ь людям миттєво дізнаватися один одного, з великою швидкістю читати друковані та рукописні тексти, безпомилково водити автомобіль в складному потоці вуличного руху, здійснювати відбраковування деталей, розгадувати коди, давню єгипетську клинопис і т.д.
Розпізнавання представляє собою завдання перетворення вхідної інформації, в якості якої доречно розглядати деякі параметри, ознаки розпізнаваних образів, у вихідну, що представляє собою висновок про те, до якого класу належить розпізнаваний образ.
У своєму повсякденному житті людина настільки легко справляється з завданнями розпізнавання, що це вважається само собою зрозумілим. Тим часом, спроби моделювання на комп'ютері цих високоінтелектуальних функцій наштовхуються на дуже серйозні труднощі.
В даний час найбільших успіхів вдалося досягти в розпізнаванні друкованих символів. Широке поширення одержали відомі програми розпізнавання текстової інформації - Fine Reader і CuneiForm. Функції виявлення і розпізнавання військових об'єктів супротивника вже давно закладаються в бортові комп'ютери літаків, ракет, кораблів і підводних човнів. Чимале значення розпізнавання образів грає і в задачі створення технічного зору для інтелектуальних роботів.
В цілому проблему розпізнавання можна розділити на дві частини: навчання і розпізнавання. Навчання здійснюється шляхом показу окремих об'єктів із зазначенням їх приналежності того чи іншого класу. В результаті навчання розпізнає система повинна придбати здатність однаково реагувати на всі об'єкти одного класу і по-різному - на всі об'єкти різних класів. У разі навчання можна діяти «з позиції грубої сили»: закласти в комп'ютер якомога більше відомих образів-шаблонів і порівнювати з ними надходять на вхід системи для розпізнавання невідомі образи. З першого погляду цей шлях здається перспективним, але розглянемо систему світлочутливих елементів - 32х48 (1536 елементів), за допомогою якої буде зчитуватися зорове зображення для розпізнавання. Сучасні матриці світлочутливих елементів володіють більш досконалими технічними характеристиками - до 10 мегапікселів, тобто до 10 мільйонів елементів. Розглянута система має значно меншу кількість елементів, але навіть на такій грубій сітці можна сприйняти порядку 10460 можливих образів. У наявності комбінаторний вибух. Зберігати в пам'яті таке число шаблонних зображень і здійснювати з ними порівняння надходять на вхід образів неможливо, принаймні, для сучасних технічних засобів. Тому на практиці системи розпізнавання на першій стадії обов'язково обробляють зображення і виділяють характерні ознаки, якісні або кількісні. Таким чином, кількість інформації для розпізнавання істотно зменшується. Однією з центральних завдань розпізнавання є вибір вихідного опису об'єкта: геометричний або структурний підхід. Геометричний грунтується на розходженні форми об'єктів. Структурний підхід заснований на аналізі елементів об'єкта. При цьому спочатку виділяють фрагменти всіх об'єктів і характеристики їх взаємного розташування. Все це утворює вихідну БД - словник, що дозволяє будувати різні гіпотези. З них відбираються найбільш істотні для даного конкретного випадку, і потім виконується опис єдиного образу об'єктів, який використовується для ідентифікації інших об'єктів.
Складне завдання розпізнавання образів вимагає розробки гнучкої системи, що розпізнає, яка могла б класифікувати будь-...
