TON- UND BILDMUSTERERKENNUNG

Dieses Buch stellt eine Studie auf der Grundlage der Konzepte und künstliche neuronale Architekturen und ihre Anwendungen im Allgemeinen, und im Besonderen die Mustererkennung. Die Plattform und Programmiersprache Borland Delphi 7 wird verwendet, um zwei Systeme zu implementieren, eines für die Bilderkennung und das andere für die Tonerkennung. Die Programmiersprache Borland Delphi verwendet einige Komponenten, die die Architektur und die Konzepte von MLP (Multilayer Perceptron) und SOM (Self Organizing Map) Netzen simulieren.Um mit beiden Arten der Mustererkennung zu arbeiten, verwenden wir zwei unabhängig voneinander programmierte Anwendungen mit zwei verschiedenen künstlichen neuronalen Netzen, eines für die Bilderkennung und eines für die Tonerkennung. Für das Bilderkennungsnetz verwenden wir Bilder des Zeichentyps, in der fraglichen Anwendung werden speziell Bilder von Ziffern verwendet. Und das Tonerkennungsnetz verwendet das Konzept der Töne für die Erkennung, so dass es speziell erkannt werden Töne idealisiert die Wiedergabe der Klang einer Telefontastatur.

Autorentext

Derzeit ist er Professor für Informatik am Bundesinstitut von Mato Grosso (IFMT). Er hat einen Abschluss in Computertechnik (2010), einen Master in Elektrotechnik (2013) und in Maschinenbau (2014), ein Sandwich-Doktorat am INESC-TEC Porto (2015), einen Doktortitel in Elektrotechnik (2016) und ein Post-Doktorat in struktureller Fehlerdiagnose und intelligenten Systemen (2017).