название обращение свертки (Вытекает из рассмотрения хотя бы последнего
интеграла свертки!).
В соответствующих задачах интеграл свертки рассматривается с учетом
искажения изображений шумами. Так для линейных систем полное
представление о задаче создает выражение
[pic]
где n(x,y) - распределение шума в изображении.
* * *
Теперь сконцентрируем внимание на следующем важном термине
распознавания образов - “класс”. Здесь, прежде всего, обратим внимание на
то, что как человек, так и автомат принимают решение на основе
отождествления совокупности конкретных значений характеристик объектов или
явлений не просто друг с другом, а обычно с некоторым классом, в который
объединяются объекты или явления, имеющие общие свойства (например:
характеристики выхода из строя агрегатов и систем той же АЭС - класс
опасных отказов или класс отказов, требующих определенного технического
вмешательства, но неопасных).
Таким образом, классы - это объединения объектов (явлений),
отличающиеся общими свойствами, интересующими человека.
Всегда, имея в виду цель распознавания, в конечном итоге принятое
решение об отнесении объекта к тому или иному классу определяет реакцию
соответствующей системы на данную входную ситуацию однозначно.
Таким образом, в самых общих чертах распознавание можно определить как
соотнесение объектов или явлений на основе анализа их характеристик,
представляющих образы этих объектов, с одним из нескольких, заранее
определенных классов.
И следует обратить внимание на то, что термин “распознавание” в
равной мере относится как к процессам восприятия и познания,
свойственным человеку и живым организмам, так и к техническим попыткам
человека реализовать “электронные” или “вычислительные” аналоги этих
процессов, то есть к решению задач в рамках предмета распознавания как
раздела информатики.
1.2.2. Системы распознавания
До этого мы говорили о проблеме распознавания в целом, о теории, о
возможности замены человека автоматом. Теперь сосредоточим внимание на
практическом применении соответствующих знаний. При этом обратим
внимание и на то, что те практические реализации методов распознавания ,
о которых в этих случаях шла речь, носят название систем распознавания
(СР).
Здесь необходимо подчеркнуть, что именно центральную задачу
распознавания образов представляет построение на основе систематических
теоретических и экспериментальных исследований эффективных
вычислительных средств (объединяемых в понятии “системы распознавания”)
для отнесения описаний с объектов, явлений, процессов к соответствующим
классам.
Широкий круг задач, возлагаемых на такие системы, определяется
приведенным нами определением самого понятия “распознавание” и включает
выяснение по разнородной, часто неполной, нечеткой, искаженной и
косвенной информации факта, обладают ли изучаемые объекты, явления,
процессы, ситуации фиксированным конечным набором свойств, позволяющим
отнести их к определенному классу. Сюда входят как непосредственно задачи
распознавания и классификации, так и такие задачи, в результате решения
которых на основе распознавания требуется выяснить, в какой области из
конечного числа областей будут находиться некоторые процессы через
определенный промежуток времени.
Отсюда понятно, что к задачам распознавания должны относиться задачи
технической и медицинской диагностики, геологического прогнозирования,
прогнозирования свойств химических соединений, распознавания свойств
динамических и статических объектов в сложной фоновой обстановке и при
наличии активных и пассивных помех, прогнозирования урожая, обнаружения
лесных пожаров, управления производственными процессами.
Разработки систем распознавания, начатые с 50-х годов, исчисляются
тысячами. Сегодня уже трудно назвать такую отрасль науки и сферы
производства, где СР не используются или не будут. При этом применение
методов распознавания в ряде направлений науки и техники оказывает
обратное влияние на эти направления, поистине революционизирующее влияние.
Рассмотрим некоторые применения.
1) Системы технической диагностики.
Их внедрение - важнейший фактор повышения эффективности использования
машин и технологического оборудования, резкого сокращения расходов на
эксплуатацию.
Исторически сложившаяся тенденция усложнения, а значит удорожания
машин постоянно увеличивает затраты на эксплуатацию. Выход - переход к
системам технической диагностики (распознавания состояния машин), например,
безразборный поиск неисправностей. В результате вместо планово-
предупредительного ремонта - ремонт по фактической необходимости.
Например, в инструкции по эксплуатации автомобиля предусмотрены плановые
технические обслуживания через 500 км, 1000 км, 2000 км и т.д. Если же его
оснастить системами распознавания состояний, то от плановых ТО можно было
бы отказаться заменив их обслуживанием отдельных узлов и систем по
необходимости.
2) Медицинская диагностика.
Автоматизированные системы диагностики в медицине - путь увеличения
- широты и глубины охвата симптомов;
( рассчитывать только на память врача во всех ситуациях очень трудно.
Лучше функцию памяти отдать компьютеру)
-оперативности;
(компьютер обеспечит почти мгновенный результат)
-достоверности.
(диагноз компьютера не зависит от внешних факторов, как это случается
с человеком)
3) Сельское хозяйство.
Области применения здесь:
-распознавание размеров урожая по данным космических наблюдений;
-уменьшение ручного труда при сортировке плодов по форме, цвету и
размерам и т.п.
4) Военное дело.
Сложные системы вооружения:
-автоматический функциональный контроль технического состояния систем
и ввод резервирующих;
-роботы, обслуживающие фазированные антенные решетки радаров.
