![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Иерархические системы распознавания⇐ ПредыдущаяСтр 18 из 18
При распознавании сложных объектов (слов устной речи; названий городов, рек, озёр и пр. на географических картах; составных изображений, являющихся комбинацией неких геометрических примитивов) целесообразно использовать иерархические распознающие процедуры. В какой-то мере мы касались этого подхода при рассмотрении лингвистических (структурных) методов распознавания. Как следует из самого названия, особенностью иерархических распознающих процедур является их многоуровневость. На нижнем уровне распознаются элементарные образы (примитивы), на более высоких уровнях – составные образы. Естественно, число уровней может быть различным. Мы для определённости будем рассматривать двухуровневую систему распознавания. Можно выделить два вида двухуровневой системы распознавания. Первый характеризуется наличием естественной временной или пространственной последовательности образов первого уровня, поступающей для распознавания на второй уровень. Например, это может быть последовательность фонем при распознавании устных слов или последовательность букв при распознавании названий на географической карте. Здесь структурные связи между образами первого уровня предельно упрощены и описываются порядком следования. Во втором виде двухуровневых систем распознавания структурные связи между образами первого уровня более сложны. Например, если буквы распознаются двухуровневой системой, то образы первого уровня (отрезки прямых, дуг) связаны друг с другом на плоскости по некоторым правилам, более сложным, чем простое следование. Именно этот вариант мы рассмотрели ранее, когда речь шла о лингвистических методах распознавания. В данном разделе мы остановимся на случае, когда на вторую ступень распознавания поступает естественная последовательность образов первого уровня. Итак, на вторую ступень поступает не сам объект, а результаты распознавания его элементов на первой ступени Если бы распознавание образов на первом уровне было безошибочным, то распознавание на втором уровне сводилось бы к выбору из алфавита второго уровня той последовательности, которая совпала с последовательностью, полученной на выходе первого уровня распознающей системы. Однако на практике при распознавании неизбежны ошибки, в том числе и в иерархических системах, а в последних на различных уровнях распознавания. Если на первом уровне допущены ошибки, то на вход второго уровня может поступить последовательность, не совпадающая ни с одним из образов, входящих в алфавит второго уровня, тем не менее какое-то решение принимать необходимо. Возможен, например, такой детерминистский вариант. Из алфавита Здесь мы полагали, что ошибки распознавания, допущенные на первом уровне, искажают лишь тот или иной элемент последовательности, не влияя на общее их число. На практике же (в частности, при распознавании устных слов) может искажаться и число элементов в последовательности: появляются лишние ложные элементы либо пропускаются объективно имеющиеся. На этот случай имеются достаточно эффективные алгоритмы распознавания, реализуемые на второй ступени иерархических систем. Их изучение выходит за рамки настоящего курса. Рассмотрим статистический подход к распознаванию в двухуровневой иерархической системе (рис. 26). Пусть на первом уровне распознаются образы Дело в том, что в иерархических распознающих системах целесообразно на промежуточных ступенях не принимать окончательное решение о принадлежности объекта к тому или иному образу, а выдавать набор вариантов с их апостериорными вероятностями. Этот набор должен быть таким, чтобы правильное решение входило в него с вероятностью, близкой к единице. Если все конкурирующие решения всех позиций считать вершинами графа, ввести формально начальную
Рис. 26. Ориентированный граф, иллюстрирующий На построенный граф " накладываются" образы (последовательности) из алфавита второй ступени, и тот из них, который имеет максимальную апостериорную вероятность Здесь Если говорить о последовательности букв, то каждая из них распознаётся независимо от других, поэтому Описанная процедура применима в тех случаях, когда фиксирован алфавит Если бы система распознавала слова, входящие в фиксированный алфавит Если ограничиться использованием априорных вероятностей только двухбуквенных сочетаний, то
Вместо произведения можно оперировать суммой, если перейти от вероятностей к их логарифмам. Итак, если каждой дуге приписать длину, равную Эффективность такого подхода для исправления ошибок первой ступени распознавания за счёт языковой избыточности подтверждена практическими испытаниями. Да это в некоторых случаях ясно и умозрительно. Например, при распознавании последовательности букв рассмотренный алгоритм уж точно обнаружит, а в большинстве случаев и исправит такие ошибки, как " гласная – твёрдый (мягкий) знак", " пробел – твёрдый (мягкий) знак", " мягкий знак – э" и ряд других.
|