Системы распознания образов

Система распознания образов применяют для распознания печатных, рукописных фотографических материалов, рисунков, схем, речи, команд выявления не нормативного состояния оборудования.

Главными целями распознавания образов являются расширение возможностей автоматизации путем освобождения человека от операций, который не может обеспечить необходимое быстродействие, надежность и эффективность функционирования автоматизированных комплексов.

Распознавание образов 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 признаков, характеризующих рассматриваемый образ. Эти признаки могут быть представлены в виде точки в многомерном пространстве, которое называется пространством объекта, и характеризуются понятием вектором объекта ().

Вторая взаимосвязанная задача нахождения решающей функции должна рассматриваться с учетом сведений об объектах.

Решающая функция должна удовлетворять следующим условиям:

· , если объект принадлежит к одному классу;

· , если объект принадлежит к другому классу.

Решающая функция позволяет найти гиперповерхность, разделяющую многомерное пространство на классы.

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

Принцип работы системы заключается в реализации следующей последовательности действий: детектор признаков воспринимает физическое воздействие, характеризующее объект, и выдает на выходе совокупность сигналов, несущих признаки (параметры) распознаваемого образа. В случае необходимости в детекторе признаков производится освобождение (фильтрация) от шумов (помех), нормализация по геометрическим размерам и положению (масштабирование), координатные преобразования и т.д.

Детектор признаков может быть выполнен, например, в виде рецепторного фотоэлектронного поля с системой развертки для распознавания образов или 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 др.

Решение о принадлежности определенной совокупности признаков объекта к одному из хранящихся в памяти классу признаков принимает классификатор. Это осуществляется в соответствии с принятым критерием распознавания на основе сигналов, выдаваемых детектором признаков. Критерием распознавания называется правило, по которому строится гиперповерхность, разделяющая распознаваемые образы на классы в пространстве признаков. 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 класса, и если система при этом сообщает, к какому классу принадлежит образ, то процесс называется обучением с учителем. Если система не сообщает, к какому классу принадлежит образ, то процесс называется обучением без учителя, или самообучением.