Характеристики Распознавания Систем Образов Реферат
Характеристики Распознавания Систем Образов Реферат
Понятие распознавания: история развития, классификация основных методов распознавания образов (РО). Общая характеристика задач РО и их основные типы. Главные проблемы и перспективы развития распознавания образов: особенности применения РО на практике.
посмотреть текст работы
скачать работу можно здесь
полная информация о работе
весь список подобных работ
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Министерство образования и науки Российской Федерации
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»
Информационно-технический факультет
Кафедра прикладных информационных технологий
по дисциплине Нечеткая логика и нейронные сети
Направление: Бизнес-информатика (электронный бизнес)
Ф.И.О студента: Мазур Екатерина Витальевна
Проверил: Павлова Анна Илларионовна
Достаточно продолжительное время задача распознавания образов рассматривалась только с биологической точки зрения. При этом наблюдениям подвергались лишь качественные характеристики, которые не позволяли описать механизм функционирования.
Введённое Н.Винером в начале XX века понятие кибернетика (наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе), позволила в вопросах распознавания ввести количественные методы. То есть, представить данный процесс (по сути - природное явление) математическими методами.
Теория распознавания образов является одним из основных разделов кибернетики как в теоретическом, так и в прикладном плане. Так, автоматизация некоторых процессов предполагает создание устройств, способных реагировать на изменяющиеся характеристики внешней среды некоторым количеством положительных реакций.
Базой для решения задач такого уровня являются результаты классической теории статистических решений. В ее рамках строились алгоритмы определения класса, к которому может быть отнесен распознаваемый объект.
Далее математическая база теории распознавания расширялась за счет применения разделов прикладной математики, теории информации, методов алгебры логики, математического программирования и системотехники.
Цель данной работы - познакомиться с понятиями теории распознавания образов: раскрыть основные определения, изучить историю возникновения, выделить основные методы и принципы теории.
Актуальность темы заключается в том, что на данный момент распознавание образов - одно из ведущих направлений кибернетики. Так, в последние годы оно находит все большее применение: оно упрощает взаимодействие человека с компьютером и создает предпосылки для применения различных систем искусственного интеллекта.
Долгое время проблема распознавания привлекала внимание только ученых области прикладной математики. В результате, работы Р. Фишера, созданные в 20-х годах , привели к формированию дискриминантного анализа - одного из разделов теории и практики распознавания образов. В 40-х годах А. Н. Колмогоровым и А. Я. Хинчиным была поставлена цель о разделении смеси двух распределений. А в 50-60-е годы ХХ века на основе большого количества работ появилась теория статистических решений. В рамках кибернетики начало складываться новое направление, связанное с разработкой теоретических основ и практической реализацией механизмов, а также систем, предназначенных для распознавания объектов и процессов. Новая дисциплина получила название "Распознавание образов".
Распознавание образов (объектов) - это задача идентификации объекта по его изображению (оптическое распознавание), аудиозаписи (акустическое распознавание) или другим характеристикам. Образ - это классификационная группировка, которая позволяет объединить группу объектов по некоторым признакам. Образы обладают характерной чертой, проявляющейся в том, что ознакомление с конечным числом явлений из одного множества дает возможность узнать большое количество его представителей. В классической постановке задачи распознавания множество разбивается на части.
Одним из базовых определений также является и понятие множества. В компьютере множество - это набор неповторяющихся однотипных элементов. "Неповторяющихся" - значит, что элемент в множестве либо есть, либо нет. Универсальное множество включает все возможные элементы, пустое не содержит ни одного.
Методика отнесения элемента к какому-то образу называется решающим правилом. Еще одно важное понятие - метрика - определяет расстояние между элементами множества. Чем меньше это расстояние, тем больше схожи объекты (символы, звуки и др.), которые мы распознаем. Стандартно элементы задаются в виде набора чисел, а метрика - в виде какой-то функции. От выбора представления образов и реализации метрики зависит эффективность работы программы: одинаковый алгоритм распознавания с разными метриками будет ошибаться с разной частотой.
Обучением обычно называют процесс выработки в некоторой системе той или иной реакции на факторы внешних похожих сигналов путем их многократного воздействия на систему. Самообучение отличается от обучения тем, что здесь дополнительная информация о реакции системе не сообщается.
