακµών που περιγράφονται αντίστοιχα από τα σύνολα σηµείων {x }, 0 και {x t }, t 0 η απόσταση Chafer [32] είναι: 1 Chafer= n x ( x ) t xt N 25

42 Το σχήµα 2.6 [4] συγκρίνει την απόσταση Chafer µε την απόσταση διανυσµάτων PHOG, η οποία έχει υπολογιστεί µε την απόσταση χ 2, σε ένα σύνολο από τεχνητές εικόνες. Από το σχήµα προκύπτει ότι και οι δύο αποστάσεις έχουν ανοχή σε ακµές που λείπουν (στο 2 ο και 3 ο παράδειγµα λείπει µια ακµή) καθώς και σε θόρυβο στο πίσω µέρος της εικόνας (στο 4 ο παράδειγµα έχει προστεθεί µια ακµή). Επίσης, ο αλγόριθµος PHOG χειρίζεται καλύτερα τις περιστροφές, λόγω του ότι υπολογίζει την απόσταση σε περιοχές εικόνων, ενώ η απόσταση Chafer όχι. Σχήµα 2.6 Σύγκριση Απόστασης Chafer (Πράσινες Ράβδοι) µε την χ 2 Απόσταση των ιανυσµάτων PHOG (γκρι ράβδοι). Στον Κάθετο Άξονα η Τιµή 1 Αντιστοιχεί σε Τέλεια Οµοιότητα, ενώ η Τιµή 0 και Τέλεια Ανοµοιότητα. Το σχήµα 2.7 [4] συγκρίνει επίσης την απόσταση Chafer µε την χ 2 απόσταση των διανυσµάτων PHOG, σε εικόνες του συνόλου δεδοµένων Caltech-101. Από το σχήµα επίσης προκύπτει ότι και οι δύο αποστάσεις έχουν παρόµοια συµπεριφορά. 26

Κατάτµηση Εικόνων: Ανίχνευση Ακµών και Κατάτµηση µε Κατωφλίωση

Κατάτµηση Εικόνων: Ανίχνευση Ακµών και Κατάτµηση µε Κατωφλίωση ΤΨΣ 50 Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Κατάτµηση Εικόνων: Ανίχνευση Ακµών και Κατάτµηση µε Κατωφλίωση Τµήµα ιδακτικής της Τεχνολογίας και Ψηφιακών Συστηµάτων Πανεπιστήµιο Πειραιώς Περιεχόµενα Βιβλιογραφία

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΟ ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ. Ενέργεια. 2.2.3.στ ΘΕΜΑ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΕΧΡΩΜΩΝ ΕΓΓΡΑΦΩΝ

ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΟ ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ. Ενέργεια. 2.2.3.στ ΘΕΜΑ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΕΧΡΩΜΩΝ ΕΓΓΡΑΦΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ (Τ.Ε.Ι.) ΣΕΡΡΩΝ Τμήμα ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΟ ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ Ενέργεια. 2.2.3.στ ΘΕΜΑ ΕΡΕΥΝΑΣ: ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ

Διαβάστε περισσότερα

4.3. Γραµµικοί ταξινοµητές

4.3. Γραµµικοί ταξινοµητές Γραµµικοί ταξινοµητές Γραµµικός ταξινοµητής είναι ένα σύστηµα ταξινόµησης που χρησιµοποιεί γραµµικές διακριτικές συναρτήσεις Οι ταξινοµητές αυτοί αναπαρίστανται συχνά µε οµάδες κόµβων εντός των οποίων

Διαβάστε περισσότερα

Ε.Α.Υ. Υπολογιστική Όραση. Κατάτμηση Εικόνας

Ε.Α.Υ. Υπολογιστική Όραση. Κατάτμηση Εικόνας Ε.Α.Υ. Υπολογιστική Όραση Κατάτμηση Εικόνας Γεώργιος Παπαϊωάννου 2015 ΚΑΤΩΦΛΙΩΣΗ Κατωφλίωση - Γενικά Είναι η πιο απλή μέθοδος segmentation εικόνας Χωρίζουμε την εικόνα σε 2 (binary) ή περισσότερες στάθμες

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18 18 Μηχανική Μάθηση Ένα φυσικό ή τεχνητό σύστηµα επεξεργασίας πληροφορίας συµπεριλαµβανοµένων εκείνων µε δυνατότητες αντίληψης, µάθησης, συλλογισµού, λήψης απόφασης, επικοινωνίας και δράσης

Διαβάστε περισσότερα

Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση

Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση Χειμερινό Εξάμηνο 2013-2014 Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση 5 η Παρουσίαση : Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Διδάσκων: Γιάννης Ντόκας Σύνθεση Χρωμάτων Αφαιρετική Παραγωγή Χρώματος Χρωματικά

Διαβάστε περισσότερα

2 + 0.5 2 + 0.25 + 1 + 0.5 2 + 0.25 + 1 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.5 0 0.125 + 1 + 0.5 1 0.125 + 1 + 0.75 1 0.125 1/5

2 + 0.5 2 + 0.25 + 1 + 0.5 2 + 0.25 + 1 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.5 0 0.125 + 1 + 0.5 1 0.125 + 1 + 0.75 1 0.125 1/5 IOYNIOΣ 23 Δίνονται τα εξής πρότυπα: x! = 2.5 Άσκηση η (3 µονάδες) Χρησιµοποιώντας το κριτήριο της οµοιότητας να απορριφθεί ένα χαρακτηριστικό µε βάση το συντελεστή συσχέτισης. Γράψτε εδώ το χαρακτηριστικό

Διαβάστε περισσότερα

ΕΝ ΕΙΚΤΙΚΑ ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑΤΑ ΚΡΙΤΗΡΙΩΝ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ. Κεφάλαιο 17

ΕΝ ΕΙΚΤΙΚΑ ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑΤΑ ΚΡΙΤΗΡΙΩΝ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ. Κεφάλαιο 17 ΕΝ ΕΙΚΤΙΚΑ ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑΤΑ ΚΡΙΤΗΡΙΩΝ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ 1 ο Παράδειγµα (διάρκεια: 15 λεπτά) Κεφάλαιο 17 Α. ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΤΟΥ ΜΑΘΗΤΗ ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ ΜΑΘΗΤΗ:... ΤΑΞΗ:... ΤΜΗΜΑ:... ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ:... ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ:... Β.

Διαβάστε περισσότερα

Αριθμητικές μέθοδοι σε ταλαντώσεις μηχανολογικών συστημάτων

Αριθμητικές μέθοδοι σε ταλαντώσεις μηχανολογικών συστημάτων ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Καθηγητής κ. Σ. Νατσιάβας Αριθμητικές μέθοδοι σε ταλαντώσεις μηχανολογικών συστημάτων Στοιχεία Φοιτητή Ονοματεπώνυμο: Νατσάκης Αναστάσιος Αριθμός Ειδικού Μητρώου:

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών

Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών Εισαγωγή στην επιστήμη των υπολογιστών Υπολογιστές και Δεδομένα Κεφάλαιο 3ο Αναπαράσταση Αριθμών www.di.uoa.gr/~organosi 1 Δεκαδικό και Δυαδικό Δεκαδικό σύστημα 2 3 Δεκαδικό και Δυαδικό Δυαδικό Σύστημα

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΕΞΕΤΑΣΗ ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ «ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ» ΠΑ. 7 ΣΕΠΤΕΜΒΡΙΟΥ 2012

