Распознавание образов (кибернетика)


Распознавание образов (кибернетика)
Автоматическое распознавание лиц специальной программой.

Теория распознава́ния о́бразов — раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно или нельзя переходить улицу в данный момент.

В процессе биологической эволюции многие животные с помощью зрительного и слухового аппарата решили задачи распознавания образов достаточно хорошо. Создание искусственных систем распознавания образов остаётся сложной теоретической и технической проблемой. Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях — от военного дела и систем безопасности до оцифровки всевозможных аналоговых сигналов.

Традиционно задачи распознавания образов включают в круг задач искусственного интеллекта.

Содержание

Направления в распознавании образов

Можно выделить два основных направления[1]:

  • Изучение способностей к распознованию, которыми обладают живые существа, объяснение и моделирование их;
  • Развитие теории и методов построения устройств, предназначенных для решения отдельных задач в прикладных задачах.

Формальная постановка задачи

Распознавание образов - это отнесение исходных данных к определенному классу с помощью выделения существенных признаков, характеризующих эти данные из общей массы несущественных данных.

При постановке задач распознования стараются пользоваться математическим языком, стараясь в отличии от теории искусственных нейронных сетей, где основой является получение результата путем эксперимента, заменить эксперимент логическими рассуждениями и математическими доказательствами [2].

Наиболее часто в задачах распознования образов рассматриваются монохромные изображения, что дает возможность рассматривать изображение как функцию на плоскости. Если рассмотреть точечное множество на плоскости T, где функция x(x,y) выражает в каждой точке изображения его характеристику - яркость, прозрачность, оптическую плотность, то такая функция есть формальная запись изображения.

Множество же всех возможных функций x(x,y) на плоскости T - есть модель множества всех изображений X. Вводя понятие сходства между образами можно поставить задачу распознавания. Конкретный вид такой постановки сильно зависит от последующих этапов при распозновании в соответствии с тем или иным подходом.

Методы распознавания образов

Для оптического распознавания образов можно применить метод перебора вида объекта под различными углами, масштабами, смещениями и т. д. Для букв нужно перебирать шрифт, свойства шрифта и т. д.

Второй подход — найти контур объекта и исследовать его свойства (связность, наличие углов и т. д.)

Еще один подход — использовать искусственные нейронные сети. Этот метод требует либо большого количества примеров задачи распознавания (с правильными ответами), либо специальной структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи.

Перцептрон как метод распознавания образов

Ф. Розенблатт вводя понятие о модели мозга, задача которой состоит в том, чтобы показать, как в некоторой физической системе, структура и функциональные свойства которой известны, могут возникать психологические явления - описал простейшие эксперименты по различению. Данные эксперименты целиком относятся к методам распознавания образов, но отличаются тем что алгоритм решения не детерминированный.

Простейший эксперимент, на основе которого можно получить психологически значимую информацию о некоторой системе, сводится к тому, что модели предъявляются два различных стимула и требуется, чтобы она реагировала на них различным образом. Целью такого экперимента может быть исследование возможности их спонтанного различения системой при отсутствии вмешательства со стороны экспериментатора, или, наоборот, изучение принудительного различения, при котором экспериментатор стремится обучить систему проводить требуемую классификацию.

В опыте с обучением перцептрону обычно предъявляется некоторая последовательность образов, в которую входят представители каждого из классов, подлежащих различению. В соответствии с некоторым правилом модификации памяти правильный выбор реакции подкрепляется. Затем перцептрону предъявляется контрольный стимул и определяется вероятность получения правильной реакции для стимулов данного класса. В зависимости от того, совпадает или не совпадает выбранный контрольный стимул с одним из образов, которые использовались в обучающей последовательности, получают различные результаты:

  • 1. Если контрольный стимул не совпадает ни с одним из обучающих стимулов, то эксперимент связан не только с чистым различением, но включает в себя и элементы обобщения.
  • 2. Если контрольный стимул возбуждает некоторый набор сенсорных элементов, совершенно отличных от тех элементов, которые активизировались при воздействии ранее предъявленных стимулов того же класса, то эксперимент является исследованием чистого обобщения.

