3.5.2.6. Системы распознавания образов

Распознавание образов применяется для автоматического распознавания печатных, рукописных и фотографированных знаков, текстов, рисунков и схем; для распознавания звуков речи, команд, в том числе передаваемых голосом; для выявления некоторых ситуаций в сложных технических комплексах, таких как критическое или аварийное состояние и т.д.

Главными целями распознавания образов являются расширение возможностей общения человека с машиной и расширение возможностей автоматизации освобождением человека-оператора от многих операций, которые ограничивают быстродействие, надёжность и эффективность функционирования различных автоматизированных комплексов.

Распознавание определяется как процесс отнесения ситуаций, явлений, образов к одному из нескольких или многих заранее определенных классов на основе анализа их характеристик.

При распознавании возникают взаимосвязанные задачи выбора параметров распознавания и задачи нахождения и оценки качества решающей функции.

Для выбора параметров предварительно выделяют совокупность параметров (признаков), характеризующих рассматриваемый образ.

Эти признаки могут быть представлены в виде точки в многомерном пространстве, которое называется пространством объектов, а вектор X - вектором объекта.

Задача нахождения решающей функции должна рассматриваться с учетом сведений об объектах.

Она должна удовлетворять следующим условиям:

- f(X) ≥ 0, если объект принадлежит к одному классу;

- f(X) < 0, если объект принадлежит к другому классу.

Следовательно, решающая функция позволяет найти гаперповерхность, разделяющую многомерное пространство на классы.

Широко применяемый непараметрический (адаптивный) метод распознавания базируется на итеративной процедуре оптимизации параметров распознавания.

На рисунке приведена структурная схема системы распознавания образов:

Рис. Структурная схема системы распознавания образов

Детектор признаков (ДП) воспринимает физическое воздействие, характеризующее объекты, и выдает на выходе совокупность сигналов, несущих признаки (параметры) распознаваемого образа.

В случае необходимости в ДП производится

- освобождение (фильтрация) от шумов (помех),

- нормализация по геометрическим размерам и положению (масштабирование),

- координатные преобразования и т.д.

Детектор признаков во многих случаях выполняется в виде рецепторного фотоэлектронного поля с системой развертки для распознавания образов или микро-ЭВМ.

В блоке памяти хранятся программы исходных, промежуточных и конечных данных, а также программы функционирования.

Особенность его состоит в необходимости хранения описаний распознаваемых классов и запоминания значений оптимизируемых параметров классификатора.

Блок памяти может содержать оптические маски, аналоговую память и т.д.

Решение о принадлежности совокупности объектов (образа) к одному из заранее определенных классов принимает классификатор СРU.

Это осуществляется в соответствии с принятым критерием распознавания или правилом решения в его устройстве на основе сигналов, выдаваемых детектором признаков.

Критерием распознавания называется правило, по которому строится гиперповерхность, разделяющая распознаваемые образы на классы в пространстве признаков (объектов).

Классификатор выполняется в виде сети из линейных пороговых элементов или вычислительного устройства.

Сравнение действительного образцового описания распознаваемых классов и выработка сигналов ошибки производятся в устройстве сравнения.

Для функционирования распознающей системы необходимым условием является наличие сведений о классах совокупностей объектов.

Эти сведения задаются заранее или возникают в процессе обучения, который в этом случае предшествует процессу классификации.

В процессе обучения на вход распознающей системы последовательно подаются признаки образов каждого класса, и если системе при этом сообщают, к какому классу принадлежит образ, процесс называется обучением с учителем. Если же системе не сообщают, к какому классу принадлежит образ, процесс называется обучением без учителя или самообучением.