ΤΕΙ ΣΕΡΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΕΞΕΤΑΣΗ ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ «ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ» ΠΑ. 7 ΣΕΠΤΕΜΒΡΙΟΥ 2012 ΠΑ. 7 ΣΕΠΤΕΜΒΡΙΟΥ Δίνονται τα εξής πρότυπα: [ ] [ ] [ ] [ ] Άσκηση η (3 μονάδες) Χρησιμοποιώντας το κριτήριο της ομοιότητας να απορριφθεί ένα χαρακτηριστικό με βάση το συντελεστή συσχέτισης. (γράψτε ποιο

Διαβάστε περισσότερα

Εικόνες και γραφικά. Τεχνολογία Πολυµέσων 05-1

Εικόνες και γραφικά. Τεχνολογία Πολυµέσων 05-1 Εικόνες και γραφικά Περιγραφή στατικών εικόνων Αναπαράσταση γραφικών Υλικό γραφικών Dithering και anti-aliasing Σύνθεση εικόνας Ανάλυση εικόνας Μετάδοση εικόνας Τεχνολογία Πολυµέσων 05-1 Περιγραφή στατικών

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 1.1 Πίνακες, κατανομές, ιστογράμματα... 1 1.2 Πυκνότητα πιθανότητας, καμπύλη συχνοτήτων... 5 1.3

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 21 Σεπτεµβρίου 2004 ιάρκεια: 3 ώρες Το παρακάτω σύνολο

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ. Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα

ΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ. Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα ΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα πολυδιάστατου ψηφιακού σήµατος (Εικόνες Εικονοσειρές)» Πακέτο Εργασίας 4: Προστασία

Διαβάστε περισσότερα

f x και τέσσερα ζευγάρια σημείων

f x και τέσσερα ζευγάρια σημείων ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ, 014 015, 5 Ο ΕΞΑΜΗΝΟ ΕΡΓΑΣΙΑ #: ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΠΑΡΕΜΒΟΛΗ Ημερομηνία ανάρτησης εργασίας στην ιστοσελίδα του μαθήματος: 1 11 014 Ημερομηνία παράδοσης εργασίας: 18 11 014 Επιμέλεια απαντήσεων:

Διαβάστε περισσότερα

Cubitech Hellas Ακροπόλεως 24, Καλλιθέα, Αθήνα Τ.Κ. 176 75, Ελλάδα, Τηλ. 210 9580887-8 Φαξ.2109580885

Cubitech Hellas Ακροπόλεως 24, Καλλιθέα, Αθήνα Τ.Κ. 176 75, Ελλάδα, Τηλ. 210 9580887-8 Φαξ.2109580885 CubisLITE Client Οδηγίες Χρήσεως Cubitech Hellas Ακροπόλεως 24, Καλλιθέα, Αθήνα Τ.Κ. 176 75, Ελλάδα, Τηλ. 210 9580887-8 Φαξ.2109580885 1 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Γενικά 1. Τι είναι ο CubisLITE Server 2. Τι είναι ο

Διαβάστε περισσότερα

Μοντέλο φωτισμού Phong

Μοντέλο φωτισμού Phong ΚΕΦΑΛΑΙΟ 9. Στο προηγούμενο κεφάλαιο παρουσιάσθηκαν οι αλγόριθμοι απαλοιφής των πίσω επιφανειών και ακμών. Απαλοίφοντας λοιπόν τις πίσω επιφάνειες και ακμές ενός τρισδιάστατου αντικειμένου, μπορούμε να

Διαβάστε περισσότερα

Οπτική αντίληψη. Μετά?..

Οπτική αντίληψη. Μετά?.. Οπτική αντίληψη Πρωτογενής ερεθισµός (φυσικό φαινόµενο) Μεταφορά µηνύµατος στον εγκέφαλο (ψυχολογική αντίδραση) Μετατροπή ερεθίσµατος σε έννοια Μετά?.. ΓΙΑ ΝΑ ΚΑΤΑΝΟΗΣΟΥΜΕ ΤΗΝ ΟΡΑΣΗ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΑΝΑΛΟΓΙΣΤΟΥΜΕ

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΓΣΠ

Εισαγωγή ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΓΣΠ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΓΣΠ Τα τελευταία 25 χρόνια, τα προβλήµατα που σχετίζονται µε την διαχείριση της Γεωγραφικής Πληροφορίας αντιµετωπίζονται σε παγκόσµιο αλλά και εθνικό επίπεδο µε την βοήθεια των Γεωγραφικών

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Β ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ. ΜΕΡΟΣ 1ο ΑΛΓΕΒΡΑ

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Β ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ. ΜΕΡΟΣ 1ο ΑΛΓΕΒΡΑ 1. Τι καλείται μεταβλητή; ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΑ Β ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ ΜΕΡΟΣ 1ο ΑΛΓΕΒΡΑ Μεταβλητή είναι ένα γράμμα (π.χ., y, t, ) που το χρησιμοποιούμε για να παραστήσουμε ένα οποιοδήποτε στοιχείο ενός συνόλου..

Διαβάστε περισσότερα

Βέλτιστα Ψηφιακά Φίλτρα: Φίλτρα Wiener, Ευθεία και αντίστροφη γραµµική πρόβλεψη

Βέλτιστα Ψηφιακά Φίλτρα: Φίλτρα Wiener, Ευθεία και αντίστροφη γραµµική πρόβλεψη ΒΕΣ 6 Προσαρµοστικά Συστήµατα στις Τηλεπικοινωνίες Βέλτιστα Ψηφιακά Φίλτρα: Φίλτρα Wiener, Ευθεία και αντίστροφη γραµµική πρόβλεψη 7 Nicolas sapatsoulis Βιβλιογραφία Ενότητας Benvenuto []: Κεφάλαιo Wirow

Διαβάστε περισσότερα

Γραµµικός Προγραµµατισµός - Μέθοδος Simplex

Γραµµικός Προγραµµατισµός - Μέθοδος Simplex Γραµµικός Προγραµµατισµός - Μέθοδος Simplex Η πλέον γνωστή και περισσότερο χρησιµοποιηµένη µέθοδος για την επίλυση ενός γενικού προβλήµατος γραµµικού προγραµµατισµού, είναι η µέθοδος Simplex η οποία αναπτύχθηκε

Διαβάστε περισσότερα

Απορρόφηση φωτός: Προσδιορισμός του συντελεστή απορρόφησης διαφανών υλικών

Απορρόφηση φωτός: Προσδιορισμός του συντελεστή απορρόφησης διαφανών υλικών O11 Απορρόφηση φωτός: Προσδιορισμός του συντελεστή απορρόφησης διαφανών υλικών 1. Σκοπός Η εργαστηριακή αυτή άσκηση αποσκοπεί α) στη μελέτη του φαινομένου της εξασθένησης φωτός καθώς διέρχεται μέσα από

Διαβάστε περισσότερα

Εξομοίωση Τηλεπικοινωνιακού Συστήματος Βασικής Ζώνης

Εξομοίωση Τηλεπικοινωνιακού Συστήματος Βασικής Ζώνης Πανεπιστήμιο Πατρών Τμήμα Μηχ. Η/Υ & Πληροφορικής Ακαδημαϊκό Έτος 009-010 Ψ Η Φ Ι Α Κ Ε Σ Τ Η Λ Ε Π Ι Κ Ο Ι Ν Ω Ν Ι ΕΣ η Εργαστηριακή Άσκηση: Εξομοίωση Τηλεπικοινωνιακού Συστήματος Βασικής Ζώνης Στην άσκηση

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθµοι δροµολόγησης µε µέσα µαζικής µεταφοράς στο µεταφορικό δίκτυο των Αθηνών

