Cybernetics Wiki
Advertisement

Распознава́ние о́бразов — раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно или нельзя переходить улицу в данный момент.

В процессе биологической эволюции многие животные с помощью зрительного и слухового аппарата решили задачи распознавания образов достаточно хорошо. Создание искусственных систем распознавания образов остаётся сложной теоретической и технической проблемой. Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях — от военного дела и систем безопасности до оцифровки всевозможных аналоговых сигналов.

Традиционно задачи распознавания образов включают в круг задач искусственного интеллекта.

Примеры задач распознавания образов[]

  • Распознавание букв.
  • Распознавание штрих-кодов.
  • Распознавание автомобильных номеров.
  • Распознавание лиц.
  • Распознавание речи.
  • Распознавание изображений.

Методы распознавания образов[]

Для оптического распознавания образов можно применить метод перебора вида объекта под различными углами, масштабами, смещениями и т. д. Для букв нужно перебирать шрифт, свойства шрифта и т. д.

Второй подход — найти контур объекта и исследовать его свойства (связность, наличие углов и т. д.)

Еще один подход — использовать искусcтвенные нейронные сети. Этот метод требует либо большого количества примеров задачи распознавания (с правильными ответами), либо специальной структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи.

Перцептрон как метод распознавания образов[]

Ф. Розенблатт вводя понятие о модели мозга, задача которой состоит в том, чтобы показать, как в некоторой физической системе, структура и функциональные свойства которой известны, могут возникать психологические явления - описал простейшие эксперименты по различению. Данные эксперименты целиком относятся к методам распознaвания образов, но отличаются тем что алгоритм решения не детерминированный.

Простейший эксперимент, на основе которого можно получить психологически значимую информацию о некоторой системе, сводится к тому, что модели предъявляются два различных стимула и требуется, чтобы она реагировала на них различным образом. Целью такого экперимента может быть исследование возможности их спонтанного различения системой при отсутствии вмешательства со стороны экспериментатора, или, наоборот, изучение принудительного различения, при котором экспериментатор стремится обучить систему проводить требуемую классификацию.

В опыте с обучением перцептрону обычно предъявляется некоторая последовательность образов, в которую входят представители каждого из классов, подлежащих различению. В соответствии с некоторым правилом модификации памяти правильный выбор реакции подкрепляется. Затем перцептрону предъявляется контрольный стимул и определяется вероятность получения правильной реакции для стимулов данного класса. В зависимости от того, совпадает или не совпадает выбранный контрольный стимул с одним из образов, которые использовались в обучающей последовательности, получают различные результаты:

  • 1. Если контрольный стимул не совпадает ни с одним из обучающих стимулов, то эксперимент связан не только с чистым различением, но включает в себя и элементы обобщения.
  • 2. Если контрольный стимул возбуждает некоторый набор сенсорных элементов, совершенно отличных от тех элементов, которые активизировались при воздействии ранее предъявленных стимулов того же класса, то эксперимент является исследованием чистого обобщения.

Перцептроны не обладают способностью к чистому обобщению, но они вполне удовлетворительно функционируют в экспериментах по различению, особенно если контрольный стимул достаточно близко совпадает с одним из образов, относительно которых перцептрон уже накопил определенный опыт.

Программы распознавания образов[]

  • CuneiForm
  • FineReader
  • Readiris
  • NI Vision (на основе программного комплекса LabVIEW от National Instruments)

См. также[]

Ссылки[]

Примеры использования OpenCV (машинное зрение) на C++ Builder6

Литература[]

  • Дэвид А. Форсайт, Джин Понс Компьютерное зрение. Современный подход = Computer Vision: A Modern Approach. — М.: «Вильямс», 2004. — С. 928. — ISBN 0-13-085198-1[1]
  • Джордж Стокман, Линда Шапиро Компьютерное зрение = Computer Vision. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. — С. 752. — ISBN 5947743841[2]
  • А.Л.Горелик, В.А.Скрипкин, Методы распознавания, М.: Высшая школа, 1989.
  • Ш.-К. Чэн, Принципы проектирования систем визуальной информации, М.: Мир, 1994.
Advertisement