Перцептроны не обладают способностью к чистому обобщению, но они вполне удовлетворительно функционируют в экспериментах по различению, особенно если контрольный стимул достаточно близко совпадает с одним из образов, относительно которых перцептрон уже накопил определенный опыт.

Примеры задач распознавания образов

  • Распознавание букв.
  • Распознавание штрих-кодов.
  • Распознавание автомобильных номеров.
  • Распознавание лиц.
  • Распознавание речи.
  • Распознавание изображений.
  • Распознавание локальных участков земной коры, в которых находятся месторождения полезных ископаемых.

Программы распознавания образов

  • FineReader
  • Readiris
  • NI Vision (на основе программного комплекса

См. также

Примечания

  1. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов, М. 1978
  2. Файн В.С. Опознавание изображений, М. 1970

Ссылки

Литература

  • Дэвид А. Форсайт, Джин Понс Компьютерное зрение. Современный подход = Computer Vision: A Modern Approach. — М.: «Вильямс», 2004. — С. 928. — ISBN 0-13-085198-1
  • Джордж Стокман, Линда Шапиро Компьютерное зрение = Computer Vision. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. — С. 752. — ISBN 5947743841
  • А.Л.Горелик, В.А.Скрипкин, Методы распознавания, М.: Высшая школа, 1989.
  • Ш.-К. Чэн, Принципы проектирования систем визуальной информации, М.: Мир, 1994.



Wikimedia Foundation. 2010.

Смотреть что такое "Распознавание образов (кибернетика)" в других словарях:

  • Распознавание образов —         научное направление, связанное с разработкой принципов и построением систем, предназначенных для определения принадлежности данного объекта к одному из заранее выделенных классов объектов. Под объектами в Р. о. понимают различные предметы …   Большая советская энциклопедия

  • кибернетика — [нэ], и; ж. [от греч. kybernētikē кормчий, рулевой] Наука об общих закономерностях процессов управления и связи в организованных системах (в машинах, живых организмах и обществе). ◁ Кибернетический, ая, ое. К ая система. * * * кибернетика (от… …   Энциклопедический словарь

  • Кибернетика — I Кибернетика (от греч. kybernetike искусство управления, от kybernáo правлю рулём, управляю)         наука об управлении, связи и переработке информации (См. Информация).          Предмет кибернетики. Основным объектом исследования в К. являются …   Большая советская энциклопедия

  • Кибернетика — I Кибернетика (от греч. kybernetike искусство управления, от kybernáo правлю рулём, управляю)         наука об управлении, связи и переработке информации (См. Информация).          Предмет кибернетики. Основным объектом исследования в К. являются …   Большая советская энциклопедия

  • Кибернетика техническая —         научное направление, связанное с применением единых для кибернетики (См. Кибернетика) идей и методов при изучении технических систем управления. К. т. научная основа комплексной автоматизации производства, разработки и создания систем… …   Большая советская энциклопедия

  • Кибернетика — (от др. греч. κυβερνητική  «искусство управления»[1])  наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество. Содержание 1 Обзор …   Википедия

  • КИБЕРНЕТИКА — (от греч. kybernetike искусство управления, от kybernao правлю рулём, управляю) наука об управлении, связи и переработке информации. К. изучает процессы управления с информац. стороны, независимо от энергетич. или конструкц. хар к реальных систем …   Большой энциклопедический политехнический словарь

  • КИБЕРНЕТИКА ТЕХНИЧЕСКАЯ — отрасль науки, изучающая технич. системы управления, используя идеи и методы кибернетики; науч. основа автоматизации производства. Важнейшие направления исследований К. т. разработка и создание автоматич. и автоматизм р. систем управления, а… …   Большой энциклопедический политехнический словарь

  • Кибернетика техническая — Техническая кибернетика отрасль науки, изучающая технические системы управления. Важнейшие направления исследований разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и комплексов для… …   Википедия

  • КИБЕРНЕТИКА — наука об управлении, связи и переработке информации (буквально искусство управления рулем ). Первым, кто употребил этот термин для управления в общем смысле, был, по видимому, древнегреческий философ Платон. А. М. Ампер (А. М. Ampere, 1834)… …   Математическая энциклопедия