Зміст
Введення
1. Що таке розпізнавання образів?
2. Визначення
3. Методи розпізнавання образів
4. Історія розпізнавання образів.
5. Загальна характеристика задач розпізнавання образів та їх типи
Висновок
Список літератури
Введення
Із завданням розпізнавання образів живі системи, у тому числі і людина, стикаються постійно з моменту своєї появи. В Зокрема, інформація, що надходить з органів почуттів, обробляється мозком, який в свою чергу сортує інформацію, забезпечує ухвалення рішення, а далі за допомогою електрохімічних імпульсів передає необхідний сигнал далі, наприклад, органам руху, які реалізують необхідні дії. Потім відбувається зміна навколишнього оточення, і вищевказані явища відбуваються заново. І якщо розібратися, то кожен етап супроводжується розпізнаванням.
З розвитком обчислювальної техніки стало можливим вирішити ряд завдань, що виникають у процесі життєдіяльності, полегшити, прискорити, підвищити якість результату. Приміром, робота різних систем життєзабезпечення, взаємодія людини з комп'ютером, поява роботизованих систем та ін Тим не менш, відзначимо, що забезпечити задовільний результат в деяких завданнях (розпізнавання бистродвіжущихся подібних об'єктів, рукописного тексту) в даний час не вдається.
Мета роботи: вивчити історію систем розпізнавання образів.
Завдання:
- вказати якісні зміни відбулися в області розпізнавання образів як теоретичні, так і технічні, із зазначенням причин;
- обговорити методи і принципи, що застосовуються в обчислювальній техніці;
- навести приклади перспектив, які очікуються в найближчому майбутньому.
1. Що таке розпізнавання образів?
Перші дослідження з обчислювальною технікою в основному слідували класичною схемою математичного моделювання - математична модель, алгоритм та розрахунок. Такими були завдання моделювання процесів що відбуваються при вибухах атомних бомб, розрахунку балістичних траєкторій, економічних та інших додатків. Однак крім класичних ідей цього ряду виникали і методи засновані на зовсім інший природі, і як показувала практика вирішення деяких завдань, вони часто давали кращий результат ніж рішення, засновані на переусложненних математичних моделях. Їхня ідея полягала у відмові від прагнення створити вичерпну математичну модель досліджуваного об'єкта (причому найчастіше адекватні моделі було практично неможливо побудувати), а замість цього задовольнитися відповіддю лише на конкретні цікавлять нас питання, причому ці відповіді шукати із загальних для широкого класу задач міркувань. До досліджень такого роду ставилися розпізнавання зорових образів, прогнозування врожайності, рівня річок, завдання розрізнення нафтоносних і водоносних пластів за непрямим геофізичними даними і т. д. Конкретний відповідь в цих завданнях вимагався в досить простій формі, як наприклад, належність об'єкта одному з заздалегідь фіксованих класів. А вихідні дані цих задач, як правило, задавалися у вигляді уривчастих відомостей про досліджуваних об'єктах, наприклад у вигляді набору заздалегідь расклассіфіціровани об'єктів. З математичної точки зору це означає, що розпізнавання образів (а так і був названий в нашій країні цей клас задач) являє собою далеко, що йде узагальнення ідеї екстраполяції функції.
Важливість такої постановки для технічних наук не викликає жодних сумнівів і вже це саме по собі виправдовує численні дослідження в цій області. Проте завдання розпізнавання образів має і більш широкий аспект для природознавства (втім, було б дивно якщо щось настільки важливе для штучних кібернетичних систем не u1080 мало б значення для природних). У контекст даної науки органічно увійшли і поставлені ще древніми філософами питання про природу нашого пізнання, нашої здатності розпізнавати образи, закономірності, ситуації навколишнього світу. В дійсності, можна практично не сумніватися в тому, що механізми розпізнавання найпростіших образів, типу образів наближається небезпечного хижака або їжі, сформувалися значно раніше, ніж виник елементарний мову і формально-логічний апарат. І не викликає жодних сумнівів, що такі механізми досить розвинені і у вищих тварин, яким так само в життєдіяльності вкрай необхідна здатність розрізнення досить складною системи знаків природи. Таким чином, в природі ми бачимо, що феномен мислення і свідомості явно базується на здібностях до розпізнавання образів і подальше прогрес науки про інтелект безпосередньо пов'язаний з глибиною розуміння фундаментальних законів розпізнавання. Розуміючи той факт, що вищеперелічені питання виходять далеко за рамки стандартного визначення розпізнавання образів (у англомовній літературі більш поширений термін supervised learning), необхідно так само розуміти, що вони мають глибокі зв'язку з цим щодо вузьким (але все ще далеко невичерпними) напрямком [9, c. 53].
Вже зараз розпізнавання образів щільно увійшло в повсякденне життя і є одним з найбільш нагальних знань сучасного інженера. У медицині розпізнавання образів допомагає лікарям ставити більш точні діагнози, на заводах воно використовується для прогнозу шлюбу в партіях товарів. Системи біометричної ідентифікації особи в якості свого алгоритмічного ядра так само засновані на результатах цієї дисципліни. Подальший розвиток штучного інтелекту, зокрема проектування комп'ютерів п'ятого покоління, здатних до більш безпосередньому спілкуванню з людиною на природних для людей мовах і за допомогою мови, немислимі без розпізнавання. Тут рукою подати і до робототехніки, штучних систем управління, що містять як життєво важливих підсистем системи розпізнавання.
Саме тому до розвитку розпізнавання образів з самого початку була прикута чимало уваги з боку фахівців самого різного профілю - кібернетиків, нейрофізіологів, психологів, математиків, економістів і т.д. Багато в чому саме з цієї причини сучасне розпізнавання образів саме харчується ідеями цих дисциплін. Не претендуючи на повноту (а на неї в невеликому есе претендувати неможливо) опишемо історію розпізнавання образів, ключові ідеї [5, c. 107].
2. Визначення
Перш, ніж приступити до основних методам розпізнавання образів, наведемо кілька необхідних визначень.
Розпізнавання образів (об'єктів, сигналів, ситуацій, явищ або процесів) - завдання ідентифікації об'єкта або визначення будь-яких його властивостей за його зображенню (оптичне розпізнавання) або аудіозаписи (акустичне розпізнавання) та іншим характеристикам.
Одним з базових є що не має конкретного формулювання поняття безлічі. У комп'ютері безліч представляється набором неповторюваних однотипних елементів. Слово "неповторюваних" означає, що якийсь елемент у безлічі або є, або його там немає. Універсальне безліч включає всі можливі для розв'язуваної задачі елементи, порожнє не містить жодного.
Образ - класифікаційне угруповання в системі класифікації, яка об'єднує (Виділяюча) певну групу об'єктів за певною ознакою. Образи володіють характерним властивістю, що виявляється в тому, що ознайомлення з кінцевим числом явищ з одного і того ж безлічі дає можливість дізнаватися як завгодно велике число його представників. Образи мають характерні об'єктивними властивостями в тому сенсі, що різні люди, що навчаються на різному матеріалі спостережень, здебільшого однаково і незалежно один від одного класифікують одні й ті ж об'єкти. У класичній постановці задачі розпізнавання універсальна безліч розбивається на частини-образи. Кожне відображення якого-небудь об'єкта на сприймаючі органи системи, що розпізнає, незалежно від його положення щодо цих органів, прийнято називати зображенням об'єкта, а безлічі таких зображень, об'єднані якимись загальними властивостями, являють собою образи.
Методика віднесення елемента до якого-небудь образу називається вирішальним правилом. Ще одне важливе поняття - метрика, спосіб визначе...
