1 Основные определения
Распознавание образов – это научная дисциплина, целью которой является классификация объектов по нескольким категориям или классам. Объекты называются образами.
Распознавание основывается на прецедентах.
Прецедент – это образ, правильная классификация которого известна, принимаемый как образец при решении задач классификации.
Будем считать, что все объекты или явления разбиты на конечное число классов. Для каждого класса известно и изучено конечное число объектов – прецедентов.
Задача распознавания образов состоит в том, чтобы отнести новый распознаваемый объект к какому-либо классу.
Признак – это некоторое количественное измерение объекта произвольной природы. Совокупность признаков, относящихся к одному образу, называется вектором признаков. Вектора признаков принимают значения в пространстве признаков.
Каждому образу ставится в соответствие единственное значение вектора признаков и наоборот: каждому значению вектора признаков соответствует единственный образ.
Классификатором или решающим правилом называется правило отнесения образа к одному из классов на основании его вектора признаков.
П
ример.
Рассмотрим задачу диагностики опухоли печени по результатам инструментального исследования. Доброкачественные (левый рисунок – класс A) и злокачественные (правый рисунок – класс B) изменения дают разную картину. Предположим, что имеется несколько препаратов в базе данных, про которые известна их принадлежность к классам A и B (правильная классификация). Очевидно, что образцы отличаются интенсивностью точек изображения. В качестве вектора признаков выберем пару: среднее значение (μ) и среднеквадратичное отклонение (σ) интенсивности изображения. Точки, соответствующие прецедентам разных классов, разделяются прямой линией. Классификация неизвестного образа (соответствующая точка изображена звездочкой) состоит в проверке положения точки относительно этой разделяющей прямой.
Примеры систем, решающих задачу распознавания
– распознавание отпечатков пальцев;
– машинное зрение робототехнических систем;
– распознавание речи;
– биомедицинские приложения: анализ и автоматическая обработка рентгенограмм, электрокардиограмм, исследования хромосом, диагностика заболеваний, интерпретация опросников;
– контроль и мониторинг технических систем.
2 Основные элементы построения системы распознавания образов
В процессе разработки системы решаются следующие вопросы:
- генерация признаков – составление вектора признаков;
- селекция признаков - выбор признаков, являющихся существенными и несущественными при решении задачи распознавания;
- построение классификатора – выбор решающего правила, по которому на основании вектора признаков осуществляется отнесение объекта к тому или иному классу;
- оценка системы - принятие решения о принадлежности объекта к определенному классу, оценка правильности или ошибочности классификации.
Дополнительными элементами являются:
- введение новых признаков в словарь;
- корректировка разделения признаков на существенные и несущественные;
- использование другого метода для независимой оценки классификации (или распознавания);
- оптимизация процесса классификации (или распознавания).
Сенсоры, используемые в технических системах распознавания образов
Зрительные сенсоры
1
-я
группа - сканирующие устройства. В
этих устройствах изображение рассекается
матрицей сенсоров на сетчатый прямоугольник
с возбужденными или невозбужденными
элементами. Далее из строк этого
прямоугольника развертывается вектор,
представляющий собой закодированное
изображение. Пример такого устройства
- телевизионная камера.
2
-я
группа - зондовые устройства или
зонды. В этих устройствах изображение
рассекается комплексом, определенным
образом расположенных светочувствительных
элементов (зондов), опрашиваемых в
определенном порядке. Последовательность
возбужденных и невозбужденных зондов
дает код изображения.
3-я группа - светочувствительные матрицы. В этих устройствах изображение рассекается на nxm элементов (n - число строк, m - число колонн в матрицах), каждый из которых имеет свой выход. Для получений информации о состоянии определенного элемента матрицы необходимо опросить соответствующий ему выход.
Акустические сенсоры: устройства, опознающие частоту (или набор частот) звуковых колебаний. Это используется, например, при дешифровке речевой команды.
Другие сенсоры: радиолокационные (регистрируется отраженное электромагнитное излучение. По величине этого отраженного сигнала вырабатывается общая оценка ситуации (объект удаляется, приближается и т.д.), электромагнитные, сенсоры теплового излучения и т.д.