Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Всегда, имея в виду цель распознавания, в конечном итоге принятое решение об отнесении объекта к тому или иному классу определяет реакцию соответствующей системы на данную входную ситуацию однозначно.

Таким образом, в самых общих чертах распознавание можно определить как соотнесение объектов или явлений на основе анализа их характеристик, представляющих образы этих объектов, с одним из нескольких, заранее определенных классов.

И следует обратить внимание на то, что термин “распознавание” в равной мере относится как к процессам восприятия и познания, свойственным человеку и живым организмам, так и к техническим попыткам человека реализовать “электронные” или “вычислительные” аналоги этих процессов, то есть к решению задач в рамках предмета распознавания как раздела информатики.

1.2.2. Системы распознавания

До этого мы говорили о проблеме распознавания в целом, о теории, о возможности замены человека автоматом. Теперь сосредоточим внимание на практическом применении соответствующих знаний. При этом обратим внимание и на то, что те практические реализации методов распознавания , о которых в этих случаях шла речь, носят название систем распознавания (СР).

Здесь необходимо подчеркнуть, что именно центральную задачу распознавания образов представляет построение на основе систематических теоретических и экспериментальных исследований эффективных вычислительных средств (объединяемых в понятии “системы распознавания”) для отнесения описаний с объектов, явлений, процессов к соответствующим классам.

Широкий круг задач, возлагаемых на такие системы, определяется приведенным нами определением самого понятия “распознавание” и включает выяснение по разнородной, часто неполной, нечеткой, искаженной и косвенной информации факта, обладают ли изучаемые объекты, явления, процессы, ситуации фиксированным конечным набором свойств, позволяющим отнести их к определенному классу. Сюда входят как непосредственно задачи распознавания и классификации, так и такие задачи, в результате решения которых на основе распознавания требуется выяснить, в какой области из конечного числа областей будут находиться некоторые процессы через определенный промежуток времени.

Отсюда понятно, что к задачам распознавания должны относиться задачи технической и медицинской диагностики, геологического прогнозирования, прогнозирования свойств химических соединений, распознавания свойств динамических и статических объектов в сложной фоновой обстановке и при наличии активных и пассивных помех, прогнозирования урожая, обнаружения лесных пожаров, управления производственными процессами.

Разработки систем распознавания, начатые с 50-х годов, исчисляются тысячами. Сегодня уже трудно назвать такую отрасль науки и сферы производства, где СР не используются или не будут. При этом применение методов распознавания в ряде направлений науки и техники оказывает обратное влияние на эти направления, поистине революционизирующее влияние.

Рассмотрим некоторые применения.

1) Системы технической диагностики.

Их внедрение - важнейший фактор повышения эффективности использования машин и технологического оборудования, резкого сокращения расходов на эксплуатацию.

Исторически сложившаяся тенденция усложнения, а значит удорожания машин постоянно увеличивает затраты на эксплуатацию. Выход - переход к системам технической диагностики (распознавания состояния машин), например, безразборный поиск неисправностей. В результате вместо планово-предупредительного ремонта - ремонт по фактической необходимости. Например, в инструкции по эксплуатации автомобиля предусмотрены плановые технические обслуживания через 500 км, 1000 км, 2000 км и т.д. Если же его оснастить системами распознавания состояний, то от плановых ТО можно было бы отказаться заменив их обслуживанием отдельных узлов и систем по необходимости.

2) Медицинская диагностика.

Автоматизированные системы диагностики в медицине - путь увеличения

- широты и глубины охвата симптомов;

( рассчитывать только на память врача во всех ситуациях очень трудно. Лучше функцию памяти отдать компьютеру)

-оперативности;

(компьютер обеспечит почти мгновенный результат)

-достоверности.

(диагноз компьютера не зависит от внешних факторов, как это случается с человеком)

3) Сельское хозяйство.

Области применения здесь:

-распознавание размеров урожая по данным космических наблюдений;

-уменьшение ручного труда при сортировке плодов по форме, цвету и размерам и т.п.

4) Военное дело.

Сложные системы вооружения:

-автоматический функциональный контроль технического состояния систем и ввод резервирующих;

-роботы, обслуживающие фазированные антенные решетки радаров.

На основе рассмотренного можно уже ответить на вопрос, что же представляет собой СР.

В первом приближении:

“СР - это автоматическое вычислительное устройство, предназначенное для распознавания образов (каких? можно уже не повторяться).

Заметим, что это очень поверхностное определение. Сегодня физически СР это и вычислительная машина как один составляющий элемент СР;

-это и такие часто более дорогостоящие технические средства, как средства обнаружения распознаваемых объектов (например, патологических изменений того или иного органа человека);

-это и средства измерений параметров обнаруженных объектов (без них не получить признаков распознавания);

-это и математическое обеспечение, в составе которого: методы и алгоритмы обработки измерительной информации; методы и алгоритмы определения признаков распознавания; методы и алгоритмы непосредственно распознавания объектов, явлений , процессов ( построения решающих правил отнесения объектов к тому или иному классу); методы и алгоритмы в некотором смысле оптимального управления процессом распознавания; методы и алгоритмы оценки эффективности СР как на стадии проектирования, так и в процессе ее функционирования;

-наконец, для больших систем это и коллектив подготовленных специалистов обеспечивающих жизненный цикл существования системы.

Рассмотрим подробнее отдельные элементы.

а) Средства обнаружения распознаваемых объектов.

К ним в разных областях применения относятся:

в медицине:

-рентгеновские аппараты;

-аппараты УЗИ;

-ЯМР-томографы;

-энцефалографы;

-рентгеновские томографы;

-кардиографы и т.д.

в военном деле:

-радиолокаторы;

-оптические (лазерные) локаторы;

-лазерные дальномеры;

-приемники гамма-излучения;

-сонары - ультразвуковые локаторы.

