Общая структура системы распознавания и этапы в процессе ее разработки показаны на рис. 1.



Задачи распознавания имеют следующие характерные черты.

Это информационные задачи, состоящие из двух этапов:
— преобразование исходных данных к виду, удобному для распознавания;
— собственно распознавание (указание принадлежности объекта определенному классу).

В этих задачах можно вводить понятие аналогии или подобия объектов и формулировать правила, на основании которых объект зачисляется в один и тот же класс или в разные классы.
В этих задачах можно 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.

Для этих задач трудно строить формальные теории и применять классические математические методы (часто недоступна информация для точной математической модели или выигрыш от использования модели и математических методов несоизмерим с затратами).

Выделяют следующие типы задач распознавания:
— Задача распознавания — отнесение предъявленного объекта по его описанию к одному из заданных классов (обучение с учителем);
— Задача автоматической классификации — разбиение множества объектов, ситуаций, явлений по их описаниям на систему непересекающихся классов (таксономия, кластерный анализ, самообучение);
— Задача выбора информативного набора признаков при распознавании;
— Задача приведения исходных данных к виду, удобному для распознавания;
— Динамическое распознавание и динамическая классификация — задачи 1 и 2 для динамических объектов;
— Задача прогнозирования — суть предыдущий тип, в котором решение должно относиться к некоторому моменту в будущем.