Примерами задач распознавания образов являются:
- распознавание автомобильных номеров;
- распознавание лиц и других биометрических данных;
К середине 50-х годов Р. Пенроуз ставит под сомнение нейросетевую модель мозга, указывая на существенную роль в его функционировании квантово-механических эффектов. Отталкиваясь от этого, Ф.Розенблатт разработал модель обучения распознавания зрительных образов, названную персептроном.
Далее были придуманы различные обобщения персептрона, и функция нейронов была усложнена: нейроны смогли не только умножать входные числа и сравнивать результат с пороговыми значениями, но и применять по отношению к ним более сложные функции. На рисунке 2 изображено одно из подобных усложнений:
Кроме того, топология нейронной сети могла быть еще более усложненной. Например, такой:
Рисунок 3 - Схема нейронной сети Розенблатта.
Нейронные сети, будучи сложным объектом для математического анализа, при грамотном их использовании, позволяли находить весьма простые законы данных. Но это достоинство одновременно является и источником потенциальных ошибок. Трудность для анализа, в общем случае, объясняется только сложной структурой, но, как следствие, практически неисчерпаемыми возможностями для обобщения самых различных закономерностей.
1.2 Классификация методов распознавания образов
Как мы уже отметили, распознаванием образов называются задачи установления отношений эквивалентности между определенными образами-моделями объектов реального или идеального мира.
Данные отношения определяют принадлежность распознаваемых объектов к каким-либо классам, которые рассматриваются как самостоятельные независимые единицы.
При построении алгоритмов распознавания эти классы могут задаваться исследователем, который пользуется собственными представлениями или использует дополнительную информацию о сходстве или различии объектов в контексте данной задачи. В данном случае говорят о "распознавании с учителем". В другом, т.е. когда автоматизированная система решает задачу классификации без привлечения дополнительной информации, говорят о "распознавании без учителя".
В работах В.А. Дюка дан академический обзор методов распознавания и используется два основных способа представления знаний:
- интенсиональное (в виде схемы связей между атрибутами);
- экстенсиональное с помощью конкретных фактов (объекты, примеры).
Интенсиональное представление фиксируют закономерности, которыми объясняется структура данных. Применительно к диагностическим задачам такая фиксация заключается в определении операций над признаками объектов, приводящих к нужному результату. Интенсиональные представления реализуются через операции над значениями и не предполагают проведения операций над конкретными объектами.
В свою очередь экстенсиональные представления знаний связаны с описанием и фиксацией конкретных объектов из предметной области и реализуются в операциях, элементами которых служат объекты как самостоятельные системы.
Таким образом, в основу классификации методов распознавания, предложенной В.А. Дюка, положены фундаментальные закономерности, которые лежат в основе человеческого способа познания в принципе. Это ставит данное деление на классы в особое положение по сравнению с другими менее известными классификациями, которые на этом фоне выглядят искусственными и неполными.
Метод перебора. В данном методе производится сравнение с некоторой базой данных, где для каждого из объектов представлены разные варианты модификации отображения. Например, для оптического распознавания образов можно применить метод перебора под разными углами или масштабами, смещениями, деформациями и т. д. Для букв можно перебирать шрифт или его свойства. В случае распознавания звуковых образов происходит сравнение с некоторыми известными шаблонами (слово, произнесенное многими людьми). Далее, производится более глубокий анализ характеристик образа. В случае оптического распознавания - это может быть определение геометрических характеристик. Звуковой образец в этом случае подвергается частотному и амплитудному анализу.
Следующий метод - использование искусственных нейронных сетей (ИНС). Он требует либо огромного количества примеров задачи распознавания, либо специальной структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи. Но, тем не менее, этот метод отличается высокой эффективностью и производительностью.
Методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков . Заимствованы из классической теории статистических решений, в которой объекты исследования рассматриваются как реализации многомерной случайной величины, распределенной в пространстве признаков по какому-либо закону. Они базируются на байесовской схеме принятия решений, апеллирующей к начальным вероятностям принадлежности объектов к тому или иному классу и условным плотностям распределения признаков.
