Введение в дисциплину

Основы теории распознавания образов (ОТРО)

Распознавание образов как научна дисциплина начала формироваться

примерно со 2-й половины 50-х годов.

В 1959г. первая работа у нас в области распознавания образов (РО) была выполнена одним из основоположников современной теории информации А.А. Харкевичем. В США основоположником работ в области распознавания образов является Ф. Розенблатт – создатель персептрона - модели деятельности мозга, связанной с РО.

Первые работы в области РО были посвящены главным образом теории и практике построения читающих автоматов, и само слово “образ” использовалось для обозначения напечатанного или написанного от руки знака, изображающего букву или цифру.

Математический аппарат постановки и решения задач РО с момента их

возникновения явилась теория статистики решений. Основы той теории разработаны Дж. Нейманом и К. Пирсоном.

Определение: Классические результаты теории статистики решения послужили базой для построения алгоритмов распознавания, обеспечивающих определение класса, к которому может быть отнесен неизвестный объект, основываясь на экспериментальных измерениях некоторого набора параметров (признаков), характеризующих тот объект, и определенных данных, описывающих классы рассматриваемых объектов.

Системы распознавания, реализующие соответствующие алгоритмы,

подразделяются на простые и сложные.

В простых устройствах распознавания для описания классов объектов

или явлений используется небольшое число признаков, имеющих, как правило, единую физическую природу.

В больших системах РО количество признаков может быть очень

большим при их различной физической природе. Большие системы РО – многоуровневые. Здесь признаки объектов определяются не непосредственно путем обработки полученной измерительной информации, а как результат работы локальных распознающих устройств, расположенных на нижних уровнях системы.

Пример: централизованные системы медицинской диагностики, где количество классифицируемых заболеваний достигает десятков, а число симптомов превосходит несколько сотен.

Построение систем РО требует решения ряда задач:

ü разбиение множества объектов на классы (составление алфавита классов);

ü выбор пространства признаков;

ü описание (на языке признаков) классов объектов путем обработки исходной априорной информации или на основе методов обучения или самообучения;

ü разработка методов и алгоритмов обработки информации и на и основе – решение задач распознавания;

ü разработка методов и алгоритмов оптимизации процессов распознавания в системе;

ü оценка эффективности систем РО в различных режимах его функционирования.