Формализованная модель анализа точечных сварных соединений на основе рентгенографии

Общая характеристика задач распознавания объектов

В системах распознавания образов основными задачами являются - извлечение идентификационных признаков исходного образа и проведение этапа классификации и кластеризации над идентификационными признаками.

Под образом понимается структурированное описание изучаемого объекта или явления, представленное вектором признаков, каждый элемент которого представляет числовое значение одного из признаков, характеризующих соответствующий объект. Общая структура системы распознавания и этапы в процессе ее разработки показаны на рисунке 2.1.

Систта распознавания образо?

Рисунок 2.1- Общая структура системы распознавания

Суть задачи распознавания - установить, обладают ли изучаемые объекты фиксированным конечным набором признаков, позволяющим отнести их к опреде-46

ленному классу.

Задачи распознавания имеют следующие характерные черты:

  • 1 информационные задачи, состоящие из двух этапов:
    • а) приведение исходных данных к виду, удобному для распознавания;
    • б) собственно распознавание (указание принадлежности объекта определенному классу);
  • 2 существует понятие аналогии или подобия объектов и формулировать понятие близости объектов в качестве основания для зачисления объектов в один и тот же класс или разные классы;
  • 3 возможно оперировать набором прецедентов-примеров, классификация которых известна и которые в виде формализованных описаний могут быть предъявлены алгоритму распознавания для настройки на задачу в процессе обучения;
  • 4 трудно строить формальные теории и применять классические математические методы (часто недоступна информация для точной математической модели);
  • 5 возможна «плохая» информация (информация с пропусками, разнородная, косвенная, нечеткая, неоднозначная, вероятностная).

Целесообразно выделить следующие подтипы задач распознавания:

  • 1 задача распознавания с обучением - отнесение предъявленного объекта по его описанию к одному из заданных;
  • 2 задача автоматической классификации - разбиение множества объектов (ситуаций) по их описаниям на систему непересекающихся классов (таксономия, кластерный анализ, обучение без учителя);
  • 3 задача выбора информативного набора признаков при распознавании;
  • 4 задача приведения исходных данных к виду, удобному для распознавания;
  • 5 динамическое распознавание и динамическая классификация - задачи 1 и 2 для динамических объектов;
  • 6 задача прогнозирования - это задачи 5, в которых решение должно относиться к некоторому моменту в будущем.

Другими словами, распознаванием образов называются задачи построения и применения формальных операций над символьными или числовыми отображениями объектов реального мира. Результаты решения данных задач отражают отношения эквивалентности между этими объектами, которые показывают принадлежность оцениваемых объектов к каким-либо классам.

При построении алгоритмов распознавания классы эквивалентности могут задаваться исследователем, который пользуется собственными содержательными представлениями или использует внешнюю дополнительную информацию о сходстве и различии объектов в контексте решаемой задачи. Тогда говорят о «распознавании с учителем» [34]. В противном случае, т.е. когда автоматизированная система решает задачу классификации без привлечения внешней обучающей информации, говорят об автоматической классификации или «распознавании без учителя». Большинство алгоритмов распознавания образов требует привлечения весьма значительных вычислительных мощностей, которые могут быть обеспечены только высокопроизводительной компьютерной техникой [79].

Топология методов распознавания различна у различных авторов. Классификации приводили такие авторы как: Ю.Л. Барабаш [108], В.И. Васильев [107], А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин , Р. Дуда, П. Харт, Л.Т. Кузин, Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко, Ф.Е. Темников, Дж. Ту, Р. Гонсалес, П. Уинстон, К. Фу, Я.З. Цыпкин и другие.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >