ign="justify"> класифікація, кластеризація і пошук в базах даних і знань (в тому числі і в Інтернет-ресурсах).
1.2 Основні завдання, що виникають при розробці систем розпізнавання образів
При постановці завдань розпізнавання намагаються користуватися математичною мовою, намагаючись, на відміну від теорії штучних нейронних мереж <# «justify"> Завдання, що виникають при побудові автоматичної системи розпізнавання образів, можна звичайно віднести до декількох основних областям.
Перше завдання пов'язана з поданням вихідних даних, отриманих як результати вимірювань для підмета розпізнаванню об'єкта. Це - проблема чутливості. Кожна виміряна величина є деякою характеристикою образу або об'єкта. Припустимо, наприклад, що образами є буквено-цифрові символи. У такому випадку в датчику може бути успішно використана вимірювальна сітківка.
У практичних ситуаціях, проте, далеко не завжди вдається вибрати вимірювані параметри так, щоб отримати строго непересічні множини. Зокрема, якщо в якості критеріїв розбиття обраний ріст і вага, може спостерігатися суттєве перетин класів, що представляють професійних футболістів і баскетболістів.
Друге завдання розпізнавання образів пов'язана з виділенням характерних ознак або властивостей з отриманих вихідних даних і зниженням розмірності векторів образів. Цю задачу часто визначають як задачу попередньої обробки і вибору ознак. Ознаки класів образів являють собою характерні властивості, загальні для всіх образів даного класу.
Ознаки, що характеризують відмінності між окремими класами, можна інтерпретувати як міжкласові ознаки. Внутріклассовие ознаки, загальні для всіх розглянутих класів, не несуть корисної інформації з точки зору розпізнавання і можуть не братися до уваги. Вибір ознак вважається однією з важливих задач, пов'язаних з побудовою систем, що розпізнають. Якщо результати вимірювань дозволяють отримати повний набір розпізнавальних ознак для всіх класів, власне розпізнавання і класифікація образів не викличуть особливих труднощів. Автоматичне розпізнавання тоді зведеться до процесу простого зіставлення або процедурам типи перегляду таблиць. У більшості практичних задач розпізнавання, однак, визначення повного набору розпізнавальних ознак виявляється справою виключно важким, якщо взагалі не неможливим. На щастя, з вихідних даних зазвичай вдається витягти деякі з розпізнавальних ознак і використовувати їх для спрощення процесу автоматичного розпізнавання образів. Зокрема, розмірність векторів вимірів можна знизити з допомогою перетворень, що забезпечують мінімізацію втрати інформації.
Третє завдання, пов'язана з побудовою систем розпізнавання образів, полягає у знаходженні оптимальних вирішальних процедур, необхідних при ідентифікації та класифікації. Після того, як дані, зібрані про підлягають розпізнаванню образах, представлені точками і векторами вимірювань в просторі образів, надамо з'ясувати, якого класу образів ці дані відповідають.
Лепський А.Є., Броневич А.Г. у своїй роботі основні задачі теорії розпізнавання образів формулюють таким чином:
математичний опис образів;
вибір найбільш інформативних ознак (алфавіту ознак і словника ознак);
опис класів розпізнаваних образів;
знах...
