Файл: Лекція 15.doc

Тривалий час питання розпізнавання розглядалися людиною лише з позицій методів біології і психології. При цьому метою вивчення були в основному якісні характеристики, що не дозволяють розкрити і точно описати відповідний механізм. Якщо і виходили числові характеристики, то вони, як правило, були пов'язані з вивченням рецепторів, таких як органи зору, слуху, дотику. Що ж торкалося характеристик ухвалення рішень, то до їх математичної оцінки справа не доходила. І лише кібернетика дозволила ввести у вивчення психологічного процесу розпізнавання образів, що лежить в основі ухвалення будь-яких рішень, кількісні методи, що відкрило принципово нові можливості в дослідженні і проектуванні автоматичних систем розпізнавання. Тільки кібернетика дозволила ввести в область розпізнавання, як явища природи, математичні уявлення. В цьому можна побачити зокрема реалізацію поглядів Галілея, який затверджував: "книга природи написана на мові математики. І той, хто хоче прочитати її, повинен вивчати цю мову".

Історично склалося, що багато задач такого класу, як розпізнавання метеоопадів; розпізнавання авіаційної ситуації в районі аеропорту авіадиспетчером; розпізнавання смуги посадки льотчиком в складних умовах, людина, як правило, вирішує ефективно, тобто з необхідною якістю. Цим і пояснюється необхідність використовування людини як елемент або ланка складних автоматичних систем, що історично з'явилася.

Примітне те, що в процесі вказаної діяльності людини число ухвалюваних рішень за наслідками розпізнавання ситуацій кінцеве, тоді як число станів зовнішнього середовища, оцінюваних в процесі самого розпізнавання і що приводять до вказаних рішень, може бути нескінченним.

Це можна бачити на прикладі друкарки, що друкує під диктування. З незліченної безлічі варіантів вимови одного і того ж звуку вона вибирає тільки один, завжди ударяючи по одній, певній клавіші пишучої машинки. В результаті вона безпомилково друкує слова, незалежно від їх спотворення при усному вимовленні.

До ухвалення такого кінцевого числа рішень людина підготовлена всім своїм життєвим досвідом. Тому ухвалення ідеології автоматизації вказаних процесів, заміни людини як ланки автоматичних систем привело до тому, що людство перш за все навчилося будувати автомати, здатні реагувати на безліч змін характеристик зовнішнього середовища деяким обмеженим числом раціональних рішень (реакцій) виконавських органів цих автоматів. Це не значить, що були знайдені механізми, що лежать в основі людських і природних здібностей розпізнавання, але головні особливості цих здібностей, що лежать на поверхні уявлень, створені автомати у багатьох випадках добре імітували.

Наприклад, автомат, що управляє технологічним процесом випуску деякої продукції, реагує на випадкові зміни якості її шляхом регулювання кількості тієї або іншої компоненти висхідного матеріалу, режиму роботи і т.п., але тільки досягши певного рівня цих змін. Тобто, реакція здійснюється не на будь-яку зміну, а на безліч їх, сукупність.

В результаті людство прийшло до ситуації, коли ті, що розпізнають пристрої можуть підвищувати, наприклад, ефективність систем зв'язку (розпізнавати сигнали в шумах), допомагають встановлювати об'єктивний діагноз захворювань (розпізнавати завжди однозначно у відмінності від людини симптоми-ознаки захворювань), дають можливість здійснювати автоматичний контроль складних технічних систем і вчасно втручатися і проводити їх ремонтно-відновні роботи і т.д.

Створення пристроїв, які виконують функції розпізнавання різних об'єктів, у багатьох випадках відкриває можливість заміни людини як елемента складної системи спеціалізованим автоматом. Така заміна дозволяє значно розширити можливості різних систем, що виконують складні інформаційно-логічні задачі. Помітимо тут, що якість робіт, виконуваних людиною на будь-якому робочому місці залежить від кваліфікації, досвіду, сумлінності, стану. В той же час автомат його замінюючий діє одноманітно і забезпечує завжди однакову якість, якщо він справний.

Але не тільки вказана заміна і звільнення людини від виконання рутинних операцій є причиною створення і пошуку шляхів створення ряду систем розпізнавання. В деяких випадках людина взагалі не в змозі вирішувати цю задачу з швидкістю, що задається обставинами, не залежне від якостей і психологічного стану приймаючого рішення (Наприклад: протиракетний маневр літака в складних метеоумовах; висновок з робочого режиму АЕС і т.п.). Автомат же з такими задачами може легко справлятися.

Отже, основні цілі заміни людини в задачах розпізнавання зводяться до наступних: - Звільнення людини від одноманітних рутинних операцій для вирішення інших більш важливих задач. - Підвищення якості виконуваних робіт. - Підвищення швидкості рішення задач.

Протягом достатньо тривалого часу проблема розпізнавання привертає увагу фахівців в області прикладної математики, а потім і інформатики. Так можна, зокрема, відзначити роботи Р.Фішера, виконані в 20-х роках і що привели до формування дискриминантного аналізу, як одного з розділів теорії і практики розпізнавання. В 40-х роках А.Н.Колмогоровим і А.Я.Хинчиним поставлена задача про розділення суміші двох розподілів.

