4.4.3. Основные этапы построения системы распознавания

Рассмотрим основные этапы, которые возникают в процессе построения системы распознавания.

ЭТАП 1. Заключается в том, что определяется полный перечень признаков (параметров), характеризующих распознаваемые классы объектов или явления и которые могут быть получены с помощью набора имеющихся в распоряжении датчиков. Эту процедуру можно назвать составлением словаря признаков. Признаки классов представляют собой характерные свойства, общие для всех объектов данного класса. При этом признаки, характеризующие различия между отдельными классами можно интерпретировать как межклассовые. Внутриклассовые признаки – общие для всех рассматриваемых классов - не несут полезной информации с точки зрения распознавания и могут не приниматься во внимание. Признаки могут быть детерминированными, вероятностными, логическими, структурными и т.д.

Детерминированные признаки – признаки, принимающие конкретные числовые значения (например, размах крыла L=25м., длина фюзеляжа D=35м. и т.д.) и не изменяющиеся в процессе наблюдения за данным конкретным объектом.

Вероятностные признаки – признаки, принимающие случайные значения в некотором интервале и которые могут принадлежать с некоторой вероятностью любому классу распознаваемых объектов или явлений (например, высота, скорость полета, э.п.р., и т.п.).

Логические признаки – признаки, принимающие одно из двух значений, а именно: «истина» или «ложь». К ним относятся, прежде всего, признаки, не имеющие количественного выражения и представляющие собой суждения качественного характера типа наличия или отсутствия некоторых свойств или элементов у распознаваемых объектов. Например, характеристика наблюдаемой цели: движущаяся или неподвижная, баллистическая или аэродинамическая, групповая или одиночная и т.п.

Структурные признаки – признаки, представляющие собой элементы структуры объекта. Например, при распознавании цифр индекса на почтовом конверте такими элементами (называемыми еще терминалами) являются вертикальная, горизонтальная и наклонные черточки (отпечатки пальцев, раскрас роговицы глаза).

ЭТАП 2. Заключается в проведении классификации распознаваемых объектов или явлений, т.е. в составлении алфавита классов.

Так, например, при классификации воздушных целей их можно разделить на самолеты, вертолеты, крылатые ракеты, баллистические ракеты, воздушные шары и т.д. При классификации морских целей – на транспортные суда, авианосцы, крейсеры, эсминцы, катера, подводные лодки и т.п.

Принципы классификации могут быть разнообразными. Объекты могут объединяться по принципу единства входящих в них элементов (членов). Таким образом, можно классифицировать буквы, цифры и т.п. Объединение в классы может происходить по некоторым общим свойствам, присущим всем членам класса и т.п.

ЭТАП 3. Заключается в описании всех классов алфавита на языке словаря признаков. Это весьма трудоемкий этап, требующий глубокого изучения свойств распознаваемых объектов (явлений).

Если признаки распознаваемых объектов детерминированные, то описаниями классов объектов на языке этих признаков являются их эталоны.

Если признаки логические, то для описания классов на языке этих признаков необходимо установить зависимости в форме булевых соотношений между признаками А,В,С,… и классами X,Y,Z…

Если признаки вероятностные, для описания классов должны быть заданы соответствующие законы распределения вероятностей (условные, безусловные, одномерные, многомерные), априорные вероятности и т.п.

ЭТАП 4. Заключается в разбиении словаря признаков на области, соответствующие классам алфавита. На этом этапе в пространстве признаков выделяются области, эквивалентные классам. Например, если воздушные цели распознавать по скорости и высоте полета, то можно получить следующие зависимости (рисунок 4.10) для вертолета (////) и самолета (\\\\).

ОНО (область неоднозначного решения)

Рисунок 4.10

Если на этом этапе удается разделить словарь признаков на непересекающиеся области, то задача полностью решена. Однако реально эти области пересекаются (см. рисунок 4.10), т.е формируются области неоднозначного решения. В этом случае необходим еще один этап.

ЭТАП 5. Выбор алгоритма распознавания. Алгоритм распознавания основывается на сравнении той или иной меры близости или меры сходства распознаваемого объекта с каждым классом. При этом, если выбранная мера близости данного объекта О с каким либо классом К_i превышает меру его близости с другими классами, то принимается решение о принадлежности этого объекта классу К_i .

В алгоритмах распознавания, базирующихся на использовании детерминированных признаков, в качестве меры близости может использоваться среднеквадратическое отклонение между заданным объектом и эталоном.

В алгоритмах распознавания, базирующихся на использовании вероятностных признаков, в качестве меры близости могут быть использованы: средний риск, связанный с решением о принадлежности распознаваемого объекта к классу К_i , или

Вероятность правильного распознавания (если матрица потерь при принятии ошибочного решения неизвестна) и т.п.

В алгоритмах распознавания, базирующихся на использовании логических признаков, понятие «мера близости» не используется. Когда построено описание классов на языке логических признаков в виде соответствующих булевых соотношений, то при подстановке в эти соотношения значений признаков, характеризующих распознаваемый объект, автоматически возникает ответ, а именно: к какому классу этот объект относится. Таким образом, при использовании логических признаков для решения задачи распознавания достаточно первых трех этапов.

Рассмотрим пример использования логических признаков при планировании операции. Предположим, что разведчик, проводивший в течение какого-либо времени наблюдения за действиями войск противника с целью получить сведения о тактике вооруженных сил, представил своему командованию доклад следующего содержания []:

1. на холмистой местности в ясные дни локализованные атаки пехоты проводились в сопровождении дальнобойной артиллерии, а не танков;

2. на плоской местности в ночное время или при плохой погоде применялась легкая артиллерия, и никогда не предпринималось общее наступление пехоты на широком фронте, поддерживаемое тяжелыми танками;

3. на холмистой местности ночью или при плохой погоде в дневное время использовались тяжелые танки с локализованными атаками пехоты или же применялась дальнобойная артиллерия с наступлением пехоты на широком фронте;

4. при плохой погоде ночью, или при плохой погоде на плоской местности, или же при хорошей погоде на холмистой местности применялись либо дальнобойная артиллерия и тяжелые танки совместно с наступлением пехоты на широком фронте.

На основе этого донесения требуется определить:

1. как влияют на тактику пехоты плоская местность, ночное время, плохая погода;

2. при каких условиях будет предпринято наступление на широком фронте, использована дальнобойная артиллерия, или тяжелые танки;

3. какова будет тактика противника, если предположить, что битва происходит на равнине в ясный день.

На основании этого донесения составим словарь признаков и определим алфавит классов, для чего используем основные понятия, использованные в донесении разведчика. В соответствии с донесением словарь признаков имеет вид:

А – местность плоская, А – местность холмистая;

В –ночь, В – день;

С – плохая погода, С – хорошая погода;

соответственно алфавит классов представляется как:

А1 – наступление пехоты на широком фронте, А1 – локализованная атака пехоты;

В1 – дальнобойная артиллерия, В1 – легкая артиллерия;

С1 – тяжелые танки, С1 – без танков.

Для описания всех классов алфавита на языке признаков, в соответствии с принятыми обозначениями, четыре пункта в донесении разведчика могут быть представлены следующими соотношениями:

1) А В С= А1 В1 С1;

2) А (В С)=¬В1 (С1 А1);

3)¬ А В С ¬В=¬А1 С1 В1 А1;

4)С (А В) А С= А1 А1 В1 С1.

Для решения четырех полученных уравнений необходимо вспомнить некоторые понятия алгебры логики.