ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 27.05.2024
Просмотров: 44
Скачиваний: 0
2.2 Медична діагностика
Автоматизовані системи діагностики в медицині шлях збільшення: широти і глибини обхвату симптомів;розраховувати тільки на спомин лікаря у всіх ситуаціях дуже важко.
Краще функцію пам'яті віддати комп'ютеру (комп'ютер забезпечить майже миттєвий результат достовірності. (діагноз комп'ютера не залежить від зовнішніх чинників, як це трапляється з людиною)
2.3 Сільське господарство Області вживання тут:
-
распознавание розмірів урожаю за даними космічних наглядів;
-
уменьшение ручної праці при сортуванні плодів формою, кольору і розмірам і т.п.
2.4 Військова справа
Складні системи озброєння:
-
автоматический функціональний контроль технічного стану систем і введення резервуючих;
-
роботи, обслуговуючі фазовані антенні грати радарів.
На основі розглянутого можна вже відповісти на питання, що ж є СР. В першому наближенні: СР - цей автоматичний обчислювальний пристрій, призначений для розпізнавання образів.
Помітимо, що це дуже поверхневе визначення. Сьогодні фізично СР
-
це і обчислювальна машина як один становлячий елемент СР;
-
це і такі часто більш дорогі технічні засоби, як засоби виявлення розпізнаваних об'єктів (наприклад, патологічних змін того або іншого органу людини);
-
і засоби вимірювань параметрів знайдених об'єктів (без них не набути ознак розпізнавання);
-
і математичне забезпечення, у складі якого: методи і алгоритми обробки вимірювальної інформації; методи і алгоритми визначення ознак розпізнавання; методи і алгоритми безпосередньо розпізнавання об'єктів, явищ, процесів ( побудови вирішальних правил віднесення об'єктів до того або іншого класу); методи і алгоритми в деякому розумінні оптимального управління процесом розпізнавання; методи і алгоритми оцінки ефективності СР як на стадії проектування, так і в процесі її функціонування;
-
для великих систем це і колектив підготовлених фахівців забезпечуючих життєвий цикл існування системи.
Розглянемо докладніше окремі елементи.
-
Засоби виявлення розпізнаваних об'єктів.
До них в різних областях вживання відносяться:
в медицині:
-рентгеновскі апарати;
-апарати УЗІ;
-ЯМР-томографи; -энцефалографы; -рентгеновские томографи;
-кардиографы і т.д.
у військовій справі: -радиолокаторы; -оптические (лазерні) локатори; -лазерные далекоміри; -приемники гамма-випромінювання; -сонары - ультразвукові локатори.
Засоби виявлення представляють дорогу частину СР. Але цим дорога частина СР не обмежується.
-
Засоби сполучення.
Для сполучення засобів виявлення з ЕОМ необхідні спеціальні електронні пристрої апаратного інтерфейсу. Ці складові частини СР також достатнє дорогостоящи.
-
Средства вимірювань параметрів розпізнаваних об'єктів, явищ, процесів. Засоби вимірювань часто входять до складу обнаружителей (РЛС - вимірювання дальностей, кутів, Рс/Рш).
-
Методи і алгоритми обробки вимірювальної інформації Часто для отримання ознак розпізнавання або параметрів, які їх обумовлюють необхідна спеціальна математична обробка (приклад, для РЛС - визначення дальностей цілей по тимчасовій затримці сигналів, кутових координат по різниці фаз, коефіцієнтів лобового опору цілей по координатах і їх похідним і т.п.). Сам процес призначення ознак - творчий процес, говорять - евристичний, залежний від людини.
-
Методи і алгоритми ухвалення рішення про приналежність об'єктів розпізнавання.
-
Методи і алгоритми оптимального управління розпізнаванням.
-
Методи і алгоритми оцінки ефективності розпізнавання. Як алгоритми ухвалення рішень, так і управління розпізнаванням, так і оцінка ефективності визначаються складністю систем розпізнавання і представляють концентроване вживання комплексу математичних операцій відповідного призначення.
-
ЕОМ. Це обов'язковий елемент сучасної СР. Вся обробка вимірювань з метою виділення ознак розпізнавання, вся математика класифікації, управління і оцінки ефективності виконується ЕОМ. Сам розвиток теорії і методів розпізнавання зобов'язаний появі ЕОМ.
-
Колектив підготовлених фахівців.