Найпліднішими з'явилися 50-60-е роки ХХ століття. В цей час на основі маси робіт з'явилася теорія статистичних рішень. В результаті цієї появи знайдені алгоритми, що забезпечують віднесення нового об'єкту до одного із заданих класів, що з'явилося початком планомірного наукового пошуку і практичних розробок. В рамках кібернетики почав формуватися новий науковий напрям, пов'язаний з розробкою теоретичних основ і практичної реалізації пристроїв, а потім і систем, призначених для розпізнавання об'єктів, явищ, процесів.

Нова наукова дисципліна одержала назву "Розпізнавання образів". Таким чином, базою для вирішення задач віднесення об'єктів до того або іншого класу послужили, як це наголошується сьогодні, результати класичної теорії статистичних рішень. В її рамках будувалися алгоритми, що забезпечують на основі експериментальних вимірювань параметрів (ознак), що характеризують цей об'єкт, а також деяких апріорних даних, що описують класи, визначення конкретного класу, до якого може бути віднесений розпізнаваний об'єкт.

В подальшому математичний апарат теорії розпізнавання розширився за рахунок вживання: 1 розділів прикладної математики; 2 теорії інформації; 3 методів алгебри логіки; 4 математичні програмування і системотехніка. (Системотехніка - науковий напрям, що охоплює проектування, створення, випробування і експлуатацію складних систем).

До середини 70-х років визначився вигляд розпізнавання як самостійного наукового напряму, з'явилася можливість створення нормальної математичної теорії розпізнавання. В цьому нам доведеться переконатися, а також набути необхідних навичок, прослуховуючи курс "Основи побудови систем розпізнавання образів".

Перша вітчизняна робота в області розпізнавання образів - робота основоположника сучасної теорії інформації Харкевіча Олександра Олександровича - "Пізнання образів" ."Радиотехника" т.14,15. 1959 р.

Наші вітчизняні учені, що внесли істотний внесок в цю дисципліну: В.М.Глушков, В.С.Міхальовіч, В.С.Пугачев, Н.П.Бусленко, Ю.І.Журавльов, Я.З.Ципкин, А.Г.Івахненко, М.А.Айзерман, Е.М.Браверман, М.М.Бонгард, В.Н.Вапник, Г.П.Тартаковській, В.Г.Репін, Л.А.Растрігин, А.Л.Горелік і ін.

Зарубіжні учені: Ф.Розенблатт - 1957г, Персепторон - найпростіша модель мозку, вирішальна задачі розпізнавання. Р.Гонсалес, У.Гренандер, Р.Дуда, Г.Себестіан, Дж.Ту, К.Фу, П.Харт.

2. Системи розпізнавання

До цього ми говорили про проблему розпізнавання в цілому, про теорію, про можливість заміни людини автоматом. Тепер зосередимо увагу на практичному вживанні відповідних знань. При цьому звернемо увагу і на те, що ті практичні реалізації методів розпізнавання, про які в цих випадках йшла мова, носять назву систем розпізнавання (СР).

Тут необхідно підкреслити, що саме центральну задачу розпізнавання образів представляє побудова на основі систематичних теоретичних і експериментальних досліджень ефективних обчислювальних засобів (об'єднуваних в понятті "системи розпізнавання") для віднесення описів з об'єктів, явищ, процесів до відповідних класів.

Широкий круг задач, що покладаються на такі системи, визначається приведеним нами визначенням самого поняття "розпізнавання" і включає з'ясування за різнорідною, часто неповною, нечіткою, спотвореною і непрямою інформацією факту, чи володіють об'єкти, що вивчаються, явища, процеси, ситуації фіксованим кінцевим набором властивостей, що дозволяє віднести їх до певного класу. Сюди входять як безпосередньо задачі розпізнавання і класифікації, так і такі задачі, в результаті рішення яких на основі розпізнавання вимагається з'ясувати, в якій області з кінцевого числа областей знаходитимуться деякі процеси через певний проміжок часу.

Звідси зрозуміло, що до задач розпізнавання повинні відноситися задачі технічної і медичної діагностики, геологічного прогнозування, прогнозування властивостей хімічних з'єднань, розпізнавання властивостей динамічних і статичних об'єктів в складній фоновій обстановці і за наявності активних і пасивних перешкод, прогнозування урожаю, виявлення лісових пожеж, управління виробничими процесами.

Розробки систем розпізнавання, початі з 50-х років, обчислюються тисячами. Сьогодні вже важко назвати таку галузь науки і сфери виробництва, де СР не використовуються або не будуть. При цьому вживання методів розпізнавання у ряді напрямів науки і техніки робить зворотний вплив на ці напрями, що справді революціонізував вплив. Розглянемо деякі вживання.

2.1 Системи технічної діагностики

Їх упровадження - найважливіший чинник підвищення ефективності використовування машин і технологічного устаткування, різкого скорочення витрат на експлуатацію.

Тенденція ускладнення, а значить дорожчання машин, що історично склалася, постійно збільшує витрати на експлуатацію. Вихід - перехід до систем технічної діагностики (розпізнавання стану машин), наприклад, безразборный пошук несправностей. В результаті замість планово-запобіжного ремонту - ремонт по фактичній необхідності. Наприклад, в інструкції з експлуатацій автомобіля передбачені планові технічні обслуговування через 500 км, 1000 км, 2000 км і т.д. Якщо ж його оснастити системами розпізнавання станів, то від планових ТО можна б було відмовитися замінивши їх обслуговуванням окремих вузлів і систем з потреби.