Предмет распознавания образов Основные понятия Распознавание образов

Предмет распознавания образов

Основные понятия Распознавание образов – это наука о методах и алгоритмах классификации объектов различной природы. С задачей распознавания любой человек сталкивается ежеминутно. Например, мы узнаем людей и предметы, распознаем буквы и цифры, понимаем речь, распознаем с разной степенью успешности опасные ситуации.

Основные понятия Одним из базовых является не имеющее конкретной формулировки понятие множества. В компьютере множество представляется набором неповторяющихся однотипных элементов. Слово "неповторяющихся" означает, что какой-то элемент в множестве либо есть, либо его там нет. Универсальное множество включает все возможные для решаемой задачи элементы, пустое не содержит ни одного.

Основные понятия Образ - классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку. Образы, с которыми мы встречаемся могут быть разбиты на две категории: • абстрактные • конкретные.

Основные понятия Примером абстрактных образов могут быть идеи и аргументы. Распознавание таких образов относится к концептуальному распознаванию, которое в данном курсе не рассматривается.

Основные понятия Примером конкретного распознавания является распознавание букв, символов, рисунков, биологических изображений, трехмерных физических объектов, речевых сигналов, электрокардиограмм, сейсмических волн. Некоторые из этих образов - пространственные, другие - временные.

Системы, использующие распознавание образов Можно выделить следующие наиболее важные направления развития интеллектуальных систем, в которых широко используются методы распознавания образов: • распознавание символов (печатного и рукописного текстов, банковских чеков и денежных купюр и т. д. )

Системы, использующие распознавание образов • распознавание изображений, полученных в различных частотных диапазонах (оптическом, инфракрасном, радиочастотном, звуковом) и анализ сцен; • распознавание речи; • медицинская диагностика; • системы безопасности; • классификация, кластеризация и поиск в базах данных и знаний

Основные задачи теории распознавания образов Рассмотрим основные задачи теории распознавания образов на примере работы технической системы, осуществляющей распознавание символов – цифр, букв и т. д. Такая система была разработана в США в начале 60 -х годов прошлого века и долгое время использовалась для распознавания конвертных символов.

Основные задачи теории распознавания образов Предположим, что на вход системы распознавания поступает некоторый символ x, написанный на бумажной ленте и который необходимо распознать. Объекты, подлежащие распознаванию, называют образами (pattern).

Основные задачи теории распознавания образов Техническая система имеет считывающую головку, которая, передвигаясь слева направо, измеряет скорость x(t) изменения площади зачерненной поверхности в зависимости от времени. Говорят, что функция x(t) является представлением образа-символа x.

Основные задачи теории распознавания образов Можно измерить сигнал в дискретные моменты времени – получим другое представление символа x в виде некоторого вектора x. Будем считать, что входной образ-символ x может принадлежать некоторому классу из множества всех классов Ω = {ϖ 1, . . . , ϖm} – каждый класс соответствует некоторому символу (букве, цифре и т. д. ). Предполагается, что классы являются непересекающимися.

Общая схема системы распознавания образов Задача распознавания образов состоит в соотнесении исходного образа x одному из классов ϖi.

Основные задачи теории распознавания образов Метрика – способ определения расстояния между элементами универсального множества. Чем меньше это расстояние, тем более похожими являются объекты (символы, звуки и др. ) - то, что мы распознаем. Обычно элементы задаются в виде набора чисел, а метрика - в виде функции.

Основные задачи теории распознавания образов Правила соотнесения образа одному из классов называются классификатором и реализуются в блоке классификации. Если образам соответствуют векторы – элементы метрического пространства, то соотнесение образа классу можно осуществить, например, с помощью вычисления расстояния между вектором и классом.

Основные задачи теории распознавания образов На выходе классификатора мы должны получить тот класс (номер класса), которому принадлежит входной образ с указанием степени достоверности классификации или получить информацию о том, что входной образ не принадлежит ни одному из классов.

Основные задачи теории распознавания образов Между блоком преобразования образа в векторную форму и классификатором может быть блок выбора небольшого числа наиболее информативных в данной задаче распознавания признаков образа. Наличие этого блока позволяет уменьшить размерность векторов и повысить тем самым быстродействие системы распознавания.

Основные задачи теории распознавания образов Обучение - это процесс, в результате которого система постепенно приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные совокупности внешних воздействий. Адаптация - это подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества управления в условиях непрерывных изменений внешних условий.

