ористовують нюх для пізнавання інших особин і пошуку їжі.
Під образом (об'єктом) в системі розпізнавання розуміється сукупність даних на вході системи. Дані можуть бути представлені різним чином: зображення, послідовність звуків, набір числових характеристик і т.д.
Можливість розпізнавання спирається на схожість однотипних об'єктів. Незважаючи на те, що всі предмети і ситуації унікальні в строгому сенсі, між деякими завжди можна знайти подібності за тією або іншою ознакою. Результат розпізнавання - класифікація деякого певного об'єкта. Звідси виникає поняття класифікації - розбиття всіх об'єктів на класи, елементи яких мають деякі схожі властивості, що відрізняють їх від елементів інших класів. І, таким чином, завданням розпізнавання є присвоєння об'єктів за їх опису до потрібних класам.
Людині в процесі класифікації зовсім не обов'язково точно визначати характерні ознаки об'єкта, має значення тільки остаточний результат процесу спостереження, сприйняття і розпізнавання. Автоматичні системи повинні здійснювати таку ж класифікацію, як і людина, але вони повинні явним чином використовувати характерні ознаки об'єкта.
Таким чином, можна сформулювати поняття системи розпізнавання (об'єктів, образів, сигналів, ситуацій, явищ або процесів) - складна система виконує задачу ідентифікації об'єкта і присвоєння йому класу або визначення будь-яких його властивостей по зображенню (оптичне розпізнавання), радіосигналу (розпізнавання радіосигналу) або аудіосигналу (акустичне розпізнавання) та іншим характеристикам.
В історії розвитку комп'ютерного розпізнавання можна виділити наступні етапи:
г.- Професор Массачусетського технологічного інституту (МТІ) Олівер Селфрідж опублікував статтю Очі й вуха для комп'ютера raquo ;. У ній автор висунув теоретичну ідею оснащення комп'ютера засобами розпізнавання звуку і зображення.
г.- Психолог Френк Розенблат з Корнельського університету створив комп'ютерну реалізацію персептрона (від perception - сприйняття) - пристрої, що моделює схему розпізнавання образів людським мозком. Персептрон був вперше змодельовано в 1958 році, причому його навчання вимагало близько півгодини машинного часу на ЕОМ IBM - 704.
- і рр.- Поява перших програмних систем обробки зображень (в основному для видалення перешкод з фотознімків, зроблених з літаків і супутників), стали розвиватися прикладні дослідження в області розпізнавання друкованих символів. Проте все ще існували обмеження у розвитку даної галузі науки, такі як відсутність дешевих оптичних систем введення даних, обмеженість і досить вузька спеціалізація обчислювальних систем. Бурхливий розвиток систем розпізнавання та комп'ютерного зору протягом 60-х років можна пояснити розширенням використання обчислювальних машин і очевидною потребою в більш швидкої та ефективної зв'язку людини з ЕОМ. До початку 60-х років завдання комп'ютерного зору в основному охоплювали область космічних досліджень, які вимагали обробки великої кількості цифрової інформації.
- і рр.- Лавренсе Робертс, аспірант МТІ, висунув концепцію машинного побудови тривимірних образів об'єктів на основі аналізу їх двовимірних зображень. На даному етапі став проводитися більш глибокий аналіз даних. Почали розвиватися різні підходи до розпізнавання об'єктів на зображенні, наприклад структурні, прізнаковие і текстурні.
г.- Професор Ганс-Хельмут Нагель з Гамбурзького університету заклав основи теорії аналізу динамічних сцен, що дозволяє розпізнавати рухомі об'єкти в відеопотоці.
В кінці 1980-х років були створені роботи, здатні більш-менш задовільно оцінювати навколишній світ і самостійно виконувати дії в природному середовищі
- е і 90-і роки ознаменувалися появою нового покоління датчиків двомірних цифрових інформаційних полів різної фізичної природи. Розвиток нових вимірювальних систем і методів реєстрації двомірних цифрових інформаційних полів в реальному масштабі часу дозволило отримувати для аналізу стійкі в часі зображення, що генеруються цими датчиками. Удосконалення ж технологій виробництва цих датчиків дозволило істотно знизити їх вартість, а значить, значно розширити область їх застосування.
З початку 90-х років в алгоритмічній аспекті послідовність дій по обробці зображення прийнято розглядати у згоді з так званої модульної парадигмою. Ця парадигма, запропонована Д. Марром на основі тривалого вивчення механізмів зорового сприйняття людини, стверджує, що обробка зображень повинна спиратися на кілька послідовних рівнів висхідній інформаційної лінії: від іконічного представлення об'єктів (растрове зображення, неструктурована інформація) - до їх символічного поданням (векторні і атрибутивні дані в структурова...
