Распознавание образов


Распознавание образов
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" в других словарях:

  • распознавание образов — Идентификация форм представлений и конфигураций с помощью автоматических средств. [ГОСТ 25868 91] распознавание образов Метод исследования сложных объектов с помощью ЭВМ; заключается в отборе признаков и разработке алгоритмов и программ,… …   Справочник технического переводчика

  • РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ — научно техническое направление, возникшее в рамках (см.) и связанное с разработкой теоретических основ и практической реализацией устройств и систем (измерительных и регистрирующих средств, математического обеспечения и ЭВМ) разных уровней,… …   Большая политехническая энциклопедия

  • РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ — в технике научно техническое направление, связанное с разработкой методов и построением систем (в т. ч. на базе ЭВМ) для установления принадлежности некоторого объекта (предмета, процесса, явления, ситуации, сигнала) к одному из заранее… …   Большой Энциклопедический словарь

  • РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ — одна из новых обл. кибернетики. Содержанием теории Р. о. является экстраполирование свойств объектов (образов), принадлежащих к нескольким классам, на объекты, близкие к ним в некотором смысле. Обычно при обучении автомата Р. о. имеется… …   Геологическая энциклопедия

  • РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ — англ. recognition, image; нем. Gestalt alterkennung. Раздел математической кибернетики, разрабатывающий принципы и методы классификации и идентификации объектов, описываемых конечным набором признаков, характеризующих их. Antinazi. Энциклопедия… …   Энциклопедия социологии

  • Распознавание образов — [pat­tern recognition] метод исследования сложных объектов с помощью ЭВМ; заключается в отборе признаков и разработке алгоритмов и программ, позволяющих ЭВМ по этим признакам автоматически классифицировать объекты. Например определять, к какому… …   Экономико-математический словарь

  • распознавание образов — (техн.), научно техническое направление, связанное с разработкой методов и построением систем (в том числе на базе ЭВМ) для установления принадлежности некоторого объекта (предмета, процесса, явления, ситуации, сигнала) к одному из заранее… …   Энциклопедический словарь

  • РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ — раздел математической кибернетики, разрабатывающий 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,… …   Российская социологическая энциклопедия

  • распознавание образов — 160 распознавание образов: Идентификация форм представлений и конфигураций с помощью автоматических средств Источник: ГОСТ 25868 91: Оборудование периферийное систем обработки информации. Термины и определения …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • 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

Книги

Другие книги по запросу «Распознавание образов» >>