Основные задачи теории распознавания образов В общей системе распознавания может быть блок обучения. Этот блок позволяет сформировать правила классификации в той или иной форме. Кроме этого, по обучающим образам могут быть выработаны правила выбора наиболее информативных признаков.

Основные задачи теории распознавания образов: • Математическое описание образов • Выбор наиболее информативных признаков, описывающих данный образ. Это одна из основных и важных задач в теории распознавания образов – найти минимальное количество признаков, наиболее информативно описывающих образы в данной системе распознавания.

Основные задачи теории распознавания образов • Описание классов распознаваемых образов. Эта задача сводится к определению границ классов. • Нахождение оптимальных решающих процедур (методов классификации), т. е. методов соотнесения вектора признаков образа некоторому классу.

Основные задачи теории распознавания образов • Оценка достоверности классификации образов. Эта оценка необходима, чтобы лицо, принимающее решение, могло оценить величину потерь, связанных с неправильной классификацией.

Типы характеристик образов Выделяют три основных типа характеристик-признаков: 1. Физические характеристики, например, показания, снятые с различных датчиков. Физические характеристики могут быть детерминированными и вероятностными. Описывается с помощью векторов.

Типы характеристик образов 2. Качественные характеристики. Примерами качественных характеристик являются понятия «темный» , «светлый» , «высокий» и т. д. Такие характеристики могут быть описаны с помощью так называемых лингвистических переменных

Типы характеристик образов 3. Структурные характеристики. Эти характеристики употребительны для описания изображений сложных объектов или сцен. При описании структурных характеристик используется некоторый формальный язык (например, теория графов)

Типы характеристик образов Пример структурных характеристик

Типы характеристик образов 4. Логические характеристики – это высказывания, о которых имеет смысл говорить истины они или ложны.

Три фазы в распознавании образов В распознавании образов мы можем разделить общую задачу на три фазы: - получение данных - предварительная обработка данных - принятие решения о классификации

Методы распознавания образов В целом, можно выделить три метода распознавания образов: • Метод перебора. В этом случае производится сравнение с базой данных, где для каждого вида объектов представлены всевозможные модификации отображения.

Методы распознавания образов Например, для оптического распознавания образов можно применить метод перебора вида объекта под различными углами, масштабами, смещениями, деформациями и т. д. Для букв нужно перебирать шрифт, свойства шрифта и т. д. В случае распознавания звуковых образов, соответственно, происходит сравнение с некоторыми известными шаблонами

Методы распознавания образов • Производится более глубокий анализ характеристик образа. В случае оптического распознавания это может быть определение различных геометрических характеристик. Звуковой образец в этом случае подвергается частотному, амплитудному анализу и т. д.

Методы распознавания образов • Использование искусственных нейронных сетей (ИНС). Этот метод требует либо большого количества примеров задачи распознавания при обучении, либо специальной структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи.

Типы систем распознавания Различают три основных типа систем распознавания. 1. Системы без обучения. Количество априорной информации достаточно для определения алфавита признаков, определения минимального набора (словаря) признаков, достаточного для решения задач распознавания и определения границ классов. В этом случае в системе распознавания отсутствует блок «обучение» .

Типы систем распознавания 2. Системы, основанные на обучении с учителем. Количества априорной информации достаточно только для выбора алфавита признаков и формирования словаря признаков, но не для определения границ между классами.

Типы систем распознавания Системе распознавания предъявляется некоторое множество объектов Ξ={х1, . . . , х. N}, которое называется обучающим множеством (обучающей выборкой), с указанием, к каким классам эти объекты принадлежат. Система сама должна настроить параметры правил классификации таким образом, чтобы выполнялось условие минимальности ошибки неправильной классификации.

Типы систем распознавания Например, множество объектов обучающей выборки можно разделить двумя прямыми так, что объекты x 1, x 2, x 3 попадут в первый класс ϖ 1, объекты x 4, x 5, x 6 – во второй класс ϖ 2, а объекты x 7, x 8 – в третий класс ϖ 3.

Типы систем распознавания

Типы систем распознавания С помощью процедуры обучения может быть также решена задача уменьшения словаря признаков.

Типы систем распознавания 3. Системы, основанные на самообучении (на объяснении). Количества априорной информации недостаточно даже для формирования словаря признаков. В этом случае в систему распознавания образов вводится список правил, объясняющий задачи распознавания образов.

Типы систем распознавания Этот список правил вырабатывается, как правило, экспертами – специалистами в данной области знаний. Система распознавания, исходя из этого набора правил, должна сама сформировать словарь признаков и определить границы классов.

Общая структура системы распознавания