35. Общие понятия систем распознавания

В 1-м приближении систему распознавания или процесс распознавания можно определить как соотнесение объектов или явлений на основе анализа их характеристик, представляющих образы этих объектов с одним из нескольких заранее определенных классов.

Практическая реализация методов распознавания часто называется системой распознавания. Считается, что образы распознаются в условиях не полной и не четкой информации.

Методы принятия решений связывают с рядом процедур:

- распознавание

- классификация

- идентификация

Сегодня системы распознавания активно создаются и применяются на практике. Рассмотрим наиболее популярные области применения.

1. Системы технической диагностики.

Их внедрение – важнейший фактор повышения эффективности машин и технического оборудования, а также резкого сокращения расходов на эксплуатацию.

2. Медицинская диагностика.

Использование систем распознавания в медицине – путь увеличения оперативности принимаемых решений, достоверности, а так же широты и глубины охвата симптомов.

3. Сельское хозяйство.

Использование космических наблюдений, уменьшение ручного труда.

4. Военное дело

Системы распознавания используются во всех современных системах вооружения, выполняя автоматический функциональный контроль технического состояния систем и другие функции.

Система распознавания – автоматическое вычислительное устройство, представляющее собой сложный технический комплекс, в который входят:

- вычислительная среда

- технические средства обнаружения распознаваемых объектов

- технические средства измерений параметров обнаруженных объектов

- математическое, программное, информационное и др. виды обеспечения

- высококвалифицированные специалисты

36. Проблематика задач создания систем распознавания

Несмотря на многообразие и особенности приложений, задачи создания систем распознавания имеют много общего. Поэтому независимо от прикладной области создание систем распознавания связано с решением ряда задач:

1. В соответствии с выбранным принципом объекты делятся на ряд классов. Эту процедуру еще называют назначением алфавита классов.

2. Разрабатывается совокупность признаков.

3. На языке словаря признаков описывается каждый класс.

4. Выбираются и (или) создаются средства определения признаков.

5. На вычислительных средствах реализуется алгоритм сопоставления априорных и апостериорных данных и принимается решение о результате распознавания.

В то же время перечисленные действия не позволяют ответить на следующие вопросы:

- Как лучше выполнить разбиение объектов по классам?

- Как накапливать и обрабатывать априорную информацию?

- Из каких соображений выбирать признаки объектов?

- Как описывать классы на языке признаков?

- На основе каких методов сравнивать априорную и апостериорную информацию?

- Когда и как появляется вся система распознавания?

37. Формулировка задач создания систем распознавания и методы их решения. Задачи 1,2

Задача 1.

Определение полного перечня признаков, характеризующих объекты или явления, для которых создается система.

В ходе решения 1–5 задачи главное найти все признаки, характеризующие свойства распознаваемых объектов. Любая полнота или ограничения приводят к ошибкам или невозможности правильной классификации.

В ходе решения названной задачи нужно помнить следующее:

- процесс формирования признаков сегодня под силу только человеку. Эта процедура называется эвристической.

- для более качественного выделения признаков объектов нужно знать природу признаков, т.е. нужно знать общую природу признаков.

Признаки делятся на:

- детерминированные

- вероятностные

- логические

- структурные

Детерминированные – такие характеристики объектов, которые имеют конкретные и постоянные числовые значения. Поэтому числовые значения признаков каждого объекта удобно интерпретировать как координаты точек в n-мерном пространстве признаков. Необходимо учитывать, что в задачах распознавания с детерминированными признаками ошибки измерения в этих признаках в каких-то разумных пределах не играют существенной роли в распознавании. Чаще всего распознавание с детерминированными признаками осуществляется путем сравнения полученных характеристик с имеющимися характеристиками в БД.

Вероятностные – характеристики объекта или явления, которые носят случайный характер. Вероятностные признаки встречаются чаще всего. Они отличаются тем, что в силу случайности соответств. велечины признак одного класса может принимать значение из области значений других классов, каждый из которых подлежит распознаванию. Если признак не может принять значений из области, принадлежащей другим классам, то вероятностный признак становится детерминированным. Для того, чтобы можно было распознавать в условиях случайности, следует потребовать, чтобы вероятность наблюдения значения признака в своем классе была как можно больше, чем в чужих. Иначе этот признак не позволяет построить систему распознавания, использующую описание классов на его основе.

Логические – характеристики объекта или явления, представленные в виде элементарных высказываний ( да / нет, истина / ложь ). Они не имеют количественного выражения и являются качественными суждениями о наличии или отсутствии какого-то свойства у объекта.

Структурные – признаки объектов, используемые в группе методов синтаксического распознавания. Чаще всего это терминальные элементы, ассоциированные с элементами изображения. Появление структурных признаков обязано возникновению проблемы распознавания изображений с ее спецификой.

Задача 2.

Первоначальная классификация объектов, подлежащих распознаванию, а также составление априорного алфавита классов.

В ходе решения этой задачи необходимо выполнить:

1. Определяется, какие решения могут приниматься по результатам распознавания человеком или автоматической системой распознавания.

2. На основании определенной выше цели формулируются требования к системе распознавания, позволяющие выбрать принцип классификации.

3. Составляется априорный алфавит классов.