Введение в распознавание образов

С развитием вычислительной техники стало возможным решить ряд задач, возникающих в процессе жизнедеятельности, облегчить, ускорить, повысить качество результата. К примеру, работа различных систем жизнеобеспечения, взаимодействие человека с компьютером, появление роботизированных систем и др. Тем не менее, отметим, что обеспечить удовлетворительный результат в некоторых задачах (распознавание быстродвижущихся подобных объектов, рукописного текста) в настоящее время не удается. Таким образом, в этой статье предлагается обсудить методы и принципы, применяемые в вычислительной технике для выполнения поставленной задачи.

История возникновения искусственных систем автоматического распознавания и их реализации

Достаточно долгое время задача распознавания рассматривалась человеком со стороны биологического и психологического аспектов. При этом изучению подвергались лишь качественные характеристики, которые не позволяли точно описать механизм функционирования. Получение функциональных зависимостей было, как правило, связано с исследованием рецепторов органов слуха, осязания или зрения. Однако принципы формирования решения оставались загадкой. Считается, что основным заблуждением на заре исследования было мнение о том, что мозг функционирует по определенным алгоритмам, а следовательно, выяснив эту систему правил, можно ее воссоздать с помощью постоянно развивающихся вычислительных и технических средств.

Основанная Норбертом Винером в начале XX века новая наука, получившая название кибернетика (наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе), позволила в исследование вопроса распознавания образов ввести количественные методы. Другими словами, представить процесс распознавания образов (по сути — природное явление) математическими методами.

Отметим, что в процессе жизнедеятельности человека число принимаемых им решений конечно, но, в то же время, количество определяющих факторов может быть бесконечным. В качестве простого примера приведем следующий. На улице может идти дождь: проливной, моросящий, другими словами, различной силы, однако человек может принять лишь два решения — брать ему зонт или нет.

Количество возможных решений зависит от жизненного опыта. Поэтому автоматизация ряда процессов предполагает под собой конструирование автоматических устройств, способных реагировать на множество изменяющихся характеристик внешней среды каким-то определенным количеством удовлетворительных для человека реакций. Это означает реализацию главных особенностей принципов распознавания, заложенных природой, обеспечение реагирования на совокупность изменений.

Создание устройств, выполняющих функции распознавания различных объектов, в большинстве случаев обеспечивает возможность замены человека специализированным автоматом. Благодаря этому, значительно расширяются возможности сложных систем, выполняющих различные информационные, логические, аналитические задачи. Следует отметить, что качество работ, выполняемых человеком на рабочем месте, зависит от многих факторов (квалификации, опыта, добросовестности и т. д.). В то же время исправный автомат действует однообразно и обеспечивает всегда одинаковое качество. Автоматический контроль сложных систем позволяет вести мониторинг и обеспечивать своевременное обслуживание, идентификацию помех и автоматическое применение соответствующих методов шумоподавления, позволяет повысить качество передачи информации. Также понятно, что использование автоматических систем в ряде задач может обеспечить невозможное для человека быстродействие.

Подытожив вышеописанное, отметим основные причины замены человеческого участия в задачах распознавания:
— освобождение человека от однообразных операций для решения других более важных задач;
— повышение качества и скорости принимаемых решений.

В течение достаточно продолжительного времени проблема распознавания привлекает внимание специалистов в области прикладной математики, а затем и информатики. Так, в частности, на сайте www2.cs.kspu.ru отмечают работы Р. Фишера, выполненные в 20-х годах и приведшие к формированию дискриминантного анализа как одного из разделов теории и практики распознавания. В 40-х годах А. Н. Колмогоровым и А. Я. Хинчиным поставлена задача о разделении смеси двух распределений.

В 50-60-е годы ХХ века на основе массы работ появилась теория статистических решений. В результате этого появления найдены алгоритмы, обеспечивающие отнесение нового объекта к одному из заданных классов, что явилось началом планомерного научного поиска и практических разработок. В рамках кибернетики начало формироваться новое научное направление, связанное с разработкой теоретических основ и практической реализации устройств, а затем и систем, предназначенных для распознавания объектов, явлений, процессов. Новая научная дисциплина получила название «Распознавание образов».

Таким образом, базой для решения задач отнесения объектов к тому или иному классу послужили, как это отмечается сегодня, результаты классической теории статистических решений. В ее рамках строились алгоритмы, обеспечивающие на основе экспериментальных измерений параметров (признаков), характеризующих этот объект, а также некоторых априорных данных, описывающих классы, определение конкретного класса, к которому может быть отнесен распознаваемый объект.

В последующем математический аппарат теории распознавания расширился за счет применения:
— разделов прикладной математики; теории информации;
— методов алгебры логики;
— математического программирования и системотехники.

И к середине 70-х годов определился облик распознавания как самостоятельного научного направления, появилась возможность создания нормальной математической теории распознавания.