Составители:
51
Следует иметь в виду, что оба рассмотренных выше метода требуют
выполнения ряда условий: одинаковой ориентации изображений
объекта и эталона, совмещения их по пространственным координа"
там и выдерживания одинаковых масштабов. Всё это может потре"
бовать дополнительных вычислительных затрат. Наряду с этими
недостатками укажем на необходимость хранения в памяти АТСН
большого объема данных, особенно при многоальтернативном ва"
рианте решения задачи.
3.2.3. Методы распознавания,
основанные на использовании системы признаков
В данном случае также используются эталоны объектов. Одна"
ко, в качестве непосредственных элементов сравнения выступают
не элементы изображений объекта и эталона, а признаки объекта и
эталона. Использование признаков в качестве элементов сравнения
позволяет резко сократить объём данных, хранящихся в памяти си"
стемы, и время обработки информации по сравнению с вышерас"
смотренными методами.
Однако следует иметь в виду, что на практике в реальных условиях
наблюдения выделение признаков объектов всегда осуществляется
с некоторой погрешностью. Путём моделирования работы АТСН
на стадии проектирования (или на этапе обучения"калибровки
системы) следует выявить характер и степень возможного рассеяния
оценок используемых признаков для каждого из ожидаемых объектов
(рис. 3.2).
С учётом вида полученных гистограмм устанавливаются
оптимальные границы диапазонов значений того или иного
признака, которые используются при формировании решающего
Рис. 3.2 G
1
(u), G
2
(u),...G
n
(u) – гистограммы распределения признака u
соответственно для 1, 2,...n"го объектов;
h
1
, h
2
,..h
n–1
– границы диапазонов значения признака x,
соответствующие областям опознавания объектов 1, 2,...n.
G
1
(u)
u
G(u)
G
2
(u) G
3
(u) G
4
(u) G
n
(u)
h
1
h
2
h
3
h
4
h
n"1
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- …
- следующая ›
- последняя »