Αλγόριθµοι δροµολόγησης µε µέσα µαζικής µεταφοράς στο µεταφορικό δίκτυο των Αθηνών 1 Αλγόριθµοι δροµολόγησης µε µέσα µαζικής µεταφοράς στο µεταφορικό δίκτυο των Αθηνών ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ της Κωτσογιάννη Μαριάννας Περίληψη 1. Αντικείµενο- Σκοπός Αντικείµενο της διπλωµατικής αυτής εργασίας

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ

ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ Ελαχιστοποίηση κόστους διατροφής Ηεπιχείρηση ζωοτροφών ΒΙΟΤΡΟΦΕΣ εξασφάλισε µια ειδική παραγγελίααπό έναν πελάτη της για την παρασκευή 1.000 κιλών ζωοτροφής, η οποία θα πρέπει

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 7. Τρισδιάστατα Μοντέλα

Κεφάλαιο 7. Τρισδιάστατα Μοντέλα Κεφάλαιο 7. 7.1 ομές εδομένων για Γραφικά Υπολογιστών. Οι δομές δεδομένων αποτελούν αντικείμενο της επιστήμης υπολογιστών. Κατά συνέπεια πρέπει να γνωρίζουμε πώς οργανώνονται τα γεωμετρικά δεδομένα, προκειμένου

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο 4: Κυψελωτά Δίκτυα Κινητών Επικοινωνιών

Εργαστήριο 4: Κυψελωτά Δίκτυα Κινητών Επικοινωνιών Εργαστήριο 4: Κυψελωτά Δίκτυα Κινητών Επικοινωνιών Τα κυψελωτά συστήματα εξασφαλίζουν ασύρματη κάλυψη σε μια γεωγραφική περιοχή η οποία διαιρείται σε τμήματα τα οποία είναι γνωστά ως κυψέλες (Εικόνα 1).

Διαβάστε περισσότερα

Πιο συγκεκριμένα, η χρήση του MATLAB προσφέρει τα ακόλουθα πλεονεκτήματα.

Πιο συγκεκριμένα, η χρήση του MATLAB προσφέρει τα ακόλουθα πλεονεκτήματα. i Π Ρ Ο Λ Ο Γ Ο Σ Το βιβλίο αυτό αποτελεί μια εισαγωγή στα βασικά προβλήματα των αριθμητικών μεθόδων της υπολογιστικής γραμμικής άλγεβρας (computational linear algebra) και της αριθμητικής ανάλυσης (numerical

Διαβάστε περισσότερα

Επιλογή και επανάληψη. Λογική έκφραση ή συνθήκη

Επιλογή και επανάληψη. Λογική έκφραση ή συνθήκη Επιλογή και επανάληψη Η ύλη που αναπτύσσεται σε αυτό το κεφάλαιο είναι συναφής µε την ύλη που αναπτύσσεται στο 2 ο κεφάλαιο. Όπου υπάρχουν διαφορές αναφέρονται ρητά. Προσέξτε ιδιαίτερα, πάντως, ότι στο

Διαβάστε περισσότερα

Αριθμητική εύρεση ριζών μη γραμμικών εξισώσεων

Αριθμητική εύρεση ριζών μη γραμμικών εξισώσεων Αριθμητική εύρεση ριζών μη γραμμικών εξισώσεων Με τον όρο μη γραμμικές εξισώσεις εννοούμε εξισώσεις της μορφής: f( ) 0 που προέρχονται από συναρτήσεις f () που είναι μη γραμμικές ως προς. Περιέχουν δηλαδή

Διαβάστε περισσότερα

Κωδικοποίηση βίντεο (MPEG)

Κωδικοποίηση βίντεο (MPEG) Κωδικοποίηση βίντεο (MPEG) Εισαγωγή στο MPEG-2 Κωδικοποίηση βίντεο Κωδικοποίηση ήχου Ροή δεδοµένων Εισαγωγή στο MPEG-4 οµή σκηνών Κωδικοποίηση ήχου και βίντεο Τεχνολογία Πολυµέσων 11-1 Εισαγωγή στο MPEG-2

Διαβάστε περισσότερα

Περίληψη ιπλωµατικής Εργασίας

Περίληψη ιπλωµατικής Εργασίας Περίληψη ιπλωµατικής Εργασίας Θέµα: Εναλλακτικές Τεχνικές Εντοπισµού Θέσης Όνοµα: Κατερίνα Σπόντου Επιβλέπων: Ιωάννης Βασιλείου Συν-επιβλέπων: Σπύρος Αθανασίου 1. Αντικείµενο της διπλωµατικής Ο εντοπισµός

Διαβάστε περισσότερα

ιατύπωση τυπικής µορφής προβληµάτων Γραµµικού

ιατύπωση τυπικής µορφής προβληµάτων Γραµµικού Ο αλγόριθµος είναι αλγεβρική διαδικασία η οποία χρησιµοποιείται για την επίλυση προβληµάτων (προτύπων) Γραµµικού Προγραµµατισµού (ΠΓΠ). Ο αλγόριθµος έχει διάφορες παραλλαγές όπως η πινακοποιηµένη µορφή.

Διαβάστε περισσότερα

Οι πράξεις που χρειάζονται για την επίλυση αυτών των προβληµάτων (αφού είναι απλές) µπορούν να τεθούν σε µια σειρά και πάρουν µια αλγοριθµική µορφή.

Οι πράξεις που χρειάζονται για την επίλυση αυτών των προβληµάτων (αφού είναι απλές) µπορούν να τεθούν σε µια σειρά και πάρουν µια αλγοριθµική µορφή. Η Αριθµητική Ανάλυση χρησιµοποιεί απλές αριθµητικές πράξεις για την επίλυση σύνθετων µαθηµατικών προβληµάτων. Τις περισσότερες φορές τα προβλήµατα αυτά είναι ή πολύ περίπλοκα ή δεν έχουν ακριβή αναλυτική

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων. Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας

Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων. Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων Ειδικά θέματα ψηφιακής επεξεργασίας σήματος και εικόνας Σ. Φωτόπουλος- Α. Μακεδόνας 1 Εισαγωγή Το μεγαλύτερο μέρος των δεδομένων που καλούμαστε να επεξεργαστούμε είναι πολυδιάστατα.

Διαβάστε περισσότερα

Photoshop CS6. Πλάνο Μαθημάτων. 1. Εισαγωγή στη Χρωματική Θεωρία, την Ψηφιακή εικόνα και Γνωριμία με το Περιβάλλον του

Photoshop CS6. Πλάνο Μαθημάτων. 1. Εισαγωγή στη Χρωματική Θεωρία, την Ψηφιακή εικόνα και Γνωριμία με το Περιβάλλον του Photoshop CS6 Πλάνο Μαθημάτων 1. Εισαγωγή στη Χρωματική Θεωρία, την Ψηφιακή εικόνα και Γνωριμία με το Περιβάλλον του Photoshop CS6. Στο μάθημα αυτό ο εκπαιδευόμενος θα κατανοήσει βασικές έννοιες που έχουν

Διαβάστε περισσότερα

Εικόνα. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 05-1

Εικόνα. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 05-1 Εικόνα Εισαγωγή Ψηφιακή αναπαράσταση Κωδικοποίηση των χρωμάτων Συσκευές εισόδου και εξόδου Βάθος χρώματος και ανάλυση Συμβολική αναπαράσταση Μετάδοση εικόνας Σύνθεση εικόνας Ανάλυση εικόνας Τεχνολογία

Διαβάστε περισσότερα

Αναγνώριση Προτύπων (Pattern Recognition) Μπεϋζιανή Θεωρία Αποφάσεων (Bayesian Decision Theory) Π. Τσακαλίδης

Αναγνώριση Προτύπων (Pattern Recognition) Μπεϋζιανή Θεωρία Αποφάσεων (Bayesian Decision Theory) Π. Τσακαλίδης Αναγνώριση Προτύπων (Pattern Recognton Μπεϋζιανή Θεωρία Αποφάσεων (Bayesan Decson Theory Π. Τσακαλίδης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μπεϋζιανή Θεωρία Αποφάσεων (Bayes Decson theory Στατιστικά

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο M3. Διανύσµατα

Κεφάλαιο M3. Διανύσµατα Κεφάλαιο M3 Διανύσµατα Διανύσµατα Διανυσµατικά µεγέθη Φυσικά µεγέθη που έχουν τόσο αριθµητικές ιδιότητες όσο και ιδιότητες κατεύθυνσης. Σε αυτό το κεφάλαιο, θα ασχοληθούµε µε τις µαθηµατικές πράξεις των

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΜΑ: Οδηγίες για τη διδασκαλία των Μαθηµατικών Γ/σίου και Γεν. Λυκείου.

