Теория распознавания образов

Теория распознавания образов
Автоматическое распознавание лиц специальной программой

Теория распознава́ния о́бразов — раздел информатики, 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.

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 распознаванию, которыми обладают живые существа, объяснение и моделирование их;
  • Развитие теории и методов построения устройств, предназначенных для решения отдельных задач в прикладных целях.

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

Классическая постановка задачи распознавания образов [3]: Дано множество объектов. Относительно них необходимо провести классификацию. Множество представлено подмножествами, которые называются классами. Заданы: информация о классах, описание всего множества и описание информации об объекте, принадлежность которого к определенному классу неизвестна. Требуется по имеющейся информации о классах и описании объекта установить - к какому классу относится этот объект.

Наиболее часто в задачах распознавания образов рассматриваются монохромные изображения, что дает возможность рассматривать изображение как функцию на плоскости. Если рассмотреть точечное множество на плоскости T, где функция f(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 f(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 распознавании в соответствии с тем или иным подходом.

Некоторые методы распознавания графических 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.)

Ещё 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.

Персептрон 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 эксперимента 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 персептрону 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 персептрону 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.

Персептроны 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 персептрон уже накопил определенный опыт.

Примеры задач распознавания образов

См. также

Примечания

  1. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов, М. 1978
  2. Файн В. С. Опознавание изображений, М. 1970
  3. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики. – М.: Наука, 1978, вып. 33. – С. 5-68.

Литература

  • Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. — 4-е изд. — М.: Высшая школа, 1984, 2004. — 262 с.
  • Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974. — 416 с.
  • Васильев В. И. Распознающие системы. Справочник. — 2-е изд. — К.: Наукова думка, 1983. — 424 с.
  • Джордж Стокман, Линда Шапиро. Компьютерное зрение = Computer Vision. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. — 752 с. — ISBN 5-947-74384-1
  • Форсайт Дэвид А., Понс Джин. Компьютерное зрение. Современный подход = Computer Vision: A Modern Approach. — М.: Вильямс, 2004. — 928 с. — ISBN 0-13-085198-1
  • Чэн Ш.-К. Принципы проектирования систем визуальной информации. — М.: Мир, 1994. — 408 с.

Ссылки


Wikimedia Foundation. 2010.

Смотреть что такое "Теория распознавания образов" в других словарях:

  • распознавания образов теория — научное направление, основывающееся на данных психологии и физиологии, теории вероятностей и связанное с разработкой принципов и построением систем (в т.ч. на базе ЭВМ), предназначенных для определения принадлежности данного обьекта к одному из… …   Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

  • 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

  • РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ — раздел математич. кибернетики, разрабатывающий принципы и методы классификации, а также идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций всех тех объектов, к рые могут быть описаны конечным набором нек рых признаков или свойств,… …   Математическая энциклопедия

  • Распознавание образов — Автоматическое распознавание лиц специальной программой. Теория распознавания образов раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов,… …   Википедия

  • Распознавание образов (кибернетика) — Автоматическое распознавание лиц специальной программой. Теория распознавания образов раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов,… …   Википедия

  • ИНФОРМАЦИИ ТЕОРИЯ — раздел прикладной математики и кибернетики, связанный с математич. описанием и оценкой качества передачи, хранения, извлечения и классификации информации. Термин И. т. , возникший в 50 х гг. 20 в., до сих пор (к 1978) не имеет единого… …   Математическая энциклопедия

  • Обучение без учителя — (англ. Unsupervised learning, самообучение, спонтанное обучение)  один из способов машинного обучения, при решении которых испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу, без вмешательства со стороны… …   Википедия

  • Искусственная нейронная сеть — У этого термина существуют и другие значения, см. Нейронная сеть (значения). Схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные нейроны, голубым скрытые нейроны, жёлтым  выходной нейрон …   Википедия

  • 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

Книги

Другие книги по запросу «Теория распознавания образов» >>


Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»

We are using cookies for the best presentation of our site. Continuing to use this site, you agree with this.