7.2 Постановка задачи распознавания и построения систем распознавания

Под распознаванием понимается процедура преобразования измерительной информации о параметрах и свойствах распознаваемого объекта в заключение о том, к какому классу из числа ранее описанных классов относится данный объект.

Пример: у входа некоего заведения сидит служащий, перед которым находятся две кнопки. Входит господин, служащий нажимает нужную кнопку, открывается дверь налево. Входит дама, служащий нажимает другую кнопку, открывается дверь направо. Здесь служащий занимается распознаванием образов и по результатам какого-то скоротечного анализа принимает соответствующее решение, связанное с возникновением ошибок первого и второго рода. Как создать автоматизированную систему, способную заменить этого служащего? Задача на первый взгляд очень простая, но вовсе не тривиальная.

Система распознавания – это сложная динамическая система, состоящая, в общем случае, из коллектива подготовленных специалистов и совокупности технических средств получения и обработки информации и предназначенная для решения задачи распознавания соответствующих объектов или явлений на основе специально сконструированных алгоритмов.

При построении системы распознавания приходится решать следующую последовательность проблем.

7.2.1 Определение полного перечня признаков и параметров, характеризующих объекты или явления, для которых данная система разрабатывается.

Главное в решении этой задачи - найти все признаки, характеризующие существо распознаваемых объектов (явлений). Любые ограничения, любая неполнота, приводят к ошибкам или полной невозможности правильной классификации объектов (явлений).

Так если в задаче распознавания самолетов использовать один признак - потолок высоты полета самолетов, то бомбардировщики не удастся отличать от истребителей, поскольку при создании бомбардировщиков стремятся к обеспечению максимально возможной высоты полета, а при создании истребителей добиваются, чтобы они могли уничтожать бомбардировщики. Реально даже целая группа признаков может оказаться неэффективной.

Поэтому для решения 1-ой задачи создания системы распознавания необходимо найти все возможные признаки, описывающие объекты распознавания. Это необходимо для того, чтобы при оценке эффективности системы не возвращаться к этой задаче, обнаружив ограниченность выбранных признаков на последующих этапах разработки.

Но чтобы назначать перечень (алфавит) признаков распознавания, необходимо, во-первых, понять, что не существует способов автоматической генерации подобных списков. На сегодня это под силу только человеку. Поэтому говорят, что выбор признаков - эвристическая операция. Во-вторых, выбор признаков можно осуществлять, имея представление об их общих свойствах. С этих позиций достаточно принять, что признаки могут подразделяться на следующие виды:

- детерминированные;

- вероятностные;

- логические;

- структурные.

Детерминированные признаки - это такие характеристики объектов или явлений, которые имеют конкретные и постоянные числовые значения.

Примерами детерминированных признаков могут быть, например, одиннадцать тактико-технических характеристик бомбардировщиков и истребителей. Числовые значения признаков по каждому из самолетов можно тогда интерпретировать как координаты точек, представляющих каждый самолет в 11-мерном пространстве признаков.

Необходимо иметь в виду, что в задачах распознавания с детерминированными признаками ошибки измерения этих признаков не играют никакой роли, если, например, точность измерений такого признака значительно выше, чем различие этого признака у разных классов объектов.

К системам, использующим детерминированные признаки, можно отнести, например:

- системы распознавания принадлежности самолета к классу бомбардировщиков или истребителей по размаху крыльев, если данные получены разведкой или из открытой печати и заранее не привязаны к классам;

- системы распознавания на конвейере деталей по отличию геометрических характеристик (длина одних – 20 мм, длина других – 50 мм), если ошибки измерений существенно меньше размеров этих деталей. Распознавание осуществляется путем сравнения полученных размеров с имеющимися в базе данных характеристиками деталей.

Вероятностные признаки - это характеристики объекта (явления), носящие случайный характер на множестве объектов каждого класса. Именно с такими признаками в основном и приходится иметь дело.

Отличительной особенностью этих признаков является то обстоятельство, что в силу случайности соответствующей величины признак одного класса может принимать значения из области значений других классов, каждый из которых подлежит распознаванию в системе.

Если признак не может принять значений в области значений, соответствующей другим классам, то мы имеем дело не с вероятностным, а с тем же детерминированным признаком. Это подчеркивает, что класс вероятностных систем шире, чем класс детерминированных систем.

Чтобы в условиях случайности признака говорить о возможности распознавания, следует потребовать, чтобы вероятности наблюдения значений признака в своем классе были на много больше, чем в чужих классах. В противном случае данный признак не позволит построить систему распознавания, использующую описание классов на его основе. Эффективность его недостаточна для достоверного решения, и необходимо искать другие признаки, имеющие, как принято говорить, большую разделительную способность.

Случайная величина характеризуется функцией распределения вероятностей. Точно так же функцией распределения должен характеризоваться каждый вероятностный признак.

Логические признаки - это характеристики объекта или явления, относительно которых возможны только элементарные высказывания об истинности («да» - «нет» или «истина» – «ложь»).

Эти признаки, как мы понимаем, не имеют количественного выражения, то есть являются качественными суждениями о наличии, либо об отсутствии некоторых свойств или составляющих у объектов или явлений. Примеры логических признаков:

- наличие резьбы на изделии;

- кашель;

- насморк;

- растворимость реактива и т.д.

Здесь по каждому признаку можно сказать только то, что он есть, либо его нет. К логическим можно отнести также такие признаки, для которых важна не величина, а лишь факт попадания или непопадания ее в заданный интервал (в поле допуска).

Структурные или лингвистические признаки – это непроизводные, первичные элементы символы, примитивы ил терминалы изображения объекта распознавания.

Появление структурных признаков обязано возникновению проблемы распознавания изображений с ее специфическими особенностями и трудностями. Структурными признаками для изображения прямоугольника является горизонтальный отрезок и вертикальный отрезок прямой.

Традиционно для описания изображений использовались разложения его в ряды по ортогональным системам базисных функциий (ряды Фурье, полиномы Эрмита, Лежандра, Чебышева, разложения Карунена-Лоэва и др.). Однако структурное описание в отличие от разложений:

- понятнее для человека, решающего задачу распознавания объекта;

- приемлемо и для компьютерной реализации при распознавании;

- свободно от трудоемкости вычислений и потерь информации, свойственных разложениям.

Оказывается, что, оперируя ограниченным числом примитивов, можно получить описание разнообразных объектов. Но для того, чтобы описание можно было бы выполнить, наряду с определением примитивов должны вводиться правила их комбинирования. В результате два одинаковых примитива различных объектов могут быть соединены друг с другом по разным правилам. Это и будет отличать объекты друг от друга.

Т ак для описания арабских цифр достаточно иметь девять черточек: 4 вертикальные, три горизонтальные и две наклонные (смотри рисунок). Объединяя их по-разному, можно получить описания всех цифр на языке этих примитивов в виде кортежей переменной длины:

Таким образом, мы рассмотрели очень подробно первую задачу в ряду проблем создания системы распознавания - определение полного перечня признаков (параметров), характеризующих объекты или явления, для которых данная система разрабатывается. Главные выводы:

1) Выбор и назначение признаков распознавания является эвристической операцией, зависящей от творчества, изобретательности разработчика.

2) Состав признаков, выбираемых на этом этапе, должен быть как можно более разносторонним и полным, независимо от того, можно или нельзя эти признаки получить с помощью имеющихся средств получения информации.

3) Выбор признаков должен осуществляться в группах детерминированных, вероятностных, логических и структурных признаков.