- •Объекты управления. Моделирование. Понятие модели.
- •Имитационные модели.
- •Сущность автоматизации производства.
- •Кибернетика как теор. Основа автоматизации производства.
- •Структура асу полиграфическими предприятиями и издательствами.
- •Структура обеспечения асу: организационное, алгоритмическое, программное, технологическое и информационное обеспечение.
- •9. Классификация сигналов
- •10. Импульсная модуляция сигнала.
- •11. Цифровая обработка сигналов
- •12. Информационные свойства сигналов: понятие информации.
- •13. Энтропия, свойства энтропии, количество информации в сигналах
- •14. Кодирование информации, кодирование как процесс представления информации в цифровой форме
- •15. Код Шеннона–Фано
- •16. Код Хаффмана
- •17. Помехоустойчивое кодирование
- •18. Характеристики каналов связи
- •19. Передача дискретной информации при отсутствии и наличии помех с использованием непрерывных сигналов
- •20. Информационные свойства текста
- •21. Информационные свойства иллюстрации
- •22. Информационная емкость оригинала
- •23. Количество информации при вводе ее с оптических носителей эвм
- •24. Информационная емкость растрированных/нерастрированных изображений
- •25. Информационная емкость цветных изображений
- •26. Редакционно-издательский процесс (рип) как объект автоматизации
- •27. Структура систем переработки текста и иллюстраций
- •28. Алгоритмы автоматизированных систем управления редакционно-издательскими процессами
- •29. Обработка текста после его кодирования.
- •30. Ввод и обработка изображений.
- •31. Обработка тоновых и ч/б иллюстраций.
- •32. Структура обеспечения аспти (автоматизированные системы переработки текста и иллюстраций): информационное обеспечение.
- •33. Структура обеспечения аспти: по.
- •34. Методы оценки качества процесса переработки текста.
- •35. Клавиатурный ввод информации.
- •36. Читающие автоматы: назначение, основные у-ва
- •37. Речевой вид информации, методы и у-ва
- •38. Цифровая цветопроба
- •39. Методы распознавания и способы считывания знаков: процесс распознавания, задачи распознавания
- •Способы считывания знаков
- •40. Программа Matlab, ее характеристики, возможности, обработка изображений
- •41. Пространственная фильтрация Matlab
- •42. Системы автоматизации и управления в издательстве и полиграфии
- •43. Технология «рабочих потоков» в издательстве и полиграфии
- •44. Общее описание функционирования комплексной системы автоматизации издательства и принципов её построения
- •45. Характеристика текстов, виды и предъявляемые к ним требования
- •46. Общие сведения и техническая характеристика сканеров
- •47. Фотоприёмник (пзс-линейка) планшетного сканера, его работа, у-во, достоинство и недостатки
- •48. Барабанные сканеры, область их использования, у-во, работа
- •49. Электрофотографический процесс и его особенности, явление коронного заряда, фоторецепторы
- •50. Система e-Print 1000.
- •51. Основные узлы цифровой офсетной печатной машины Indigo e-Print 1000.
- •52. Контролирующие и измерительные приборы в схеме автоматизации печатной машины Indigo e-Print 1000.
- •53. Конструкция лазерной записывающей головки, её работа и особенности конструкции.
- •54. Модулятор, его назначение, какие бывают. Какое физическое явление лежит в основе аом, его достоинства по сравнению с эом.
- •55. Конструкция и принцип действия дефлектора.
- •56. Управление процессом подготовки материала к публикации.
- •57. Управление сайтом и система поддержки удаленных сотрудников
- •58. Автоматизация рип с использованием скриптов adobe
- •59. Объекты, методы, свойства InDesign
- •60. Назначение и структура су печатных процессов
- •61. Типовая структура асу
- •62. Управление подачей бумажного полотна
- •Общие принципы планирования производства
- •Роль средств автоматизации в планировании производства
- •Принцип управления предприятием
- •Сущность интеграции производств полиграфии
- •Назначение и классификация автоматических поточных линий
- •Роботизированные технологические комплексы
36. Читающие автоматы: назначение, основные у-ва
Читающие автоматы предназначены для автоматического чтения и распознавания цифр, букв и слов печатного и рукописного текста с целью их ввода в ЭВМ.
Реализованы в виде: специализированные читающие автоматы и персональные ЭВМ со сканерами и принтерами.
