Моделирование
в задачах создания
и оптимизации
систем
распознавания..................................................................…………………
Совсем
уже утрированный
случай из
техники: дверной
замок распознает
свой ключ и
разрешает
открыть помещение
Основные определения
Системы распознавания
СР
должна создаваться
методом последовательных
приближений
внутренней
структуры на
ее математической
модели по мере
накопления
необходимой
информации
Взаимосвязь
размерности
вектора признаков
и эффективности
СР
История вопроса
Основные определения
Моделирование
сложных систем и опытно-теоретический
метод их испытаний
Навигация
Совсем уже утрированный случай из техники: дверной замок распознает свой ключ и разрешает открыть помещение
Построение систем распознавания образов
126460
знаков
2
таблицы
0
изображений
7. Совсем уже утрированный случай из техники: дверной замок распознает свой ключ и разрешает открыть помещение.
В последнем примере человек, как создатель, знает все.
Таким образом, приведенные примеры показывают, что распознавание в природе, обществе, в жизни человека, в технике - всеобъемлюще. Но при этом мы отмечаем, что ответов на поставленные вопросы, когда речь касается распознающей деятельности человека в большинстве случаев мы не найдем. До настоящего времени полные представления о способностях живых организмов в распознавании многих явлений и объектов отсутствуют. В то же время, создавая технические системы, способные заменить его, человек высказывает гипотезы, продвигающие его к знанию распознающей деятельности в природе, что позволяет ему успешно решать стоящие задачи. Рассматриваемый курс “Основы построения систем распознавания образов” и должен научить пониманию того, что лежит в основе современных гипотез распознавательной деятельности и как на этой основе упомянутые задачи решаются.
1.1.2. Краткая история вопроса появления технических систем автоматического распознавания и методов их создания
Длительное время вопросы распознавания рассматривались человеком лишь с позиций методов биологии и психологии. При этом целью изучения являлись в основном качественные характеристики, не позволяющие вскрыть и точно описать соответствующий механизм. Если и получались числовые характеристики, то они, как правило, были связаны с изучением рецепторов, таких как органы зрения, слуха, осязания. Что же касалось характеристик принятия решений, то до их математической оценки дело не доходило. И только кибернетика позволила ввести в изучение психологического процесса распознавания образов, лежащего в основе принятия любых решений, количественные методы, что открыло принципиально новые возможности в исследовании и проектировании автоматических систем распознавания. Только кибернетика позволила ввести в область распознавания, как явления природы, математические представления. В этом можно увидеть в частности реализацию взглядов Галилея, который утверждал:
“Книга природы написана на языке математики. И тот, кто хочет прочесть ее, должен изучать этот язык”.
Исторически сложилось, что многие задачи такого класса, как распознавание метеоосадков; распознавание авиационной ситуации в районе аэропорта авиадиспетчером; распознавание полосы посадки летчиком в сложных условиях, человек, как правило, решает эффективно, то есть с необходимым качеством. Этим и объясняется исторически появившаяся необходимость использования человека в качестве элемента или звена сложных автоматических систем.
Примечательно то, что в процессе указанной деятельности человека число принимаемых решений по результатам распознавания ситуаций конечно, в то время как число состояний внешней среды, оцениваемых в процессе самого распознавания и приводящих к указанным решениям, может быть бесконечным.
Это можно видеть на примере машинистки, печатающей под диктовку. Из бесчисленного множества вариантов произношения одного и того же звука она выбирает только один, всегда ударяя по одной, определенной клавише пишущей машинки. В результате она безошибочно печатает слова, независимо от их искажения при устном произнесении.
К принятию такого конечного числа решений человек подготовлен всем своим жизненным опытом. Поэтому принятие идеологии автоматизации указанных процессов, замены человека как звена автоматических систем привело к тому, что человечество прежде всего научилось строить автоматы, способные реагировать на множество изменений характеристик внешней среды некоторым ограниченным числом рациональных решений (реакций) исполнительных органов этих автоматов. Это не значит, что были найдены механизмы, лежащие в основе человеческих и природных способностей распознавания, но главные особенности этих способностей, лежащие на поверхности представлений, созданные автоматы во многих случаях хорошо имитировали.
Например, автомат, управляющий технологическим процессом выпуска некоторой продукции, реагирует на случайные изменения качества ее путем регулирования количества той или иной компоненты исходного материала, режима работы и т.п., но только при достижении определенного уровня этих изменений. То есть, реакция осуществляется не на любое изменение, а на множество их, совокупность.
В результате человечество пришло к ситуации, когда распознающие устройства могут повышать, например, эффективность систем связи (распознавая сигналы в шумах), помогают устанавливать объективный диагноз заболеваний (распознавая всегда однозначно в отличии от человека симптомы-признаки заболеваний), дают возможность осуществлять автоматический контроль сложных технических систем и вовремя вмешиваться и проводить их ремонтно-восстановительные работы и т.д.
Создание устройств, которые выполняют функции распознавания различных объектов, во многих случаях открывает возможность замены человека как элемента сложной системы специализированным автоматом. Такая замена позволяет значительно расширить возможности различных систем, выполняющих сложные информационно-логические задачи. Заметим здесь, что качество работ, выполняемых человеком на любом рабочем месте зависит от квалификации, опыта, добросовестности, состояния. В то же время автомат его заменяющий действует однообразно и обеспечивает всегда одинаковое качество, если он исправен.
