Выбор признаков распознавания

В связи с многообразием классов зрительных образов и целей распознавания число способов вторичного описания изображений практически неограничено. В связи с этим на пути создания надежных и быстродействующих алгоритмов возникает проблема выбора вторичного описания изображений наименьшей размерности с возможно большей информативностью в условиях действия мешающих факторов [20]. Общей теории формализованного определения таких описаний на сегодняшний день не существует, поэтому разработчик обычно базируется на опыте и интуиции.

Генеральным критерием при выборе вторичных признаков является существование этих признаков у всех классов различаемых объектов.

При обработке изображений наиболее универсальными характерными признаками являются [20]: признаки формы, яркость (или цвет), текстура, периметр, габаритные размеры объектов, их площадь и др. Менее различимые для восприятия человеком - это с пектральные, гистограммные, корреляционные и другие характеристики.

Все признаки, связанные с геометрическими размерами, а также яркостные признаки чаще всего являются одномерными, и построение по ним алгоритмов классификации объектов не вызывает затруднений. Однако, в реальных условиях наблюдений масштаб и освещенность изображения бывают неизвестными. В подобных случаях информативность данной группы признаков падает и распознавание следует строить на анализе иных характеристик объектов.