Группа методов, основанных на оценке плотностей распределения значений признаков, имеет непосредственное отношение к методам дискриминантного анализа. Байесовский подход к принятию решений относится к наиболее разработанным в современной статистике параметрическим методам, для которых считается известным аналитическое выражение закона распределения (нормальный закон) и требуется только оценить лишь небольшое количество параметров (векторы средних значений и ковариационные матрицы). Основными трудностями применения данного метода считается необходимость запоминания всей обучающей выборки для вычисления оценок плотностей и высокая чувствительность к обучающей выборки.
Методы, основанные на предположениях о классе решающих функций . В данной группе считается известным вид решающей функции и задан функционал ее качества. На основании этого функционала по обучающей последовательности находят оптимальное приближение к решающей функции. Функционал качества решающего правила обычно связывают с ошибкой. Основным достоинством метода является ясность математической постановки задачи распознавания. Возможность извлечения новых знаний о природе объекта, в частности знаний о механизмах взаимодействия атрибутов, здесь принципиально ограничена заданной структурой взаимодействия, зафиксированной в выбранной форме решающих функций.
Метод сравнения с прототипом . Это наиболее легкий на практике экстенсиональный метод распознавания. Он применяется, в том случае, когда распознаваемые классы показываются компактными геометрическими классами. Тогда в качестве точки - прототипа выбирается центр геометрической группировки (или ближайший к центру объект).
Для классификации неопределенного объекта находится ближайший к нему прототип, и объект относится к тому же классу, что и он. Очевидно, никаких обобщенных образов в данном методе не формируется. В качестве меры могут применяться различные типы расстояний.
Метод k ближайших соседей . Метод заключается в том, что при классификации неизвестного объекта находится заданное число (k) геометрически ближайших пространстве признаков других ближайших соседей с уже известной принадлежностью к какому-либо классу. Решение об отнесении неизвестного объекта принимается путем анализа информации о его ближайших соседей. Необходимость сокращения числа объектов в обучающей выборке (диагностических прецедентов) является недостатком данного метода, так как это уменьшает представительность обучающей выборки.
Исходя из того, что различные алгоритмы распознавания проявляют себя по-разному на одной и той же выборке, то встает вопрос о синтетическом решающем правиле, которое бы использовало сильные стороны всех алгоритмов. Для этого существует синтетический метод или коллективы решающих правил, которые объединяют в себе максимально положительные стороны каждого из методов.
В заключение обзора методов распознавания представим суть вышеизложенного в сводной таблице, добавив туда также некоторые другие используемые на практике методы.
Таблица 1. Таблица классификации методов распознавания, сравнения их областей применения и ограничений
Классификация методов распознавания
Методы, основанные на оценках плотностей
Задачи с известным распределением (нормальным), необходимость набора большой статистики
Необходимость перебора всей обучающей выборки при распознавании, высокая чувствительность к не представительности обучающей выборки и артефактам
Методы, основанные на предположениях
Классы должны быть хорошо разделяемыми
Должен быть заранее известен вид решающей функции. Невозможность учета новых знаний о корреляциях между признаками
При отборе логических решающих правил необходим полный перебор. Высокая трудоемкость
Задачи небольшой размерности пространства признаков
Задача определения грамматики по некоторому множеству высказываний (описаний объектов), является трудно формализуемой. Нерешенность теоретических проблем
Экстенсиальные методы распознавания
Задачи небольшой размерности пространства признаков
Высокая зависимость результатов классификации от метрики. Неизвестность оптимальной метрики
Задачи небольшой размерности по количеству классов и признаков
Высокая зависимость результатов классификации от метрики. Необходимость полного перебора обучающей выборки при распознавании. Вычислительная трудоемкость
Задачи небольшой размерности по количеству классов и признаков
Зависимость результатов классификации от метрики. Необходимость полного перебора обучающей выборки при распознавании. Высокая техническая сложность метода
Коллективы решающих правил (КРП) - синтетический метод.
Задачи небольшой размерности по количеству классов и признаков
Очень высокая техническая сложность метода, нерешенность ряда теоретических проблем, как при определении областей компетенции частных методов, так и в самих частных методах
Общая структура системы распознавания и ее этапы показаны на рисунке 4:
Рисунок 4 - Структура системы распознавания
Задачи распознавания имеют следующие характерные этапы:
- преобразование исходных данных к удобному виду для распознавания;
- распознавание (указание принадлежности объекта определенному классу).