ΘΕΜΑ: Οδηγίες για τη διδασκαλία των Μαθηµατικών Γ/σίου και Γεν. Λυκείου. Να διατηρηθεί µέχρι... ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ENIAIOΣ ΙΟΙΚΗΤΙΚΟΣ ΤΟΜΕΑΣ Π/ΘΜΙΑΣ & /ΘΜΙΑΣ ΕΚΠ/ΣΗΣ /ΝΣΗ ΣΠΟΥ ΩΝ /ΘΜΙΑΣ ΕΚΠ/ΣΗΣ ΤΜΗΜΑ Α' Αν. Παπανδρέου 37, 15180 Μαρούσι Πληροφορίες : Αν. Πασχαλίδου Τηλέφωνο

Διαβάστε περισσότερα

ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΘΕΤΙΚΟΥ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ Β ΛΥΚΕΙΟΥ

ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΘΕΤΙΚΟΥ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ Β ΛΥΚΕΙΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΘΕΤΙΚΟΥ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ Β ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ο : ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΑ 1 ΜΑΘΗΜΑ 1 ο +2 ο ΕΝΝΟΙΑ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ Διάνυσμα ορίζεται ένα προσανατολισμένο ευθύγραμμο τμήμα, δηλαδή ένα ευθύγραμμο τμήμα

Διαβάστε περισσότερα

6-Aνίχνευση. Ακμών - Περιγράμματος

6-Aνίχνευση. Ακμών - Περιγράμματος 6-Aνίχνευση Ακμών - Περιγράμματος Ανίχνευση ακμών Μετατροπή 2 εικόνας σε σύνολο ακμών Εξαγωγή βασικών χαρακτηριστικών της εικόνας Πιο «συμπαγής» αναπαράσταση Ανίχνευση ακμών Στόχος: ανίχνευση ασυνεχειών

Διαβάστε περισσότερα

Η ΤΕΧΝΗ ΤΟΥ ΙΑΒΑΣΜΑΤΟΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΩΝ ΑΡΙΘΜΩΝ (ΠΑΡΕΜΒΟΛΗ ΚΑΙ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ)

Η ΤΕΧΝΗ ΤΟΥ ΙΑΒΑΣΜΑΤΟΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΩΝ ΑΡΙΘΜΩΝ (ΠΑΡΕΜΒΟΛΗ ΚΑΙ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ) Η ΤΕΧΝΗ ΤΟΥ ΙΑΒΑΣΜΑΤΟΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΩΝ ΑΡΙΘΜΩΝ (ΠΑΡΕΜΒΟΛΗ ΚΑΙ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ) ΜΙΧΑΛΗΣ ΤΖΟΥΜΑΣ ΕΣΠΟΤΑΤΟΥ 3 ΑΓΡΙΝΙΟ. ΠΕΡΙΛΗΨΗ Η έννοια της συνάρτησης είναι στενά συνυφασµένη µε τον πίνακα τιµών και τη γραφική παράσταση.

Διαβάστε περισσότερα

Περιεχόμενα. Κεφάλαιο 3 Οι ιδιότητες των αριθμών... 37 3.1 Αριθμητικά σύνολα... 37 3.2 Ιδιότητες... 37 3.3 Περισσότερες ιδιότητες...

Περιεχόμενα. Κεφάλαιο 3 Οι ιδιότητες των αριθμών... 37 3.1 Αριθμητικά σύνολα... 37 3.2 Ιδιότητες... 37 3.3 Περισσότερες ιδιότητες... Περιεχόμενα Πρόλογος... 5 Κεφάλαιο Βασικές αριθμητικές πράξεις... 5. Τέσσερις πράξεις... 5. Σύστημα πραγματικών αριθμών... 5. Γραφική αναπαράσταση πραγματικών αριθμών... 6.4 Οι ιδιότητες της πρόσθεσης

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρμογή ψηφιοποίησης RollMan

Εφαρμογή ψηφιοποίησης RollMan Εφαρμογή ψηφιοποίησης RollMan Η εφαρμογή ψηφιοποίησης των ληξιαρχικών πράξεων RollMan (RollManager) δημιουργήθηκε από την εταιρία ειδικά για το σκοπό αυτό στο πλαίσιο της συνεργασίας με τους Δήμους. Από

Διαβάστε περισσότερα

Μορφοποίηση εικόνων. Εισαγωγή. Στόχος κεφαλαίου

Μορφοποίηση εικόνων. Εισαγωγή. Στόχος κεφαλαίου Περιεχόμενα Κεφάλαιο 1: Προετοιμασία παρουσίασης...1 Κεφάλαιο 2: Διαχείριση διαφανειών...18 Κεφάλαιο 3: Διαχείριση γραφικών...31 Κεφάλαιο 4: Επεξεργασία εικόνων με το Adobe Photoshop...56 Κεφάλαιο 5: Μορφοποίηση

Διαβάστε περισσότερα

ΡΟΜΠΟΤΙΚΗ ΟΡΑΣΗ. Όταν ένα ρομπότ κινείται σε άγνωστο χώρο ή σε χώρο που μπορεί να αλλάξει η διάταξή του τότε εμφανίζεται η ανάγκη της όρασης μηχανής.

ΡΟΜΠΟΤΙΚΗ ΟΡΑΣΗ. Όταν ένα ρομπότ κινείται σε άγνωστο χώρο ή σε χώρο που μπορεί να αλλάξει η διάταξή του τότε εμφανίζεται η ανάγκη της όρασης μηχανής. ΡΟΜΠΟΤΙΚΗ ΟΡΑΣΗ Όταν ένα ρομπότ κινείται σε άγνωστο χώρο ή σε χώρο που μπορεί να αλλάξει η διάταξή του τότε εμφανίζεται η ανάγκη της όρασης μηχανής. Αισθητήρες που χρησιμοποιούνται για να αντιλαμβάνεται

Διαβάστε περισσότερα

o AND o IF o SUMPRODUCT

o AND o IF o SUMPRODUCT Πληροφοριακά Εργαστήριο Management 1 Information Συστήματα Systems Διοίκησης ΤΕΙ Τμήμα Ελεγκτικής Ηπείρου Χρηματοοικονομικής (Παράρτημα Πρέβεζας) και Αντικείµενο: Μοντελοποίηση προβλήµατος Θέµατα που καλύπτονται:

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΤΥ Εφαρμοσμένα Μαθηματικά 1. Τελεστές και πίνακες. 1. Τελεστές και πίνακες Γενικά. Τι είναι συνάρτηση? Απεικόνιση ενός αριθμού σε έναν άλλο.

