- •1.Персептрон и его роль в становлении распознавания образов.
- •3. Предложить алгоритм автоматической классификации для задачи построения скелета объекта изображения.
- •2. Понятие расстояния в распознавании образов.
- •4. Примеры применения распознавания образов.
- •6. Разработать алгоритм кластерного анализа для построения областей одного цвета.
- •9. Разработка алгоритма самообучения для построения границ областей изображения.
- •21. Предложить алгоритм классификации для задач выделения контура объекта изображения.
- •Оператор Собеля
- •7. Аналогия и задачи распознавания.
- •10. Задача распознавания образов и классификации. Постановка.
- •13. Метод разделяющей функции.
- •14. Гипотеза компактности. Ее значение в распознавании образов.
- •15. Разработать алгоритм таксономического анализа для выделения важных признаков. Ваш вариант.
- •16. Понятие сходства и задача распознавания.
- •17. Привести пример классификации шкал измерений.
- •23. Типы шкал. Примеры.
- •18. Задача выделения осевых линий объектов изображения как задача автоматической классификации.
- •20. Алгоритм классификации типа Форэл.
- •25. Детерминистские методы решения задачи распознавания.
- •26. Метод автоматической классификации типа корреляционных плеяд.
- •28. Задача распознавания без учителя. Метод корреляционных плеяд.
- •29. Реализация метода по определению мер важности объектов в методе потенциальных функций.
- •30. Представить процесс работы системы распознавания рукопечатного текста.
- •39. Представить процесс распознавания рукописного текста. Ваш вариант.
- •31. Задача распознавания без учителя на основе метода потенциальных функций, Алгоритм решения.
- •32. Алгоритм распознавания, основанный на вычислении оценок – перечислить 6 этапов.
- •33. Построить алгоритм таксономического анализа.
- •35. Тестовый подход и его значение для распознавания образов.
- •36.Предложить алгоритм выделения областей постоянной яркости изображения.
- •34. Важность объектов. Выделение значимых объектов при решении задач распознавания.
- •37. Примеры применения распознавания образов:
- •40.Задача распознавания с учителем. Метод комитетов.
- •41.Задачи, решаемые алгоритмами распознавания, основанными на вычислении оценок.
- •42. Привести классификацию шкал по Стивенсону.
- •43. Задача распознавания с обучением как задача оптимизации.
- •44. Представить структуру ппп по распознаванию и классификации образов.
- •45. Представить процесс работы системы Fine Reader.
37. Примеры применения распознавания образов:
Содержательная постановки задачи. С задачей распознавания любой человек встречается ежедневно, ежечасно и даже ежеминутно. Все мы узнаем, друг друга, понимаем речь, можем различать буквы печатного и рукописного текста. Специалисты-медики могут распознавать болезнь, геологи могут по косвенным данным установить наличие того или иного месторождения полезного ископаемого и т.п.
Под феноменом распознавания мы будем в дальнейшем подразумевать узнавание того или иного объекта (болезни, слова, ситуации), т.е. классификацию объекта, определение его как элемента некоторой совокупности (класса) объектов, выделенной нами по каким-то особенностям составляющих ее элементов.
Сферы применения распознавания образов огромны и исчисляются сотнями областей. Так, например, врач, устанавливая диагноз заболевания, проводит распознавание болезни пациента. Симптомы заболевания позволяют врачу сделать вывод о том, что перед ним вполне конкретный образчик некоторого заболевания, а все возможные симптомы одного и того же заболевания образуют множество симптомов, элементами которого являются различные клинические картины заболевания. Человек умеет правильно относить наблюдаемый объект к тому или иному классу объектов, к тому или иному понятию. Более того, человек умеет также сам или с помощью учителя (понимаемого в широком смысле слова) вырабатывать новые классы, новые понятия и проводить распознавание объектов относительно этих новых классов. Таким образом, распознавание означает фактически классификацию распознаваемого объекта, отнесение его к некоторому классу. Предметом теории распознавания образов является построение математической модели распознавания объектов и явлений. Другими словами, теория распознавания образов моделирует одну из важнейших сфер интеллектуальной деятельности человека.
Естественно, возникает вопрос: а как человек распознает объекты? Очевидно, что если известны правила, по которым человек классифицирует объекты или явления, то модель такой классификации тривиальна, хотя конкретное воплощение ее может быть достаточно громоздким. Но все дело в том, что обычно у человека нет твердых правил, которых он придерживается при распознавании объекта или явления.
Обычно человек проводит классификацию исходя из того насколько сходен объект распознавания с другими объектами. Распознаваемый объект зачисляется в тот класс, объекты которого наиболее сходны с ним. При всем этом само понятие сходства зачастую не формализовано или даже не осознано человеком.
Действительно, для человека не составит большого труда узнать (распознать) известного ему человека, даже если тот одет по-другому или же по-другому причесан. При этом классификация (в данном случае идентификация человека) проводится не по каким-то формальным правилам, а просто потому, что объект классификации сходен с объектом из некоторого класса (похож на известного человека).
Чтобы создать модель распознавания объектов и явлений, необходимо прежде всего выяснить, как у человека формируется понятие сходства. Как правило, для того чтобы человек мог выделять элементы сходства между объектами и явлениями, его обучают этому. При этом учитель не может сформировать правило, по которому он действует, однако у него есть много примеров сходных объектов. Так, трудно указать четкое правило различения рукописных букв, однако учитель, многократно показывая эти буквы и сообщая ученикам их значения, вырабатывает у ученика умение распознавать их. Таким образом, этапу распознавания, т. е. непосредственной классификации объекта или явления, обязательно предшествует этап обучения. Отметим здесь, что всезнающий учитель может и отсутствовать, но этап обучения, который превращается теперь в самообучение, обязательно должен присутствовать. По-видимому, можно говорить, что человек вырабатывает умение распознавать объекты внешнего мира на основе опыта обучения. Если человеку говорят, что первый предъявляемый символ есть буква А, второй предъявляемый символ есть также буква А и т.д.), то начиная с некоторого момента он начнет узнавать (распознавать) этот символ. Аналогично, если человеку несколько раз показать какое-нибудь животное и назвать его, то он начнет узнавать его во всевозможных ситуациях. Что же происходит в голове человека, позволяющее нам, в конце концов распознавать объекты и явления? Существует прямой подход к изучению деятельности мозга, развиваемый нейрофизиологами. Они изучают электрическую, биохимическую активность мозга в процессе обучения и распознавания. Этот подход здесь рассматриваться не будет. Мы будем рассматривать тот подход, который сложился в рамках математической кибернетики начиная с 50-х годов ХХ в. и основан на моделировании феномена распознавания путем описания и построения некоторой математической модели феномена. При этом модель не обязательно формализует деятельность человека в процессе распознавания. Единственное требование к модели - это умение модели тем или иным способом решать задачу распознавания.
