Составители:
Рубрика:
3
ВВЕДЕНИЕ
Распознавание образов используется во многих областях науки и
техники и лежит в основе управления голосом оператора, в автомати
зации информационносправочных служб. В медицине распознавание
образов составляет основу экспрессдиагностики заболеваний. В кри
миналистике и охране важных объектов на основе распознавания обра
зов идентифицируется личность. Научнопрактическое применение рас
познавания образов нашло в метеорологии, геофизике, геохимии, гео
логии, геодезии и картографии и т. д.
Распознавание можно определить как классификацию – отнесение
исследуемого объекта, задаваемого в виде совокупности наблюдений, к
одному из взаимоисключающих классов. Задачу распознавания можно
сформулировать как задачу поиска однозначного отображения сово
купности наблюдений X на множество классов
1
2
12
, ,...,
M
KK K3K
.
Класс
i
K
можно заменить его номером i, и тогда отображение
12
1,2,...,M3X
записывается как целочисленная функция
12
m 3 4 X
.
Пример – обнаружение цели в радиолокации: при гипотезах
0
H и
1
H
сигнал на входе (наблюдения)
1XN
,
12XNS
(
,NS
– векторы отсче
тов шума и зондирующего сигнала, отраженного от цели); задача – ана
лизируя наблюдения, принять одну из двух гипотез. Задача обнаруже
ния по сути классификационная, так как гипотезы в терминологии
математической статистики являются классами в терминологии рас
познавания образов.
Теоретические вопросы классификации изучаются в разделе «Про
верка статистических гипотез» математической статистики. Оптималь
ное решение задачи обнаружения включает два этапа: преобразование
наблюдений X в случайное число
1
, называемое статистикой проверки
гипотез; сравнение статистики с критическим значением
0
1 – гипотеза
1
H принимается (цель обнаруживается) при условии
0
1 2 1 .
Подобная последовательность характерна для решения задач рас
познавания образов. Прежде всего, наблюдения X преобразуются в при
знаки Y распознаваемых классов
12
34YX
,
более удобные для распознавания, чем наблюдения. Общей процедуры
выделения признаков не существует, признаки соответствуют конкрет
ной задаче. Пусть, например, X – отсчеты сигнала телевизионной каме
ры при наблюдении геометрических фигур разного цвета. В зависимос
ти от того, классифицировать ли их по цветам или типу фигуры (прямо