В этих задачах можно вводить понятие подобия объектов и формулировать набор правил, на основании которых объект зачисляется в один или разные классы.
Так же можно оперировать набором примеров, классификация которых известна и которые в виде заданных описаний могут быть объявлены алгоритму распознавания для настройки на задачу в процессе обучения.
Трудности решения задач распознавания связаны с невозможностью применять без исправлений классические математические методы (часто в доступе нет информация для точной математической модели)
Выделяют следующие типы задач распознавания:
- задача распознавания - отнесение предъявленного объекта по его описанию к одному из заданных классов (обучение с учителем);
- задача автоматической классификации - разбиение множества систему непересекающихся классов (таксономия, кластерный анализ, самообучение);
- задача выбора информативного набора атрибутов при распознавании;
- задача приведения исходных данных к удобному виду;
- динамическое распознавание и классификация;
- задача прогнозирования - то есть, решение должно относиться к определенному моменту в будущем.
В существующих системах распознавания есть две наиболее сложные проблемы:
- проблема «1001 класса» - добавление 1 класса к 1000 существующим вызывает трудности с переобучением системы и проверке данных, полученных до этого;
- проблема «соотношения словаря и источников» - наиболее сильно проявляется в распознавании речи. Текущие системы могут распознавать либо большое количество слов от небольшой группы лиц, либо мало слов от большой группы лиц. Так же трудно распознавать большое количество лиц с гримом или гримасами.
Нейронные сети не решают эти задачи напрямую, однако в силу своей природы они гораздо легче адаптируются к изменениям входных последовательностей.
4. Проблемы и перспективы развития распознавания образов
4.1 Применение распознавания образов на практике
В целом проблема распознавания образов состоит из двух частей: обучения и распознавания. Обучение осуществляется путем показа независимых объектов с отнесением их к тому или другому классу. По итогу обучения распознающая система должна приобрести способность реагировать одинаковыми реакциями на все объекты одного образа и различными - на все другие. Важно, что в процессе обучения указываются только сами объекты и их принадлежность образу. За обучением следует процесс распознавания, который характеризует действия уже обученной системы. Автоматизация этих процедур и составляет проблему.
Прежде чем начать анализ какого-либо объекта, нужно получить о нем определенную, каким-либо способом упорядоченную, точную информацию. Такая информация представляет собой совокупность свойств объектов, их отображение на множестве воспринимающих органов распознающей системы.
Но каждый объект наблюдения может воздействовать по-разному, в зависимости от условий восприятия. Кроме того, объекты одного и того же образа могут сильно отличаться друг от друга.
Каждое отображение какого-либо объекта на воспринимающие органы распознающей системы, независимо от его положения относительно этих органов, принято называть изображением объекта, а множества таких изображений, объединенные какими-либо общими свойствами, представляют собой образы. При удачном выборе исходного описания (пространства признаков) задача распознавания может оказаться достаточно легкой и, наоборот, неудачно выбранное может привести к очень сложной дальнейшей переработке информации, либо вообще к отсутствию решения.
Распознавание объектов, сигналов, ситуаций, явлений - самая часто встречающаяся задача, которую человеку необходимо решать ежесекундно. Для этого используются огромные ресурсы мозга, который оценивается таким показателем как число нейронов, равное 10 10 .
Также, распознавание постоянно встречается в технике. Вычисления в сетях формальных нейронов, во многом напоминают обработку информации мозгом. В последнее десятилетие нейрокомпьютинг приобрел чрезвычайную популярность и успел превратиться в инженерную дисциплину, связанную с производством коммерческих продуктов. В большом объеме ведутся работы по созданию элементной базы для нейровычислений.
Основной их характерной чертой является способность решать неформализованные проблемы, для которых в силу тех или иных причин не предполагается алгоритмов решения. Нейрокомпьютеры предлагают относительно простую технологию получения алгоритмов путем обучения. В этом их основное преимущество. Поэтому нейрокомпьютинг оказывается актуальным именно сейчас - в период расцвета мультимедиа, когда глобальное развитие требует разработки новых технологий, тесно связанных с распознаванием образов.
