Файл: Виноградов Р.И. Автоматическое опознавание электрических сигналов.pdf

ю з

Блок вычисления инвариантных признаков в соответствии о очередностью поступления значений с логического устройства и после проведения предварительной фильтрации производит вычис­ ление расстояний L, между смежными особыми точками. Одновре­ менно вычисляются инвариантные признаки, Инвариантными признаками по отношению к группе подобных преобразований (сдвиг, поворот, мэсщтабные преобразования) будут:

1)углы иокривпения кон­ турной линии 6- ;

2)отношения длин рас­ стояний между тремя смежны­ ми особыми точками

Ь L +1

Блок формирования групповых признаков 7 обеспечивает на­ копление признаков и их одновременную выдачу в блок опознава­ ния 8. При этом количество накопленных признаков определяется желаемым запасом надежности опознавания, практически же надеж­ ные опознавания получаются уже при использовании пэр смежных признаков

ICft

где О означает упорядоченность признаков. Строгая упорядочен­ ность признаков является характерной чертой групповых призна­ ков.

Блок опознавания производят сравнение кортежа признаков опознаваемого объекта с кортежем признаков эталонов, представ­ ляющих в совокупности геометрические описания. Эта операция сравнения производится с определенной точностью, которая зави­ сит от величины воздействия ожидаемых или измеренных помех.

Постоянное запоминающее устройство 9 предназначено для хранения эталонных описаний объектов, блок 10 осуществляет контроль результатов, а блок I I регистрацию и отображение опо­ знанных объектов. Блок координации очередности работы блоков опознающего автомата 12 'осуществляет общую синхронизацию ра­ боты системы, а также выбор режимов.

Быстродействие такого опознающего автомата во многом за­ висит от структуры принципиальных схем, а также используемых элементов. Положительным фактором является то, что используе­ мый метод позволяет оперировать с числами, не превышающими пять двоичных разрядов, что дает возможность при сравнительно небольшом увеличении оборудования реализовать параллельный метод обработки информации.

Конструктивное выполнение рассмотренной схемы опознающего автомата представляет сложную задачу. Но "простых" опознающих автоматов, способных решвть сложные задачи, не существует.Воз­ можность же построения устройств ввода с электронно-оптическим преобразователем и жгутом световодов Подтверждена экепериментэльно

§ 3 .5 . Постановка экспериментов и их результаты

Для проверки разработанных алгоритмов были составлены программы и проведены эксперименты, которые проводились на ЭЦВМ М-20. Отсутствие устройств сопряжения ЭЦВМ М-20 с уст­ ройством ввода информации об изображениях фигур вызвало необ­ ходимость подготовки всей исходной информации в виде перфо­ карт. В процессе предварительной подготовки все изображения геометрических фигур подвергались ручной кодировке согласно методике, описанной в § k данной главы.

В нэчестве геометрических фигур использовались всевозмож-

105

ныв предметы, а также силуэты различных типов самолетов.В про­ цессе проведенных экспериментов было произведено более 5 тысяч опознаваний изображений различных фигур.

Многочисленность вопросов, нуждающихся в проверке, выну­ дила выделить из них лишь основные. Перечислим те вопросы, ко­ торые были исследованы:

-плотность распределения эталонных инвариантных признаков

взависимости от их величины и выбранного алфавита фигур;

-точность опознавания изображений фигур, подвергнутых различным преобразованиям;

-надежность опознавания в зависимости от применяемых алго­

ритмов и ширины доверительного интервала;

-точность и надежность опознавания изображений фигур, искаженных помехами;

-необходимая точность измерения параметров изображений опознаваемых фигур;

-надежность опознавания в зависимости от сложности изобра­ жений опознаваемых фигур;

-точность опознавания в зависимости от целостности кон­ тура опознаваемой фигуры;

-возможность опознавания изображений фигур, эталонные описания которых отсутствуют;

-возможность классификации фигур по алфавитам;

-возможность опознавания фигур, расположенных под различ­ ными ракурсами относительно оптической оси опознающего авто­ мата.

Методика проведения экспериментов сводилась к следующему.

Взапоминающее устройство вычислительной машины М-20 по про­

грамме "обучение" вводились и обрабатывались эталонные изобра­ жения различных геометрических фигур, число которых не превы­ шало 50, после чего производилось предъявление ЭВМ опознавае­ мых изображений фигур. Под словом "предъявление" следует по­ нимать ввод в машину закодированной информации об опознавае­ мой фигуре. Введенная информация подвергалась обработке по программе "опознавание", в результате чего на печать выдавал­ ся номер опознанной фигуры и процент ее опознанных групповых признаков.