Рецепторное у-во предназначено для сбора информации и считывания текста. Выполняет функции: нахождение начальной точки, определение положения знака каждой строки, определение конца строки и конца страницы.
Селектроное у-во служит для выбора признаков идентификации, классификации и распознавания образов. Оно может быть представлено в виде: самонастраивающийся фильтр признаков, который синтезирует воспринимаемый образ; самонастраивающийся генератор эталонных образов и у-ва отнесения синтезированного образа к одному определенному классу.
Эффектроное у-во предназначено для представления результатов распознавания на каком-либо носителе информации.
Кроме того, читающий автомат включает входной бункер со счетчиком и транспортирующим у-вом для подачи листа с выводом этого листа после прочтения в выходной бункер или в бункер листов с отказами, а также у-во передачи символа отказа со счетчиком числа этого отказа с указанием строки и знака.
Основными характеристиками читающих автоматов, служащих для распознавания текстов, являются скорость считывания, вероятность ошибки и вероятность отказа считывания.
Наибольшее количество ошибок в распознавании машинописных текстов возникает в буквах ж, ю, и, й. Различия в принципах построения читающих автоматов связано с их назначением. Одни читающие автоматы предназначены только для распознавания цифр, другие — для распознавания печатных текстов, третьи — для распознавания рукописных текстов.
37. Речевой вид информации, методы и у-ва
Системы распознавания звуков речи весьма перспективны, т. к. позволяют кардинальным образом решить проблему ввода информации в ЭВМ с целью ее дальнейшей обработки, а также обеспечения возможности управления голосом различными машинами и роботами. Решение этой задачи сводится сначала к распознаванию звуков речи (фонем), а затем к объединению этих звуков в слова. Любое устное сообщение может быть представлено последовательностью фонем и пауз между ними. Точное выделение фонем и их число позволяют описывать устную речь без искажений. В русской устной речи выделяют порядка 40–45 фонем, которым соответствуют определенные коды, хранящие в памяти ЭВМ.
Современные у-ва речевого ввода делятся на у-ва распознавания речи и у-ва идентификации говорящего. Система речи включает в себя человека, алгоритм распознавания и у-ва, его реализующие. Основная стратегия решения задачи распознавания речи базируется на заблаговременном формировании словаря речевых сегментов, которые играют роль эталонов. Процедура распознавания при этом сводится к сравнению сигнала на входе у-ва с эталонами и определение для каждого эталона меры сходства. Обычно в таких системах в качестве речевого сегмента выбирается слово, т. к. для него сравнительно просто определить начало и конец, т. е. границы. В этом случае объем словаря соответствует количеству распознаваемых слов. Аппаратно-программные средства, в рамках которых реализуется программы распознавания речи, получили название «речевые анализаторы». Эти у-ва осуществляют преобразование речевых сигналов с микрофона (информационный поток сигнала порядка 100 тыс. бит/с.) в последовательность цифровых кодов символов с существенно меньшим информационным потоком (10–10 тыс. бит/с) и обязательным сохранением передачи смыслового компонента речи. Имеющее место сжатие информационного потока осуществляется за счет введения операции распознавания смысловых элементов речи (фразы, слова). Анализаторы подразделяются на две группы: анализаторы ограниченного словаря и универсальные. Анализаторы ограниченного словаря ориентированы на распознавание заданного конкретной задачей числа речевых команд (обычно порядка 100)
Распознавание осуществляется путем нелинейного сопоставления во времени эталонов команд с произносимой командой и выбора наиболее схожего из них. Формирование словаря команд в таких анализаторах происходит в процессе обучения на голос диктора. Универсальные анализаторы ориентированы на текущее распознавание полного набора текущих элементов речи, из которых может быть осуществлено и в конечном счете распознано любое слово или слитно произнесенное сообщение.
|
|
Анализатор ограниченного словаря |
Универсальный анализатор |
Существующие речевые процессоры налагают достаточно жесткие условия на пользователя, прежде всего слова должны произноситься в виде речевой команды — слова-фразы с обязательной паузой. Во-вторых, настройка анализатора на словарь и голос диктора путем как минимум однократного чтения всего словаря речевых команд. В-третьих, в помещении не допустим высокий уровень шума. При этом у-ва обеспечивают надежность распознавания речевых команд порядка 99%, которая может быть достигнута благодаря использованию метода динамического программирования.