Одной из основных проблем развития и применения искусственного интеллекта остаётся проблема распознавания звуковых и визуальных образов. Все остальные технологии уже готовы к тому, чтобы найти своё применение в медицине, биологии, системах безопасности. В медицине распознавание образов помогает врачам ставить более точные диагнозы, на заводах оно используется для прогноза брака в партиях товаров. Системы биометрической идентификации личности в качестве своего алгоритмического ядра так же основаны на результатах распознавания. Дальнейшее развитие и проектирование компьютеров, способных к более непосредственному общению с человеком на естественных для людей языках и посредством речи, нерешаемы без распознавания. Здесь уже встает вопрос о развитии робототехники, искусственных систем управления, содержащих в качестве жизненно важных подсистем системы распознавания.
В результате работы был сделан краткий обзор основных определений понятий такого раздела кибернетики как распознавание образов, выделены методы распознавания, сформулированы задачи.
Безусловно, существует множество направлений по развитию данной науки. К тому же, как было сформулировано в одной из глав, распознавание - одно из ключевых направлений развития на данный момент. Так, программное обеспечение в ближайшие десятилетия может стать ещё более привлекательным для пользователя и конкурентоспособным на современном рынке, если приобретет коммерческий формат и начнет распространяться в рамках большого количества потребителей.
Дальнейшие исследования могут быть направлены на следующие аспекты: глубокий анализ основных методов обработки и разработка новых комбинированных или модифицированных методов для распознавания. На основании проведенных исследований можно будет разработать функциональную систему распознавания, с помощью которой возможно проверить выбранные методы распознавания на эффективность.
1. Дэвид Формайс, Жан Понс Компьютерное зрение. Современный подход, 2004
2. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 2004.
3. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 2005. - Вып. 33.
4. Мазуров В.Д. Комитеты систем неравенств и задача распознавания // Кибернетика, 2004, № 2.
5. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. - С-Пб.: Политехника, 2007.
6. Минский М., Пейперт С. Персептроны. - М.: Мир, 2007.
7. Растригин Л. А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. М. Энергоиздат, 2006.
8. Рудаков К.В. Об алгебраической теории универсальных и локальных ограничений для задач классификации // Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. Вып. 1. - М.: Наука, 2007.
9. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. - М.: Мир, 2005.
Основные понятия теории распознавания образов и ее значение. Сущность математической теории распознавания образов. Основные задачи, возникающие при разработке систем распознавания образов. Классификация систем распознавания образов реального времени. курсовая работа [462,2 K], добавлен 15.01.2014
Понятие и особенности построения алгоритмов распознавания образов. Различные подходы к типологии методов распознавания. Изучение основных способов представления знаний. Характеристика интенсиональных и экстенсиональных методов, оценка их качества. презентация [31,6 K], добавлен 06.01.2014
Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов. дипломная работа [1019,9 K], добавлен 13.10.2017
Обзор задач, возникающих при разработке систем распознавания образов. Обучаемые классификаторы образов. Алгоритм персептрона и его модификации. Создание программы, предназначенной для классификации образов методом наименьшей среднеквадратической ошибки. курсовая работа [645,2 K], добавлен 05.04.2015
Методы распознавания образов (классификаторы): байесовский, линейный, метод потенциальных функций. Разработка программы распознавания человека по его фотографиям. Примеры работы классификаторов, экспериментальные результаты о точности работы методов. курсовая работа [2,7 M], добавлен 15.08.2011
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .
© 2000 — 2020, ООО «Олбест»
Все права защищены
3. Общая характеристика задач распознавания образов и их типы
Распознавание образов
Реферат по информатике на тему "Сравнительный анализ..."
Реферат Распознавание образов
НОУ ИНТУИТ | Лекция | Системы распознавания образов ...
Сочинение На Тему Нужно Ли Любить Родину
Реферат На Тему Термическая Обработка Стали
Как Можно Закончить Итоговое Сочинение Непонимание
Контрольная Работа По Теме Части
Сочинение Описание Памятника Культуры Нашего Города