Но не только указанная замена и освобождение человека от выполнения рутинных операций является причиной создания и поиска путей создания ряда систем распознавания. В некоторых случаях человек вообще не в состоянии решать эту задачу со скоростью, задаваемой обстоятельствами, не зависимо от качеств и психологического состояния принимающего решение (Например: противоракетный маневр самолета в сложных метеоусловиях; вывод из рабочего режима АЭС и т.п.). Автомат же с такими задачами может легко справляться.
Итак, основные цели замены человека в задачах распознавания сводятся к следующим:
1) Освобождение человека от однообразных рутинных операций для решения других более важных задач.
2) Повышение качества выполняемых работ.
3) Повышение скорости решения задач.
В течение достаточно продолжительного времени проблема распознавания привлекает внимание специалистов в области прикладной математики, а затем и информатики. Так можно, в частности, отметить работы Р.Фишера, выполненные в 20-х годах и приведшие к формированию дискриминантного анализа, как одного из разделов теории и практики распознавания. В 40-х годах А.Н.Колмогоровым и А.Я.Хинчиным поставлена задача о разделении смеси двух распределений.
Наиболее плодотворными явились 50-60-е годы ХХ века. В это время на основе массы работ появилась теория статистических решений. В результате этого появления найдены алгоритмы, обеспечивающие отнесение нового объекта к одному из заданных классов, что явилось началом планомерного научного поиска и практических разработок. В рамках кибернетики начало формироваться новое научное направление, связанное с разработкой теоретических основ и практической реализации устройств, а затем и систем, предназначенных для распознавания объектов, явлений, процессов.
Новая научная дисциплина получила название “Распознавание образов”.
Таким образом, базой для решения задач отнесения объектов к тому или иному классу послужили, как это отмечается сегодня, результаты классической теории статистических решений. В ее рамках строились алгоритмы , обеспечивающие на основе экспериментальных измерений параметров (признаков), характеризующих этот объект, а также некоторых априорных данных, описывающих классы, определение конкретного класса, к которому может быть отнесен распознаваемый объект.
В последующем математический аппарат теории распознавания расширился за счет применения:
-разделов прикладной математики;
-теории информации;
-методов алгебры логики;
-математического программирования и системотехники.
(Системотехника - научное направление, охватывающее проектирование, создание, испытания и эксплуатацию сложных систем).
К середине 70-х годов определился облик распознавания как самостоятельного научного направления, появилась возможность создания нормальной математической теории распознавания. В этом нам придется убедиться, а также приобрести необходимые навыки, прослушав курс “Основы построения систем распознавания образов”.
Первая отечественная работа в области распознавания образов - работа основоположника современной теории информации Харкевича Александра Александровича - “Опознавание образов” .”Радиотехника” т.14,15. 1959 г.
Наши отечественные ученые, внесшие существенный вклад в эту дисциплину:
В.М.Глушков, В.С.Михалевич, В.С.Пугачев, НП.Бусленко, Ю.И.Журавлев, Я.З.Цыпкин, А.Г.Ивахненко, М.А.Айзерман, Э.М.Браверман, М.М.Бонгард, В.Н.Вапник, Г.П.Тартаковский, В.Г.Репин, Л.А.Растригин, А.Л.Горелик и др.
Зарубежные ученые:
1-й Ф.Розенблатт - 1957г , Персепторон - простейшая модель мозга, решающая задачи распознавания.
Р.Гонсалес, У.Гренандер, Р.Дуда, Г.Себестиан, Дж.Ту, К.Фу, П.Харт.
Л Е К Ц И Я 1.2
Терминология и отличительные особенности систем распознавания
Похожие работы
... именно по этой причине современное распознавание образов само питается идеями этих дисциплин. Не претендуя на полноту (а на нее в небольшом эссе претендовать невозможно) опишем историю распознавания образов, ключевые идеи [5, c. 107]. 2. Определения Прежде, чем приступить к основным методам распознавания образов, приведем несколько необходимых определений. Распознавание образов (объектов, ...
... звеньях основной акцент делается на получение и передачу информации в вышестоящие органы. В вышестоящих органах возрастает число задач, связанных с планированием, управлением и обработкой информации. В каждом звене имеется своя автоматизированная система, которая в свою очередь может иметь несколько уровней. Так специальная система состоит из объектов центрального звена, объектов среднего уровня ...
... свойства), которые сами являются результатами или компонентами промежуточных стадий этого процесса. 3. Афизикальные принципы формопорождения в процессах психического отражения Проведенный анализ методологических оснований естественнонаучного исследования непосредственно-чувственного отражения, а также способов его моделирования в технических системах привел нас к выводу о том, что в психологии, ...
... , но только для обычных последовательных вычислительных машин. А какие же ещё машины смогут решить все вышеперечисленные проблемы? – спросите Вы. Совершенно верно, это нейросети. 2. Возможность использования нейросетей для построения системы распознавания речи Классификация - это одна из «любимых» для нейросетей задач. Причем нейросеть может выполнять классификацию даже при обучении без ...
0 комментариев