![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
ВВЕДЕНИЕ. Не развивая арсенал возможностей искусственного интеллекта (в том числе методов распознавания), трудно рассчитывать на гармоничное совершенствованиеСтр 1 из 10Следующая ⇒
Не развивая арсенал возможностей искусственного интеллекта (в том числе методов распознавания), трудно рассчитывать на гармоничное совершенствование информационных технологий, расширение круга решаемых на их основе задач. Осуществление автоматического перевода с одного языка на другой, автоматическое стенографирование невозможно без распознавания печатных и рукописных текстов и знаков, устной речи. Реализация методов распознавания необходима в автоматизированных системах, предназначенных для использования в криминалистике, медицине, военном деле. Такие применения теории распознавания, как кластерный анализ (таксономия), выявление закономерностей в множестве экспериментальных данных, прогнозирование различных процессов или явлений широко используются в научных исследованиях. Исторически сложилось так, что теория распознавания образов развивалась по двум направлениям: детерминистскому и статистическому, хотя чаще всего строго различить их не удается. Детерминистский подход включает различные методы: эмпирические, эвристические, в основе которых лежат здравый смысл, более или менее удачное моделирование действий, осуществляемых мозгом человека; математически формализованные, например, основанные на модели порождения объектов (реализаций) того или иного образа. При этом используется различный математический аппарат (математическая логика, теория графов, топология, математическая лингвистика, математическое программирование и др.).
Статистический подход опирается на фундаментальные результаты математической статистики (теория оценок, последовательный анализ, стохастическая аппроксимация, теория информации). Многие методы распознавания, появившиеся как детерминистские, получили в дальнейшем статистическое обоснование. В процессе развития теории распознавания различные подходы и применяемый математический аппарат переплелись столь причудливым образом, что классификация различных алгоритмов по используемым методам является условной и неоднозначной. В данной работе будут рассмотрены детерминистские методы.
Постановка задачи распознавания. Распознавание – это отнесение конкретного объекта (реализации), представленного значениями его свойств (признаков), к одному из фиксированного перечня образов (классов) по определённому решающему правилу в соответствии с поставленной целью. Отсюда следует, что распознавание может осуществляться любой системой (живой или неживой), выполняющей следующие функции: измерение значений признаков, производство вычислений, реализующих решающее правило. При этом перечень образов, информативных признаков и решающие правила либо задаются распознающей системе извне, либо формируются самой системой. Вспомогательная, но важная функция распознающих систем – оценка риска потерь. Без этой функции невозможно, например, построить оптимальные решающие правила, выбрать наиболее информативную систему признаков, которые используются при распознавании, и др. Введём следующие обозначения:
Количество распознаваемых образов Перечень образов, как уже упоминалось, может задаваться распознающей системе извне (учителем). Например, если система предназначена для автоматического стенографирования, то распознаваемыми образами являются фонемы – элементы устной речи. Во многих случаях распознающая система сама формирует перечень распознаваемых образов. В литературе этот процесс называют обучением без учителя, самообучением, кластерным анализом (таксономией). Эта функция реализуется чаще всего в исследовательском процессе: естественно-научная классификация, анализ данных, выявление закономерностей и т.п. Размерность признакового пространства Построение решающих правил, пожалуй, наиболее богатая в отношении разработанных подходов и методов решения компонента задач распознавания. Основная цель, которая при этом преследуется, – минимизация риска потерь. Риск потерь
Рис. 1. Множество прямоугольников и их представление Итак,
|