Исследования надежности опознавания изображений геометри­ ческих фигур, подвергнутых различным групповым преобразова­ ниям, проводились в следующем порядке:

107

номере некоторых других этэяонных фигур, часть признаков кото­ рых совпала. В дальнейшей, чтобы не загромождать графиков, бу­ дем приводить лишь огибающую линию, ноторая на данном риоунке показана пунктирной линией. Разность ординат между огибающей

Рис.3.7 Рис.3 .8

и линией, полученной от признаков опознаваемой фигуры, образу­ ет линию, характеризующую запас надежности опознавания Д0 (ри с.3 .7 ):

& 0 (я) = 0(к) _ 0„г(я) •

Вначале была исследовэна надежность опознавания изображе­

108

Анализируя результаты экспериментов,, убеждаемся в том, что усложнение программы введением дополнительных условий повышает запао надежности опознавания.

Были проведены эксперименты и при других связностях при­ знаков. На ри с.3 .15, в качестве примера приведена зависимость

надежности опознавания от величины связности признаков фигуры ШI . Из приведенного графика видно, что с возрастанием величи­ ны связности признаков запас надежности опознавания увеличи­ вается.

При исследовании надежности опознавания изображений фигур, искаженных помехами, ввод эталонов и предъявление опознаваемых изображений производится обычным путем. Введенная информация об опознаваемой фигуре по специально составленной программе подвергалась искажениям. Величина искажений определялась по­ стоянным коэффициентом эе , а также величиной помехи, которая получалась с помощью программы случайных чисел, имеющих нор­ мальный закон распределения.

109

В результате проведенных экспериментов получены зависимо­ сти точности и запасе надежности опознавания изображений фигур от ширины доверительного интервала и величины коэффициента х , характеризующего интенсивность помех. В качестве примера на

Также была получена зависимость запасе надежности опознавания от связности признаков и коэффициента модуляции помехой.

Анализ полученных результатов показал, что предлагаемый способ обладает достаточной надежностью опознавания даже при значительных искажениях изображений опознаваемых фигур. С по­ вышением связности признаков надежность опознавания возрастает при условии расширения доверительного интервала.

Практически, в большинстве случаев работа при связности признаков г = 3 и ширине доверительного интервала к = 0,4 * 0,6 обеспечивает хорошие результаты при опознавании изображений фигур.

I l l

фигур, значительно отличающихся друг от друге, то устойчивое опознавание фигур может быть обеспечено при очень грубых изме­ рениях параметров контурных линий. Необходимей минимальная точ­ ность измерения может быть установлена лишь в случае, если ал­ фавит опознаваемых фигур определен.

Рис.3.20

При проведении экспериментов, связанных с исследованием надежности опознавания в зависимости от целостности контура опознаваемой фигуры, предъявлялись к опознаванию изображения фигур, у которых отсутствовали различные части контурных ли­ ний. Несмотря на потерю большей части контурных линий, обес­ печивалось устойчивое опознавание изображений фигур. В каче­ стве примера на рис.3.20 приведена зависимость зэпаса надеж-

112

ности опознавания от целостности контура изображенной фигуре. В приведенной таблице треугольниками обозначены те части кон­ тура, которые были предъявлены к опознавании. Здесь процент опознанных групповых признаков вычисляется относительно обще­ го числе признаков фигуры. Вычисление же запаоа надежности опознавания относительно числа предъявленных признаков пока­ зало, что он почти не изменяется.

Анализ полученных результатов показал, что закодированные таким способом изображения фигур несут в себе большую избыточ­ ность информации, а необходимая точность задания признаков определяется исключительно составом алфавита опознаваемых фи­ гур.

Проводились эксперименты и по составлению более грубых описаний. Создание грубых описаний для определенного класса фигур связано с поиском обобщенного описания, ноторое лишено деталей, характеризующих индивидуальные особенности отдельных фигур данного класса. Если фигуры равно отличаются друг -от друга, то нет необходимости в детальном их описании, и наобо­ рот. Рассматриваемый метод опознавания позволяет дополнять грубые описания точными описаниями отдельных деталей, без не­ обходимости создания самостоятельных описаний с различными степенями зэгрубления. Кроме того, проводились эксперименты по исследованию возможности опознавания изображений фигур, эталонные описания которых отсутствуют. Здесь при "обучении" машины в ее запоминающее устройство не были введены описания тех объектов, которые предъявлялись.для опознавания. В процес­ се экспериментов, после предъявления изображения объекта к опознаванию, вычислительная машина выдавала на печать номера похожих эталонных объектов и процент опознанных элементов.

Анализ полученных результатов показал, что опознавание похожих объектов возможно при отсутствии их эталонных описа­ ний, по критерию наибольшего сходства с одним из эталонов.

Все вышеприведенные исследования производились с плоскими изображениями фигур. Плоскость с изображением могла принимать любые положения относительно оптической оси опознающего авто­ мата, однако само изображение на плоскости оставалось неизмен­ ным. Опознавание плоских фигур имеет большое значение, но не менее важное значение имеет опознавание изображений объемных фигур. Поэтому были проведены эксперименты по опознаванию изо-