Системы распознавания образов

Распознавание образов применяется для автоматического распознавания печатных, рукописных и фотографированных знаков, текстов, рисунков и схем, для распознавания звуков речи, команд, передаваемых голосом, выявления некоторых ситуаций в сложных технических комплексах, таких как критическое или аварийное состояния и т.д.

Главными целями распознавания образов являются расширение возможностей общения человека с машиной и расширение возможностей автоматизации путем освобождения человека-оператора от многих операций, которые ограничивают быстродействие, надежность и эффективность функционирования автоматизированных комплексов.

Распознавание определяется как процесс отнесения ситуаций, явлений, образов к одному из нескольких или многих заранее определенных классов на основе анализа их характеристик. При распознавании возникают взаимосвязанные задачи выбора параметров распознавания и задачи нахождения и оценки качества решающей функции.

Для выбора параметров предварительно выделяют совокупность параметров (признаков), характеризующих рассматриваемый образ.

Эти признаки могут быть представлены в виде точки в многомерном пространстве, которое называется пространством объекта, а вектор X - вектором объекта.

Вторая взаимосвязанная задача нахождения решающей функции должна рассматриваться с учетом сведений об объектах.

Решающая функция позволяет найти гиперповерхность, разделяющую многомерное пространство на классы.

Широко применяемый непараметрический (адаптивный) метод распознавания базируется на итеративной процедуре оптимизации параметров распознавания.

Структурная схема системы распознавания образов

Детектор признаков (ДП) воспринимает физическое воздействие, характеризующие объекты, и выдает на выходе совокупность сигналов, несущих признаки (параметры) распознаваемого образа. В случае необходимости в детекторе признаков производится освобождение (фильтрация) от шумов (помех), нормализация по геометрическим размерам и положению (масштабирование), координатные преобразования и т.д.

Детектор признаков во многих случаях выполняется в виде рецепторного фотоэлектронного поля с системой развертки для распознавания образов или микроЭВМ.

В блоке памяти хранятся программы исходных, промежуточных и конечных данных, а также программы функционирования. Особенность его состоит в необходимости хранения описаний распознаваемых классов и запоминания значений оптимизируемых параметров классификатора.

Блок памяти может содержать оптические маски, магнитные барабаны, аналоговую память и т.д.

Решение о принадлежности совокупности объектов (образа) к одному из заранее определенных классов принимает классификатор {CPU). Это осуществляется в соответствии с принятым критерием распознавания или правилом решения в его устройстве на основе сигналов, выдаваемых детектором признаков. Критерием распознавания называется правило, по которому строится гиперповерхность, разделяющая распознаваемые образы на классы в пространстве признаков (объектов). Классификатор выполняется в виде сети из линейных пороговых элементов или вычислительного устройства.

• < Назад
• Вперёд >