На основе рассмотренного можно уже ответить на вопрос, что же
представляет собой СР.
В первом приближении:
“СР - это автоматическое вычислительное устройство, предназначенное
для распознавания образов (каких? можно уже не повторяться).
Заметим, что это очень поверхностное определение. Сегодня физически
СР это и вычислительная машина как один составляющий элемент СР;
-это и такие часто более дорогостоящие технические средства, как
средства обнаружения распознаваемых объектов (например, патологических
изменений того или иного органа человека);
-это и средства измерений параметров обнаруженных объектов (без них
не получить признаков распознавания);
-это и математическое обеспечение, в составе которого: методы и
алгоритмы обработки измерительной информации; методы и алгоритмы
определения признаков распознавания; методы и алгоритмы непосредственно
распознавания объектов, явлений , процессов ( построения решающих правил
отнесения объектов к тому или иному классу); методы и алгоритмы в
некотором смысле оптимального управления процессом распознавания; методы и
алгоритмы оценки эффективности СР как на стадии проектирования, так и в
процессе ее функционирования;
-наконец, для больших систем это и коллектив подготовленных
специалистов обеспечивающих жизненный цикл существования системы.
Рассмотрим подробнее отдельные элементы.
а) Средства обнаружения распознаваемых объектов.
К ним в разных областях применения относятся:
в медицине:
-рентгеновские аппараты;
-аппараты УЗИ;
-ЯМР-томографы;
-энцефалографы;
-рентгеновские томографы;
-кардиографы и т.д.
в военном деле:
-радиолокаторы;
-оптические (лазерные) локаторы;
-лазерные дальномеры;
-приемники гамма-излучения;
-сонары - ультразвуковые локаторы.
Средства обнаружения представляют дорогостоящую часть СР. Но этим
дорогостоящая часть СР не ограничивается.
б) Средства сопряжения.
Для сопряжения средств обнаружения с ЭВМ необходимы специальные
электронные устройства аппаратного интерфейса. Эти составные части СР
также достаточно дорогостоящи.
в)Средства измерений параметров распознаваемых объектов,явлений,
процессов.
Средства измерений часто входят в состав обнаружителей (РЛС -
измерение дальностей, углов, Рс/Рш).
г) Методы и алгоритмы обработки измерительной информации
Часто для получения признаков распознавания или параметров , которые
их обусловливают необходима специальная математическая обработка (пример,
для РЛС - определение дальностей целей по временной задержке сигналов,
угловых координат по разности фаз, коэффициентов лобового сопротивления
целей по координатам и их производным и т.п.).
Сам процесс назначения признаков - творческий процесс, говорят -
эвристический, зависящий от человека.
д) Методы и алгоритмы принятия решения о принадлежности объектов
распознавания.
е) Методы и алгоритмы оптимального управления распознаванием.
ж) Методы и алгоритмы оценки эффективности распознавания.
Как алгоритмы принятия решений, так и управление распознаванием, так
и оценка эффективности определяются сложностью систем распознавания и
представляют концентрированное применение комплекса математических операций
соответствующего назначения.
з) Э В М
Наконец, ЭВМ. Это обязательный элемент современной СР. Вся обработка
измерений с целью выделения признаков распознавания, вся математика
классификации, управления и оценки эффективности выполняется ЭВМ. Само
развитие теории и методов распознавания обязано появлению ЭВМ.
и) Коллектив подготовленных специалистов.
Такая составляющая на первый взгляд не имеет отношения к системе.
Однако без коллектива подготовленных специалистов трудно обойтись в
больших системах, решения которых чрезвычайно ответственны. В таких
системах оценка эффективности - это показатель, которым пользуются с
момента создания СР и до конца ее существования. При этом пользуются этим
показателем специалисты, а не система. А сама необходимость такого
использования связана с тем, что в процессе работ появляется возможность
повысить эффективность СР за счет получения новых данных и уточнения
параметров системы в результате анализа специалистами конкретного случая
распознавания с последующим уточнением этими специалистами имеющихся
параметров. То есть, система в течение своей жизни (говорят - “жизненного
цикла”) изменяется (динамизм системы).
Таким образом, СР - сложная динамическая система, состоящая в общем
случае из коллектива подготовленных специалистов и совокупности
технических средств получения и переработки информации, обеспечивающих
на основе специально сконструированных алгоритмов решение задачи
классификации соответствующих объектов, явлений или процессов.
После того, как описан состав и функции элементов СР, для завершения
общих представлений о проблеме распознавания можно провести и некоторые
поверхностные сравнения технических СР и такой совершенной СР, как
человек.
Так рецепторы человека, к которым мы относим зрительные, слуховые,
осязательные, обонятельные и вкусовые рецепторы - это средства обнаружения,
а иногда и измерения характеристик распознаваемых объектов, явлений,
процессов. Тут аналогия полнейшая.
Далее на пути оперирования с информацией у технических СР стоит
устройство сопряжения с ЭВМ. Естественными аналогами его являются
биологические средства связи человеческих рецепторов с мозгом, выполняющим
роль ЭВМ.
Но это, пожалуй, - все, что мы сегодня знаем наверняка. И вопросов
здесь больше, чем ответов:
-какие функции выполняют рецепторы в части первичной обработки
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19
|