ΤΕΤΥ Εφαρμοσμένα Μαθηματικά 1. Τελεστές και πίνακες. 1. Τελεστές και πίνακες Γενικά. Τι είναι συνάρτηση? Απεικόνιση ενός αριθμού σε έναν άλλο. ΤΕΤΥ Εφαρμοσμένα Μαθηματικά 1 Τελεστές και πίνακες 1. Τελεστές και πίνακες Γενικά Τι είναι συνάρτηση? Απεικόνιση ενός αριθμού σε έναν άλλο. Ανάλογα, τελεστής είναι η απεικόνιση ενός διανύσματος σε ένα

Διαβάστε περισσότερα

Ευστάθεια Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: Αλγεβρικά κριτήρια

Ευστάθεια Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: Αλγεβρικά κριτήρια ΚΕΣ : Αυτόµατος Έλεγχος ΚΕΣ Αυτόµατος Έλεγχος Ευστάθεια Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: Αλγεβρικά κριτήρια 6 Nicol Tptouli Ευστάθεια και θέση πόλων Σ.Α.Ε ΚΕΣ : Αυτόµατος Έλεγχος Βιβλιογραφία Ενότητας Παρασκευόπουλος

Διαβάστε περισσότερα

ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ

ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ Βασίλης Δ. Ανδριτσάνος Δρ. Αγρονόμος - Τοπογράφος Μηχανικός ΑΠΘ Επίκουρος Καθηγητής ΤΕΙ Αθήνας 3ο εξάμηνο http://eclass.teiath.gr Παρουσιάσεις,

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΑΦΟΡΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΗ ΘΕΩΡΕΙΑ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΛΥΜΕΝΑ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ

ΔΙΑΦΟΡΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΗ ΘΕΩΡΕΙΑ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΛΥΜΕΝΑ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΔΙΑΦΟΡΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΗ ΘΕΩΡΕΙΑ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΛΥΜΕΝΑ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ Φροντιστήριο Μ.Ε. «ΑΙΧΜΗ» Κ.Καρτάλη 8 Βόλος Τηλ. 43598 ΠΊΝΑΚΑΣ ΠΕΡΙΕΧΟΜΈΝΩΝ 3. Η ΕΝΝΟΙΑ ΤΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΟΥ... 5 ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΛΥΜΕΝΑ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ...

Διαβάστε περισσότερα

math-gr Παντελής Μπουμπούλης, M.Sc., Ph.D. σελ. 2 math-gr.blogspot.com, bouboulis.mysch.gr

math-gr Παντελής Μπουμπούλης, M.Sc., Ph.D. σελ. 2 math-gr.blogspot.com, bouboulis.mysch.gr III Όριο Παντελής Μπουμπούλης, MSc, PhD σελ blogspotcom, bouboulismyschgr ΜΕΡΟΣ Πεπερασμένο Όριο στο Α Ορισμός Όριο στο : Όταν οι τιμές μιας συνάρτησης f προσεγγίζουν όσο θέλουμε έναν πραγματικό αριθμό,

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΛΙΚΕΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ (6 Μονάδες ECTS)- Ακαδημαϊκό Έτος 2013 2014

ΤΕΛΙΚΕΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ (6 Μονάδες ECTS)- Ακαδημαϊκό Έτος 2013 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών, Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής ΤΕΛΙΚΕΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ (6 Μονάδες ECTS)- Ακαδημαϊκό Έτος 2013 2014 1. Ερευνητική Περιοχή: Επεξεργασία

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 4ο: Εντολές επιλογής

Κεφάλαιο 4ο: Εντολές επιλογής Χρήστος Τσαγγάρης ΕΕ ΙΠ Τµήµατος Μαθηµατικών, Πανεπιστηµίου Αιγαίου Κεφάλαιο 4ο: Εντολές επιλογής Μέχρι τώρα παρατηρήσαµε ότι τα προβλήµατα που αντιµετωπίσαµε είχαν σειριακή κίνηση, δηλαδή η µία εντολή

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΕΝΝΟΙΩΝ ΕΝΤΑΣΗ ΚΑΙ ΔΥΝΑΜΙΚΟ ΣΕ ΗΛΕΚΤΡΙΚΟ ΠΕΔΙΟ ΠΟΥ ΔΗΜΙΟΥΡΓΕΙΤΑΙ ΑΠΟ ΔΥΟ ΣΗΜΕΙΑΚΑ ΦΟΡΤΙΑ

ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΕΝΝΟΙΩΝ ΕΝΤΑΣΗ ΚΑΙ ΔΥΝΑΜΙΚΟ ΣΕ ΗΛΕΚΤΡΙΚΟ ΠΕΔΙΟ ΠΟΥ ΔΗΜΙΟΥΡΓΕΙΤΑΙ ΑΠΟ ΔΥΟ ΣΗΜΕΙΑΚΑ ΦΟΡΤΙΑ 2 Ο ΣΥΝΕΔΡΙΟ ΣΤΗ ΣΥΡΟ ΤΠΕ ΣΤΗΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ 475 ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΕΝΝΟΙΩΝ ΕΝΤΑΣΗ ΚΑΙ ΔΥΝΑΜΙΚΟ ΣΕ ΗΛΕΚΤΡΙΚΟ ΠΕΔΙΟ ΠΟΥ ΔΗΜΙΟΥΡΓΕΙΤΑΙ ΑΠΟ ΔΥΟ ΣΗΜΕΙΑΚΑ ΦΟΡΤΙΑ Μαστρογιάννης Αθανάσιος Εκπαιδευτικός Δευτεροβάθμιας

Διαβάστε περισσότερα

ΙΑΝΥΣΜΑΤΑ ΘΕΩΡΙΑ ΘΕΜΑΤΑ ΘΕΩΡΙΑΣ. Τι ονοµάζουµε διάνυσµα; αλφάβητου επιγραµµισµένα µε βέλος. για παράδειγµα, Τι ονοµάζουµε µέτρο διανύσµατος;

ΙΑΝΥΣΜΑΤΑ ΘΕΩΡΙΑ ΘΕΜΑΤΑ ΘΕΩΡΙΑΣ. Τι ονοµάζουµε διάνυσµα; αλφάβητου επιγραµµισµένα µε βέλος. για παράδειγµα, Τι ονοµάζουµε µέτρο διανύσµατος; ΙΝΥΣΜΤ ΘΕΩΡΙ ΘΕΜΤ ΘΕΩΡΙΣ Τι ονοµάζουµε διάνυσµα; AB A (αρχή) B (πέρας) Στη Γεωµετρία το διάνυσµα ορίζεται ως ένα προσανατολισµένο ευθύγραµµο τµήµα, δηλαδή ως ένα ευθύγραµµο τµήµα του οποίου τα άκρα θεωρούνται

Διαβάστε περισσότερα

Γενικά Στοιχεία Ηλεκτρονικού Υπολογιστή

Γενικά Στοιχεία Ηλεκτρονικού Υπολογιστή Γενικά Στοιχεία Ηλεκτρονικού Υπολογιστή 1. Ηλεκτρονικός Υπολογιστής Ο Ηλεκτρονικός Υπολογιστής είναι μια συσκευή, μεγάλη ή μικρή, που επεξεργάζεται δεδομένα και εκτελεί την εργασία του σύμφωνα με τα παρακάτω

Διαβάστε περισσότερα

Στην ενότητα αυτή παρατίθενται δεξιότητες που αφορούν στη χρήση των πιο διαδεδομένων λογισμικών Γεωγραφικών Συστημάτων Πληροφοριών (GIS).

