45341

Проблема распознавания образов

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

В своей повседневной жизни человек настолько легко справляется с задачами распознавания что это считается само собой разумеющимся. В целом проблема распознавания образов состоит из двух частей: обучения и распознавания. За обучением следует процесс распознавания новых объектов который характеризует действия уже обученной системы.

Русский

2013-11-16

67.5 KB

19 чел.

20 Проблема распознавания образов

Человеческий мозг, так же как и мозг животных, с самого рождения и на протяжении всей жизни ежеминутно решает задачи распознавания образов. Ребенок или детеныш животного с первых минут своего появления на свет узнает пищу, мать, ее голос, окружающие предметы. По мере взросления ребенок учится узнавать свои игрушки, комнату, дом, множество необходимых предметов, лица друзей, их речь, музыку, буквы, слова, книги и т.д.

В своей повседневной жизни человек настолько легко справляется с задачами распознавания, что это считается само собой разумеющимся. Между тем, попытки моделирования на компьютерах этих высокоинтеллектуальных функций наталкиваются на весьма серьёзные трудности.

Для того чтобы человек сознательно воспринял информацию, она должна пройти довольно длительный цикл предварительной обработки. Рассмотрим на примере восприятия зрительного образа:

1. Вначале свет попадает в глаз. Пройдя через всю оптическую систему фотоны попадают на сетчатку (слой светочувствительных клеток). Здесь происходит первый этап обработки информации. У млекопитающих, сразу за светочувствительными клетками находится обычно два слоя нервных клеток, которые выполняют сравнительно несложную обработку.

2. По зрительному нерву информация поступает в головной мозг, в так называемые "зрительные бугры".

3. Далее зрительная информация поступает в отделы мозга, которые уже выделяют из неё отдельные составляющие (горизонтальные, вертикальные, диагональные линии; контуры; области светлого, темного, цветного). До этих пор можно без труда смоделировать работу мозга применяя различные графические фильтры.

4. Постепенно образы становятся все более сложными и размытыми, но графический образ пройдет еще долгий путь, прежде чем достигнет уровня сознания. Причём на уровне сознания к образу могут примешаться еще звуки, запахи и вкусовые ощущения.

В целом проблема распознавания образов состоит из двух частей: обучения и распознавания. Обучение осуществляется путём показа отдельных объектов с указанием их принадлежности тому или другому образу. В результате обучения распознающая система должна приобрести способность реагировать одинаковыми реакциями на все объекты одного образа. За обучением следует процесс распознавания новых объектов, который характеризует действия уже обученной системы.

Круг задач, которые могут решаться с помощью распознающих систем, чрезвычайно широк. Сюда относятся не только задачи распознавания зрительных и слуховых образов, но и задачи распознавания сложных процессов и явлений, возникающих, например, при выборе целесообразных действий руководителем предприятия или выборе оптимального управления технологическими, экономическими, транспортными или военными операциями.

В настоящее время наибольших успехов удалось добиться в распознавании зрительных образов, таких как печатные символы. Не вызывает сомнений полезность известных программ распознавания текстовой информации – FineReader и CuneiForm. Функции обнаружения и распознавания военных объектов противника уже давно закладываются в бортовые компьютеры ракет, самолетов, кораблей и подводных лодок.

Какие идеи и принципы могут быть заложены в основу распознающих систем? Первое, что приходит в голову, – действовать "с позиции грубой силы": заложить в компьютер как можно больше известных образов-шаблонов и сравнивать их с поступающими для распознавания неизвестными образами. Однако этот путь сразу заводит в тупик. Предположим, что зрительное изображение считывается с помощью стандартной системы светочувствительных элементов – 32 позиции по ширине и 48 по высоте, т.е. всего 1536 элементов. Но даже на такой грубой сетке можно воспринять порядка 10460 возможных образов. Хранить в памяти такое число шаблонных изображений и осуществлять с ними сравнение поступающих на вход образов невозможно.

Поэтому на практике системы распознавания на первой стадии обязательно обрабатывают изображение и выделяют характерные признаки, качественные или количественные. Таким образом, количество информации для распознавания существенно уменьшается.

Следующая идея, которая обычно используется в распознающих системах, – это идея обучения. Она является обязательным элементом многих современных интеллектуальных систем.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

11355. Основы легирования стали. Классификация и маркировка легированных сталей 125.63 KB
  Лекция 9. Основы легирования стали. Классификация и маркировка легированных сталей. Назначение легирования В данной лекции рассматриваются примеси вводимые в стали в определенных концентрациях с целью изменения их внутреннего строения и свойств. Такие примеси ...
11356. Легированные конструкционные стали. Инструментальные легированные стали 316.08 KB
  Лекция 10. Легированные конструкционные стали. Инструментальные легированные стали. КОНСТРУКЦИОННЫЕ СТАЛИ Конструкционные стали должны обладать высокой конструктивной прочностью обеспечивать длительную и надежную работу конструкции в условиях эксплуатации. ...
11357. Поверхностное упрочнение деталей 173 KB
  Лекция 11. Поверхностное упрочнение деталей К основным способам упрочнения металлов и сплавов относятся: легирование с образованием твердых растворов; пластическое деформирование; создание дисперсных выделений; упрочнение термическими методами; упрочнение химико...
11358. Медь, ее маркировка. Латуни (состав, свойства, маркировка и применение). Бронзы (состав, свойства маркировка и применение) 104.39 KB
  Лекция 12 Медь ее маркировка. Латуни состав свойства маркировка и применение. Бронзы состав свойства маркировка и применение. Медь действительно цветной металл: в зависимости от чистоты и состояния поверхности цвет изменяется от розового до красного. Её порядк...
11359. Алюминий и его сплавы, их характеристика. Деформируемые сплавы алюминия. Деформируемые и литейные сплавы алюминия. Порошковые сплавы 317.61 KB
  Лекция 13 Алюминий и его сплавы их характеристика. Деформируемые сплавы алюминия. Деформируемые и литейные сплавы алюминия. Порошковые сплавы. Алюминий – металл серебристобелого цвета имеет кристаллическую ГЦК решетку температура плавления 6600С удельный вес 27
11360. Антифрикционные материалы. Антифрикционные сплавы, применяемые в судовом машиностроении 139.12 KB
  Лекция 14 Антифрикционные материалы Антифрикционные сплавы применяемые в судовом машиностроении К антифрикционным относят материалы которые идут на изготовление различных деталей работающих в условиях трения скольжения. Антифрикционный материал должен обл
11361. Неметаллические материалы. Полимеры и пластмассы 268.83 KB
  Лекция 15 Неметаллические материалы. Полимеры и пластмассы Полимеры от греческого polymeres – состоящий из многих частей многообразный от poly – много и meros – доля часть – соединения с высокой молекулярной массой молекулы которых состоят из большого числа регулярно ил...
11362. Понятие, предмет и метод экономического анализа. Характеристика основных приемов и методов экономического анализа 154.5 KB
  Понятие предмет и метод экономического анализа. Понятие экономического анализа. Характеристика основных приемов и методов экономического анализа. Методика факторного анализа Вопросы для самоконтроля. Понятие экономического анализа Экон...
11363. Анализ производства и реализации продукции 119.5 KB
  Тема 2. Анализ производства и реализации продукции 2.1. Анализ формирования и выполнения производственной программы 2.1.1. Анализ объема продукции 2.1.2. Анализ ассортимента продукции 2.1.3. Анализ структуры продукции 2.2. Анализ качества продукции 2.3. Анализ ритмично