Диагно́стика:
Теория распознава́ния о́бразов — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно или нельзя переходить улицу.
Свой-чужой:
Обработка текстов на естественном языке — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза текстов на естественных языках. Применительно к искусственному интеллекту анализ означает понимание языка, а синтез — генерацию грамотного текста.
Машинное обучение — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счёт применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Обучение без учителя — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов, и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между объектами.
Уде́льная — пассажирский железнодорожный остановочный пункт Рязанского направления Московской железной дороги в дачном посёлке Удельная Московской области.
Распознавание образов:
Оптическое распознавание символов — механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в текстовые данные, использующиеся для представления символов в компьютере. Распознавание широко применяется для преобразования книг и документов в электронный вид, для автоматизации систем учёта в бизнесе или для публикации текста на веб-странице. Оптическое распознавание символов позволяет редактировать текст, осуществлять поиск слов или фраз, хранить его в более компактной форме, демонстрировать или распечатывать материал, не теряя качества, анализировать информацию, а также применять к тексту электронный перевод, форматирование или преобразование в речь. Оптическое распознавание текста является исследуемой проблемой в областях распознавания образов, искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
Распознавание рукописного ввода — способность компьютера получать и интерпретировать рукописный ввод. Распознавание текста может производиться «офлайновым» методом из уже написанного на бумаге текста или «онлайновым» методом считыванием движений кончика ручки, к примеру по поверхности специального компьютерного экрана.
Распознавание речи — автоматический процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию. Обратной задачей является синтез речи.
Голосовое управление — способ взаимодействия с устройством при помощи голоса. В отличие от распознавания речи, голосовое управление предназначено для ввода управляющих команд — например, «открыть файл», «показать погоду на завтра», «выключить звук». И хотя с помощью системы голосового управления можно вводить и контент, такой ввод будет крайне некомфортным, поскольку оператору придётся делать четкие паузы между отдельными словами.
Распознавание лиц — практическое приложение теории распознавания образов, в задачу которого входит автоматическая локализация лица на фотографии и, в случае необходимости, идентификация персоны по лицу. Функцию идентификации людей на фотографиях уже активно используют в программном обеспечении для управления фотоальбомами.
Биоме́трия — система распознавания людей по одной или более физическим или поведенческим чертам. В области информационных технологий биометрические данные используются в качестве формы управления идентификаторами доступа и контроля доступа. Также биометрический анализ используется для выявления людей, которые находятся под наблюдением.
Цистоскопия — медицинский метод исследования, осмотр внутренней поверхности мочевого пузыря, вид эндоскопии. Цистоскопия производится с помощью эндоскопа, который вводят через мочеиспускательный канал (уретру).
Атрибуция — в филологии — определение подлинности или подложности рукописного текста и установление его автора. Атрибуция в искусствоведении — определение места и времени создания художественного произведения, принадлежности его конкретному историческому периоду (датировка), художественному направлению, течению, стилю, школе, создавшему его мастеру. Атрибутирование может производиться устно или письменно, в формах аннотации, исторической справки, биобиблиографического поиска.
«Google Goggles» — загружаемое программное приложение, созданное компанией Google Inc. в 2009 году для мобильных телефонов на базе семейства операционных систем Android, служащее для визуального поиска, распознавания изображений, а также некоторых других функций и реализующее принцип дополненной реальности.
Медици́нская диагно́стика — процесс установления диагноза, то есть заключения о сущности болезни и состоянии пациента, выраженное в принятой медицинской терминологии. Этим же термином называется и раздел клинической медицины, изучающий содержание, методы и последовательные ступени процесса распознавания болезней или особых физиологических состояний.
Yandex SpeechKit — технология распознавания речи и синтеза речи от российской компании Яндекс.
Двойственные изображения или обратимые фигуры — это оптическая иллюзия, которая использует графическую схожесть и свойства зрительной системы интерпретации двух и более различных форм изображения. Имеются знаменитые рисунки, вызывающие феномен мультиустойчивого восприятия. Мультиустойчивое восприятие — это возможность воспринимать одно изображение устойчиво в нескольких смыслах. Классическими примерами служат кролик-утка и ваза Рубина. Двойственные изображения важны в области психологии, поскольку часто являются инструментом исследования в экспериментах. Существуют различные свидетельства о возможности представить двойственные изображения в уме, но большинство исследователей следуют теории, что такие изображения в уме правильно представить невозможно . Рисунок уткозайца, по-видимому, является одним из старейших рисунков такого типа. Он был опубликован в немецком юмористическом журнале Fliegende Blätter.