Така становляча на перший погляд не має відношення до системи. Проте без колективу підготовлених фахівців важко обійтися у великих системах, рішення яких надзвичайно відповідальні. В таких системах оцінка ефективності - це показник, яким користуються з моменту створення СР і до кінця її існування. При цьому користуються цим показником фахівці, а не система. А сама необхідність такого використовування зв'язана з тим, що в процесі робіт з'являється можливість підвищити ефективність СР за рахунок отримання нових даних і уточнення параметрів системи в результаті аналізу фахівцями конкретного випадку розпізнавання з подальшим уточненням цими фахівцями наявних параметрів. Тобто, система протягом свого життя (говорять - "життєвого циклу") змінюється (динамізм системи).
Таким чином, СР - складна динамічна система, що полягає в загальному випадку з колективу підготовлених фахівців і сукупності технічних засобів отримання і переробки інформації, що забезпечує на основі спеціально сконструйованих алгоритмів рішення задачі класифікації відповідних об'єктів, явищ або процесів.
Після того, як описаний склад і функції елементів СР, для завершення загальних уявлень про проблему розпізнавання можна провести і деякі поверхневі порівняння технічних СР і такої досконалої СР, як людина.
Так рецептори людини, до яких ми відносимо зорові, слухові, дотикові, нюхові і смакові рецептори, - це засоби виявлення, а іноді і вимірювання характеристик розпізнаваних об'єктів, явищ, процесів. Тут аналогія була щонайповніша.
Далі на шляху операції з інформацією у технічних СР стоїть пристрій сполучення з ЕОМ. Природними аналогами його є біологічні засоби зв'язку людських рецепторів з мозком, що виконує роль ЕОМ.
Але це, мабуть, - все, що ми сьогодні знаємо напевно. І питань тут більше, ніж відповідей:
- які функції виконують рецептори в частині первинної обробки результатів виявлення об'єктів, явищ;
- які характеристики ліній передачі даних від рецепторів до мозку як ЦВС;
- які ознаки виділяє система обробки;
- які алгоритми використовує мозок для вирішення задачі класифікації, оптимального управління процесом розпізнавання;
- як людині вдається позбутися специфічності, властивої технічним СР і т.д.
В процесі нашого подальшого вивчення предмету Ви самі поставите ще багато невирішених в цьому плані питань. А їх дозвіл надзвичайно важливий для побудови швидкодійних і високоефективних технічних СР, допомагаючих людині в його повсякденній практиці.
Досягнення відповідних цілей - задачі XXI століття.
3. Операції узагальнення і розпізнавання
Узагальнення – це операція формування узагальнених образів класів на основі описів конкретних об'єктів, що входять в повчальну вибірку.
Відразу необхідно відзначити, що операція узагальнення реалізується далеко не у всіх моделях систем розпізнавання (наприклад, в методі к-ближайших сусідів), а в тих, в яких воно реалізується, – це робиться по-різному.
Звичайно, поки не реалізовано узагальнення немає можливості визначити цінність ознак для вирішення задачі ідентифікації.
Наприклад, якщо у нас є 10 конкретних м'ячів різного розміру і кольору, що складається з різних матеріалів і призначених для різних ігор, і ми розглядаємо їх як абсолютно незалежні один від одного об'єкти, разом з іншими, то у нас немає можливості визначити, які ознаки є найхарактернішими для м'ячів і найбільш сильно відрізняють їх від цих інших об'єктів. Але як тільки ми сформуємо узагальнені образи "м'яч", "стілець", і т.д., відразу з'ясуватися, що колір м'яча і матеріал, з якого він зроблений, не є жорстко пов'язаним з узагальненим чином класу "м'яч", а найбільш істотне те, що він круглий і його можна кидати або бити під час гри.
Розпізнавання – це операція порівняння і визначення ступеня схожості образу даного конкретного об'єкту з чинами інших конкретних об'єктів або з узагальненими чинами класів, в результаті якої формується рейтинг об'єктів або класів по убуванню схожості з розпізнаваним об'єктом.
Ключовим моментом при реалізації операції розпізнавання в математичній моделі є вибір виду інтегрального критерію або міри схожості, який би на основі знання про ознаки конкретного об'єкту дозволив би кількісно визначити ступінь його схожості з іншими об'єктами або узагальненими чинами класів.
В ортонормированном просторі, осями якого є шкали відносин, цілком природним є використовувати як така міра схожості Евклідово відстань. Проте, такі простори на практиці зустрічаються швидше як виняток з правила, а операція ортонормирования є досить трудомісткої в обчислювальному відношенні і приводить до збіднення моделі, а значить її не завжди зручно і доцільно здійснювати.
Тому актуальною є задача вибору або конструювання інтегрального критерію схожості, вживання якого було б коректне і в неортонормированных просторах. Крім того, цей інтегральний критерій повинен бути стійкий до наявності шуму, тобто до неповноти і спотворення як в початкових даних, так і найчисельнішої моделі.
