ТЕОРИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ n n n n Постановка задачи распознавания. Построение решающих правил. Линейные решающие правила. Метод ближайших соседей. Метод потенциальных функций. Структурные (лингвистические) методы. Кластерный анализ. Применение систем распознавания
Постановка задачи распознавания n Распознавание – это отнесение конкретного объекта (реализа ции), представленного значениями его свойств (признаков), к одному из фиксированного перечня образов (классов) по определённому решающему правилу в соответствии с поставленной целью
Обозначения n n n S– множество распознаваемых образов (классов), называемое иногда алфавитом; X– признаковое (выборочное) пространство; N– размерность признакового пространства (количество признаков, характеризующих распознаваемые объекты); D– множество решающих правил, по которым осуществляется отнесение распознаваемого объекта (реализации) к тому или иному образу R риск потерь при распознавании
Риск потерь n Итак, X можно представить как некоторое пространство размерности N с определённой в этом пространстве метрикой. Любой объект (реализация) представляется в виде точки (вектора) в этом пространстве. Проекция этой точки на i ю ось координат соответствует значению i го признака.
Построение решающих правил n Обучающая выборка – это множество объектов, заданных значениями признаков и принадлежность которых к тому или иному классу достоверно известна "учителю" и сообщается учителем "обучаемой" системе
Линейные решающие правила n Само название говорит о том, что граница, разделяющая в признаковом пространстве области различных образов, описывается линейной функцией
Метод ближайших соседей n Обучение в данном случае состоит в запоминании всех объектов обучающей выборки. Если системе предъявлен нераспознанный объект x, то она относит этот объект к тому образу (рис. 7), чей "представитель" оказался ближе всех к x.
Метод потенциальных функций n Название метода в определённой степени связано со следующей аналогией ( для простоты будем считать, что распознаётся два образа). Представим себе, что объекты являются точками некоторого пространства X. В эти точки будем помещать заряды +q, если объект принадлежит образу S 1, и q, если объект принадлежит образу S 2
Структурные (лингвистические) методы n При структурном подходе объекты описываются не множеством числовых значений признаков , а структурой объекта
Пример n описание объекта (а) при помощи операции композиции "составления цепочки" из непроизводных элементов (б): a+a+a+b+b+c+c+c+d+d
Кластерный анализ n В основе кластерного анализа лежит гипотеза компактности
Применение систем распознавания n n 1) Системы технической диагностики. 2) Медицинская диагностика. 3) Сельское хозяйство. 4) Военное дело.