Στην ενότητα αυτή παρατίθενται δεξιότητες που αφορούν στη χρήση των πιο διαδεδομένων λογισμικών Γεωγραφικών Συστημάτων Πληροφοριών (GIS). Ενότητα 3η: Χρήση Λογισμικού GIS Το παρακάτω αναλυτικό γνωστικό περιεχόμενο, αποτελεί την τρίτη ενότητα της εξεταστέας ύλης για την πιστοποίηση GISPro και παρέχει το υπόβαθρο της πρακτικής εξέτασης στο

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Γραφικές παραστάσεις, κλίση καµπύλης Μέθοδος των ελαχίστων τετραγώνων

ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Γραφικές παραστάσεις, κλίση καµπύλης Μέθοδος των ελαχίστων τετραγώνων ΘΕ ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Γραφικές παραστάσεις, κλίση καµπύλης Μέθοδος των ελαχίστων τετραγώνων 1. Σκοπός Πρόκειται για θεωρητική άσκηση που σκοπό έχει την περιληπτική αναφορά σε θεµατολογίες που αφορούν την

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 10 Περιστροφική Κίνηση. Copyright 2009 Pearson Education, Inc.

Κεφάλαιο 10 Περιστροφική Κίνηση. Copyright 2009 Pearson Education, Inc. Κεφάλαιο 10 Περιστροφική Κίνηση Περιεχόµενα Κεφαλαίου 10 Γωνιακές Ποσότητες Διανυσµατικός Χαρακτήρας των Γωνιακών Ποσοτήτων Σταθερή γωνιακή Επιτάχυνση Ροπή Δυναµική της Περιστροφικής Κίνησης, Ροπή και

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΑΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΑΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΑΣ MM505 ΗΛΕΚΤΡΙΚΕΣ ΜΗΧΑΝΕΣ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΟΙ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΙ Εργαστήριο ο - Θεωρητικό Μέρος Βασικές ηλεκτρικές μετρήσεις σε συνεχές και εναλλασσόμενο

Διαβάστε περισσότερα

Συνήθεις διαφορικές εξισώσεις προβλήματα οριακών τιμών

Συνήθεις διαφορικές εξισώσεις προβλήματα οριακών τιμών Συνήθεις διαφορικές εξισώσεις προβλήματα οριακών τιμών Οι παρούσες σημειώσεις αποτελούν βοήθημα στο μάθημα Αριθμητικές Μέθοδοι του 5 ου εξαμήνου του ΤΜΜ ημήτρης Βαλουγεώργης Καθηγητής Εργαστήριο Φυσικών

Διαβάστε περισσότερα

1. Πότε χρησιμοποιούμε την δομή επανάληψης; Ποιες είναι οι διάφορες εντολές (μορφές) της;

1. Πότε χρησιμοποιούμε την δομή επανάληψης; Ποιες είναι οι διάφορες εντολές (μορφές) της; 1. Πότε χρησιμοποιούμε την δομή επανάληψης; Ποιες είναι οι διάφορες (μορφές) της; Η δομή επανάληψης χρησιμοποιείται όταν μια σειρά εντολών πρέπει να εκτελεστεί σε ένα σύνολο περιπτώσεων, που έχουν κάτι

Διαβάστε περισσότερα

Ελλιπή δεδομένα. Εδώ έχουμε 1275. Στον πίνακα που ακολουθεί δίνεται η κατά ηλικία κατανομή 1275 ατόμων

Ελλιπή δεδομένα. Εδώ έχουμε 1275. Στον πίνακα που ακολουθεί δίνεται η κατά ηλικία κατανομή 1275 ατόμων Ελλιπή δεδομένα Στον πίνακα που ακολουθεί δίνεται η κατά ηλικία κατανομή 75 ατόμων Εδώ έχουμε δ 75,0 75 5 Ηλικία Συχνότητες f 5-4 70 5-34 50 35-44 30 45-54 465 55-64 335 Δεν δήλωσαν 5 Σύνολο 75 Μπορεί

Διαβάστε περισσότερα

1.1.3 t. t = t2 - t1 1.1.4 x2 - x1. x = x2 x1 . . 1

1.1.3 t. t = t2 - t1 1.1.4  x2 - x1. x = x2 x1 . . 1 1 1 o Κεφάλαιο: Ευθύγραµµη Κίνηση Πώς θα µπορούσε να περιγραφεί η κίνηση ενός αγωνιστικού αυτοκινήτου; Πόσο γρήγορα κινείται η µπάλα που κλώτσησε ένας ποδοσφαιριστής; Απαντήσεις σε τέτοια ερωτήµατα δίνει

Διαβάστε περισσότερα

Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων. Παράδειγμα

Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων. Παράδειγμα Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων Παράδειγμα Με πίνακες Με διαγράμματα Ονομαστικά δεδομένα Εδώ τα περιγραφικά μέτρα (μέσος, διάμεσος κλπ ) δεν έχουν νόημα Πήραμε ένα δείγμα από 25 άτομα και τα ρωτήσαμε

Διαβάστε περισσότερα

ιδάσκων: ηµήτρης Ζεϊναλιπούρ

ιδάσκων: ηµήτρης Ζεϊναλιπούρ Κεφάλαιο 1.3-1.4: Εισαγωγή Στον Προγραµµατισµό ( ιάλεξη 2) ιδάσκων: ηµήτρης Ζεϊναλιπούρ Περιεχόµενα Εισαγωγικές Έννοιες - Ορισµοί Ο κύκλος ανάπτυξης προγράµµατος Παραδείγµατα Πότε χρησιµοποιούµε υπολογιστή?

Διαβάστε περισσότερα

Ερωτήσεις Απαντήσεις επανάληψης κεφ.9 (Πολυμέσα).

Ερωτήσεις Απαντήσεις επανάληψης κεφ.9 (Πολυμέσα). 14 ο Γυμνάσιο Περιστερίου 1 Ερωτήσεις Απαντήσεις επανάληψης κεφ.9 (Πολυμέσα). Μάθημα 9.1 Ο κόσμος των Πολυμέσων 1. Τι είναι μια Εφαρμογή Πολυμέσων. Λογισμικό στο οποίο χρησιμοποιούνται πολλά και διαφορετικά

Διαβάστε περισσότερα

Γραφικά & Οπτικοποίηση. Κεφάλαιο 1. Εισαγωγή. Γραφικά & Οπτικοπίηση: Αρχές & Αλγόριθμοι Κεφάλαιο 1

Γραφικά & Οπτικοποίηση. Κεφάλαιο 1. Εισαγωγή. Γραφικά & Οπτικοπίηση: Αρχές & Αλγόριθμοι Κεφάλαιο 1 Γραφικά & Οπτικοποίηση Κεφάλαιο 1 Εισαγωγή Ιστορικά Ιστορική ανασκόπηση : 2 Ιστορικά (2) Ρυθμοί ανάπτυξης CPU και GPU 3 Εφαρμογές Ειδικά εφέ για ταινίες & διαφημίσεις Επιστημονική εξερεύνηση μέσω οπτικοποίησης

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΙΖΩ ΚΑΙ ΚΑΤΑΛΑΒΑΙΝΩ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ

ΠΑΙΖΩ ΚΑΙ ΚΑΤΑΛΑΒΑΙΝΩ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ 1oς ΚΥΚΛΟΣ - ΠΑΙΖΟΥΜΕ ΚΑΙ ΜΑΘΑΙΝΟΥΜΕ ΤΟΥΣ ΑΡΙΘΜΟΥΣ Α Ενότητα Ανακαλύπτουμε τις ιδιότητες των υλικών μας, τα τοποθετούμε σε ομάδες και διατυπώνουμε κριτήρια ομαδοποίησης Οι μαθητές μαθαίνουν να αναπτύσσουν