Средства обнаружения представляют дорогостоящую часть СР. Но этим дорогостоящая часть СР не ограничивается.

б) Средства сопряжения.

Для сопряжения средств обнаружения с ЭВМ необходимы специальные электронные устройства аппаратного интерфейса. Эти составные части СР также достаточно дорогостоящи.

в)Средства измерений параметров распознаваемых объектов,явлений, процессов.

Средства измерений часто входят в состав обнаружителей (РЛС - измерение дальностей, углов, Рс/Рш).

г) Методы и алгоритмы обработки измерительной информации

Часто для получения признаков распознавания или параметров , которые их обусловливают необходима специальная математическая обработка (пример, для РЛС - определение дальностей целей по временной задержке сигналов, угловых координат по разности фаз, коэффициентов лобового сопротивления целей по координатам и их производным и т.п.).

Сам процесс назначения признаков - творческий процесс, говорят - эвристический, зависящий от человека.

д) Методы и алгоритмы принятия решения о принадлежности объектов распознавания.

е) Методы и алгоритмы оптимального управления распознаванием.

ж) Методы и алгоритмы оценки эффективности распознавания.

Как алгоритмы принятия решений, так и управление распознаванием, так и оценка эффективности определяются сложностью систем распознавания и представляют концентрированное применение комплекса математических операций соответствующего назначения.

з) Э В М

Наконец, ЭВМ. Это обязательный элемент современной СР. Вся обработка измерений с целью выделения признаков распознавания, вся математика классификации, управления и оценки эффективности выполняется ЭВМ. Само развитие теории и методов распознавания обязано появлению ЭВМ.

и) Коллектив подготовленных специалистов.

Такая составляющая на первый взгляд не имеет отношения к системе. Однако без коллектива подготовленных специалистов трудно обойтись в больших системах, решения которых чрезвычайно ответственны. В таких системах оценка эффективности - это показатель, которым пользуются с момента создания СР и до конца ее существования. При этом пользуются этим показателем специалисты, а не система. А сама необходимость такого использования связана с тем, что в процессе работ появляется возможность повысить эффективность СР за счет получения новых данных и уточнения параметров системы в результате анализа специалистами конкретного случая распознавания с последующим уточнением этими специалистами имеющихся параметров. То есть, система в течение своей жизни (говорят - “жизненного цикла”) изменяется (динамизм системы).

Таким образом, СР - сложная динамическая система, состоящая в общем случае из коллектива подготовленных специалистов и совокупности технических средств получения и переработки информации, обеспечивающих на основе специально сконструированных алгоритмов решение задачи классификации соответствующих объектов, явлений или процессов.

После того, как описан состав и функции элементов СР, для завершения общих представлений о проблеме распознавания можно провести и некоторые поверхностные сравнения технических СР и такой совершенной СР, как человек.

Так рецепторы человека, к которым мы относим зрительные, слуховые, осязательные, обонятельные и вкусовые рецепторы - это средства обнаружения, а иногда и измерения характеристик распознаваемых объектов, явлений, процессов. Тут аналогия полнейшая.

Далее на пути оперирования с информацией у технических СР стоит устройство сопряжения с ЭВМ. Естественными аналогами его являются биологические средства связи человеческих рецепторов с мозгом, выполняющим роль ЭВМ.

Но это, пожалуй, - все, что мы сегодня знаем наверняка. И вопросов здесь больше, чем ответов:

-какие функции выполняют рецепторы в части первичной обработки результатов обнаружения объектов, явлений;

-каковы характеристики линий передачи данных от рецепторов к мозгу как ЦВС;

-какие признаки выделяет система обработки;

-какие алгоритмы использует мозг для решения задачи классификации, оптимального управления процессом распознавания;

-как человеку удается избавиться от специфичности, свойственной техническим СР и т.д.

В процессе нашего дальнейшего изучения предмета Вы сами поставите еще много нерешенных в этом плане вопросов. А их разрешение чрезвычайно важно для построения быстродействующих и высокоэффективных технических СР, помогающих человеку в его повседневной практике.

Достижение соответствующих целей - задачи XXI века.

Òåìà 2

Çàäà÷è, ðåøàåìûå â ïðîöåññå ñîçäàíèÿ ñèñòåì ðàñïîçíàâàíèÿ.

Л Е К Ц И Я 2.1.

Проблематика задач создания систем распознавания на описательном уровне

При изучении первой темы мы уже создали представления о проблеме распознавания в целом. Казалось бы, можно было бы теперь сразу перейти к теоретическому осмысливанию составляющих этой проблемы. Однако какие это составляющие, как они соотносятся друг с другом в общей постановке проблемы, этого пока не было возможности выделить.

Поэтому, прежде чем перейти к формальной постановке соответствующих задач, постараемся рассмотреть их и осмыслить на описательном уровне.

Итак, мы уже знаем, что распознавание образов в технике - необходимый элемент процесса механизации и автоматизации машин, устройств и систем для

-замены человека там, где используется тяжелый физический труд;

-реализации быстрых реакций в управлении там, где нет времени на раздумье;

-замены человека в так называемых рутинных операциях, то есть, повторяющихся действиях, не требующих умственных усилий.

Уже протяжении 4-х десятков лет эти потребности реализовывались в таких конкретных на приложениях, как создание специалзированных роботов, техническая и медицинская диагностика, метеопрогноз, формализованная оценка общественных, экономических и социальных явлений и процессов. На это, начиная с 50-х годов, были направлены усилия научной и инженерной мысли.

В результате сопоставления конкретных решений и разработок оказалось, что несмотря на многообразие и особенности приложений, задачи создания систем распознавания имели много общего, не зависящего от указанной специфики.

Характеристики

Список файлов реферата