Διαβάστε περισσότερα

Αναγνώριση Προτύπων - Νευρωνικά ίκτυα

Αναγνώριση Προτύπων - Νευρωνικά ίκτυα ΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΣΕΡΡΩΝ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ Αναγνώριση Προτύπων - Νευρωνικά ίκτυα ρ. Χαράλαµπος Π. Στρουθόπουλος Αναπληρωτής Καθηγητής

Διαβάστε περισσότερα

Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ

Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΤΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Μ ΑΪΟΥ 2002 2004 Δ ΕΥΤΕΡΟ ΜΕΡΟΣ Π ΕΡΙΛΗΨΗ: Η μελέτη αυτή έχει σκοπό να παρουσιάσει και να ερμηνεύσει τα ευρήματα που προέκυψαν από τη στατιστική

Διαβάστε περισσότερα

Βρέντζου Τίνα Φυσικός Μεταπτυχιακός τίτλος: «Σπουδές στην εκπαίδευση» ΜEd Email : stvrentzou@gmail.com

Βρέντζου Τίνα Φυσικός Μεταπτυχιακός τίτλος: «Σπουδές στην εκπαίδευση» ΜEd Email : stvrentzou@gmail.com 1 1.1 Ευθύγραμμη κίνηση 1. Να αναφέρετε ποια από τα σώματα που φαίνονται στην εικόνα κινούνται. Α. Ως προς τη Γη B. Ως προς το αυτοκίνητο. Α. Ως προς τη Γη κινούνται το αυτοκίνητο, το αεροπλάνο και ο γλάρος.

Διαβάστε περισσότερα

Η ΜΕΘΟΔΟΣ PCA (Principle Component Analysis)

Η ΜΕΘΟΔΟΣ PCA (Principle Component Analysis) Η ΜΕΘΟΔΟΣ PCA (Principle Component Analysis) Η μέθοδος PCA (Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών), αποτελεί μία γραμμική μέθοδο συμπίεσης Δεδομένων η οποία συνίσταται από τον επαναπροσδιορισμό των συντεταγμένων ενός

Διαβάστε περισσότερα

Μέτρηση της επιτάχυνσης της βαρύτητας με τη βοήθεια του απλού εκκρεμούς.

Μέτρηση της επιτάχυνσης της βαρύτητας με τη βοήθεια του απλού εκκρεμούς. Μ2 Μέτρηση της επιτάχυνσης της βαρύτητας με τη βοήθεια του απλού εκκρεμούς. 1 Σκοπός Η εργαστηριακή αυτή άσκηση αποσκοπεί στη μέτρηση της επιτάχυνσης της βαρύτητας σε ένα τόπο. Αυτή η μέτρηση επιτυγχάνεται

Διαβάστε περισσότερα

Οδηγός Αυτοαξιολόγησης EFQM Ο ΗΓΟΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΗΣ ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑΣ ΑΥΤΟΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ EFQM ΣΤΙΣ ΣΥΝΕΡΓΑΣΙΕΣ

Οδηγός Αυτοαξιολόγησης EFQM Ο ΗΓΟΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΗΣ ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑΣ ΑΥΤΟΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ EFQM ΣΤΙΣ ΣΥΝΕΡΓΑΣΙΕΣ Ο ΗΓΟΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΗΣ ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑΣ ΑΥΤΟΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ EFQM ΣΤΙΣ ΣΥΝΕΡΓΑΣΙΕΣ 1 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ... 3 2. Η ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑ ΤΗΣ EFQM ΚΑΙ ΤΟ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟ ΑΥΤΟΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ... 4 3. Η ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑ ΣΤΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ

Διαβάστε περισσότερα

x 2 = x 2 1 + x 2 2. x 2 = u 2 + x 2 3 Χρησιµοποιώντας το συµβολισµό του ανάστροφου, αυτό γράφεται x 2 = x T x. = x T x.

x 2 = x 2 1 + x 2 2. x 2 = u 2 + x 2 3 Χρησιµοποιώντας το συµβολισµό του ανάστροφου, αυτό γράφεται x 2 = x T x. = x T x. Κεφάλαιο 4 Μήκη και ορθές γωνίες Μήκος διανύσµατος Στο επίπεδο, R 2, ϐρίσκουµε το µήκος ενός διανύσµατος x = (x 1, x 2 ) χρησιµοποιώντας το Πυθαγόρειο ϑεώρηµα : x 2 = x 2 1 + x 2 2. Στο χώρο R 3, εφαρµόζουµε

Διαβάστε περισσότερα

ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΜΕΘΟΔΟΥ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΕΙΚΟΝΩΝ ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΟ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ

ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΜΕΘΟΔΟΥ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΕΙΚΟΝΩΝ ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΟ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ Τ Ε Χ Ν Ο Λ Ο Γ Ι Κ Ο Ε Κ Π Α Ι Δ Ε Υ Τ Ι Κ Ο Ι Δ Ρ Υ Μ Α Σ Ε Ρ Ρ Ω Ν Σ Χ Ο Λ Η Τ Ε Χ Ν Ο Λ Ο Γ Ι Κ Ω Ν Ε Φ Α Ρ Μ Ο Γ Ω Ν Τ Μ Η Μ Α Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ & Ε Π Ι Κ Ο Ι Ν Ω Ν Ι Ω Ν ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΜΕΘΟΔΟΥ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ & ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2010 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ & ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2010 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ & ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 00 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑ Α Α. Έστω t, t,..., t ν οι παρατηρήσεις µιας ποσοτικής µεταβλητής Χ ενός δείγµατος µεγέθους ν, που έχουν µέση τιµή x. Σχηµατίζουµε

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι Χρήστος Γκόγκος ΤΕΙ Ηπείρου Χειμερινό Εξάμηνο 2014-2015 Παρουσίαση 20 Huffman codes 1 / 12 Κωδικοποίηση σταθερού μήκους Αν χρησιμοποιηθεί κωδικοποίηση σταθερού μήκους δηλαδή

Διαβάστε περισσότερα

Προσδιορισμός της σταθεράς ενός ελατηρίου.

Προσδιορισμός της σταθεράς ενός ελατηρίου. Μ3 Προσδιορισμός της σταθεράς ενός ελατηρίου. 1 Σκοπός Στην άσκηση αυτή θα προσδιοριστεί η σταθερά ενός ελατηρίου χρησιμοποιώντας στην ακολουθούμενη διαδικασία τον νόμο του Hooke και τη σχέση της περιόδου

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Δεδομένων - Γραφικές Παραστάσεις

Επεξεργασία Δεδομένων - Γραφικές Παραστάσεις 1. Σκοπός Επεξεργασία Δεδομένων - Γραφικές Παραστάσεις Σκοπός της άσκησης είναι να εξοικειωθούν οι σπουδαστές με τη γραφική απεικόνιση των δεδομένων τους, την χρήση των γραφικών παραστάσεων για την εξαγωγή

Διαβάστε περισσότερα

Ανάπτυξη και δηµιουργία µοντέλων προσοµοίωσης ροής και µεταφοράς µάζας υπογείων υδάτων σε καρστικούς υδροφορείς µε χρήση θεωρίας νευρωνικών δικτύων

Ανάπτυξη και δηµιουργία µοντέλων προσοµοίωσης ροής και µεταφοράς µάζας υπογείων υδάτων σε καρστικούς υδροφορείς µε χρήση θεωρίας νευρωνικών δικτύων Ανάπτυξη και δηµιουργία µοντέλων προσοµοίωσης ροής και µεταφοράς µάζας υπογείων υδάτων σε καρστικούς υδροφορείς µε χρήση θεωρίας νευρωνικών δικτύων Περίληψη ιδακτορικής ιατριβής Τριχακης Ιωάννης Εργαστήριο

Διαβάστε περισσότερα

1. Ποια μεγέθη ονομάζονται μονόμετρα και ποια διανυσματικά;

1. Ποια μεγέθη ονομάζονται μονόμετρα και ποια διανυσματικά; ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ο ΚΙΝΗΣΗ 2.1 Περιγραφή της Κίνησης 1. Ποια μεγέθη ονομάζονται μονόμετρα και ποια διανυσματικά; Μονόμετρα ονομάζονται τα μεγέθη τα οποία, για να τα προσδιορίσουμε πλήρως, αρκεί να γνωρίζουμε

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ. Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα

ΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ. Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα ΑΡΧΙΜΗ ΗΣ - ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑ ΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ Υποέργο: «Ανάκτηση και προστασία πνευµατικών δικαιωµάτων σε δεδοµένα πολυδιάστατου ψηφιακού σήµατος (Εικόνες Εικονοσειρές)» Πακέτο Εργασίας 1: Ανάπτυξη βάσης

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΜΑ Α ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ

ΘΕΜΑ Α ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ ΘΕΜΑ Α ΑΝΑΚΕΦΑΛΑΙΩΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ Γ' ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΠΕΜΠΤΗ 26 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2012 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ (ΚΥΚΛΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος xi 1 Αντικείμενα των Πιθανοτήτων και της Στατιστικής 1 1.1 Πιθανοτικά Πρότυπα και Αντικείμενο των Πιθανοτήτων, 1 1.2 Αντικείμενο της Στατιστικής, 3 1.3 Ο Ρόλος των Πιθανοτήτων

Διαβάστε περισσότερα

27-Ιαν-2009 ΗΜΥ 429. 2. (ι) Βασική στατιστική (ιι) Μετατροπές: αναλογικό-σεψηφιακό και ψηφιακό-σε-αναλογικό

27-Ιαν-2009 ΗΜΥ 429. 2. (ι) Βασική στατιστική (ιι) Μετατροπές: αναλογικό-σεψηφιακό και ψηφιακό-σε-αναλογικό ΗΜΥ 429 2. (ι) Βασική στατιστική (ιι) Μετατροπές: αναλογικό-σεψηφιακό και ψηφιακό-σε-αναλογικό 1 (i) Βασική στατιστική 2 Στατιστική Vs Πιθανότητες Στατιστική: επιτρέπει μέτρηση και αναγνώριση θορύβου και

Διαβάστε περισσότερα

Περιεχόμενα. Δομές δεδομένων. Τεχνικές σχεδίασης αλγορίθμων. Εισαγωγή στον προγραμματισμό. Υποπρογράμματα. Επαναληπτικά κριτήρια αξιολόγησης

Περιεχόμενα. Δομές δεδομένων. Τεχνικές σχεδίασης αλγορίθμων. Εισαγωγή στον προγραμματισμό. Υποπρογράμματα. Επαναληπτικά κριτήρια αξιολόγησης Περιεχόμενα Δομές δεδομένων 37. Δομές δεδομένων (θεωρητικά στοιχεία)...11 38. Εισαγωγή στους μονοδιάστατους πίνακες...16 39. Βασικές επεξεργασίες στους μονοδιάστατους πίνακες...25 40. Ασκήσεις στους μονοδιάστατους

Διαβάστε περισσότερα

GIS: Εισαγωγή στα Γεωγραφικά Συστήµατα Πληροφοριών

GIS: Εισαγωγή στα Γεωγραφικά Συστήµατα Πληροφοριών GIS: Εισαγωγή στα Γεωγραφικά Συστήµατα Πληροφοριών Σηµειώσεις Σεµιναρίου ηµήτρης Τσολάκης v1.2 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1. Εισαγωγή... 9 1.1. GIS in Greek...10 1.2. Γιατί GIS;...10 1.3. Τι Είναι τα GIS...12 1.3.1.

Διαβάστε περισσότερα

2 η Εργαστηριακή Άσκηση

2 η Εργαστηριακή Άσκηση Πανεπιστήμιο Πατρών Τμήμα Μηχ. Η/Υ & Πληροφορικής Ψ Η Φ Ι Α Κ Ε Σ Τ Η Λ Ε Π Ι Κ Ο Ι Ν Ω Ν Ι ΕΣ 2 η Εργαστηριακή Άσκηση Σύγκριση Ομόδυνων Ζωνοπερατών Συστημάτων 8-PSK και 8-FSK Στην άσκηση αυτή καλείστε

Διαβάστε περισσότερα

Ε π ι μ έ λ ε ι α Κ Ο Λ Λ Α Σ Α Ν Τ Ω Ν Η Σ

Ε π ι μ έ λ ε ι α Κ Ο Λ Λ Α Σ Α Ν Τ Ω Ν Η Σ Ε π ι μ έ λ ε ι α Κ Ο Λ Λ Α Σ Α Ν Τ Ω Ν Η Σ 1 Συναρτήσεις Όταν αναφερόμαστε σε μια συνάρτηση, ουσιαστικά αναφερόμαστε σε μια σχέση ή εξάρτηση. Στα μαθηματικά που θα μας απασχολήσουν, με απλά λόγια, η σχέση

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Ανάλυση Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: Χρονική Απόκριση και Απόκριση Συχνότητας

Εισαγωγή στην Ανάλυση Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: Χρονική Απόκριση και Απόκριση Συχνότητας ΚΕΣ Αυτόµατος Έλεγχος Εισαγωγή στην Ανάλυση Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: Χρονική Απόκριση και Απόκριση Συχνότητας 6 Ncola Tapaoul Βιβλιογραφία Ενότητας Παρασκευόπουλος [5]: Κεφάλαιο 4 Παρασκευόπουλος

Διαβάστε περισσότερα

I. ΜΙΓΑΔΙΚΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ. math-gr

I. ΜΙΓΑΔΙΚΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ. math-gr I ΜΙΓΑΔΙΚΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ i e ΜΕΡΟΣ Ι ΟΡΙΣΜΟΣ - ΒΑΣΙΚΕΣ ΠΡΑΞΕΙΣ Α Ορισμός Ο ορισμός του συνόλου των Μιγαδικών αριθμών (C) βασίζεται στις εξής παραδοχές: Υπάρχει ένας αριθμός i για τον οποίο ισχύει i Το σύνολο

Διαβάστε περισσότερα

DIP_06 Συμπίεση εικόνας - JPEG. ΤΕΙ Κρήτης

DIP_06 Συμπίεση εικόνας - JPEG. ΤΕΙ Κρήτης DIP_06 Συμπίεση εικόνας - JPEG ΤΕΙ Κρήτης Συμπίεση εικόνας Το μέγεθος μιας εικόνας είναι πολύ μεγάλο π.χ. Εικόνα μεγέθους Α4 δημιουργημένη από ένα σαρωτή με 300 pixels ανά ίντσα και με χρήση του RGB μοντέλου

Διαβάστε περισσότερα

Digital Image Processing

Digital Image Processing Digital Image Processing Intensity Transformations Πέτρος Καρβέλης pkarvelis@gmail.com Images taken from: R. Gonzalez and R. Woods. Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008. Image Enhancement: είναι

Διαβάστε περισσότερα