нтелекту і суперечки про те, «мислять» чи комп'ютери або чи зможуть вони коли-небудь це робити, були одними з найгарячіших. Зараз багато що прояснюється, стає зрозумілим, що, незважаючи на надзвичайний прогрес електроніки, межею можливостей систем штучного інтелекту є можливості інтелекту природного. Іншими словами: не варто змагатися з природою, настільки досконалою і гармонійною системою, а от відтворити здатність людського мозку до аналізу та узагальнення інформації - це цілком конкретна і багато в чому реальне завдання, якої протягом останніх десятиліть займаються вчені різних спеціальностей: від нейрохірургів до класичних математиків, інженерів програмного забезпечення. Один із головних результатів на цьому складному шляху - це практика розпізнавання образів.
Системи розпізнавання образів намагаються дізнаватися образи різних явищ і об'єктів, які повсюдно присутні в нашому житті. Так, ми дізнаємося один одного практично незалежно від того, у що ми одягнені, як давно бачилися і наскільки змінилися наші особи (навіть якщо ці зміни були цілеспрямованими, наприклад, після пластичної операції). Людський мозок узагальнює побачену картинку і вихоплює з неї головне, що в результаті - ми дізнаємося один одного і застосовуємо візуальну практику пам'яті.
2.3. Класифікація систем розпізнавання образів реального часу
В основі будь-якої класифікації лежать певні класифікаційні ознаки (принципи). Так, Горелик А.Л., Скрипкін В.А. у своїй роботі в якості кваліфікаційного ознаки використовуються властивості інформації, яка застосовується в процесі розпізнавання. Однак така класифікація не відображає всіх характеристик системи реального часу (РВ), тому була розроблена класифікація за властивостями управління систем розпізнавання образів (СРО) в процесі розпізнавання (Мал. 1).
Рис. 1. Класифікація СРО РВ
Принцип класифікації з контролю часу розпізнавання образів розділяє СРО, на неконтрольовані за часом (тобто не системи РВ і тому не відображені на малюнку 1), гнучкі системи РВ і жорсткі системи РВ. Жорсткі СРО РВ характеризуються наявністю жорстких термінів для кожного випадку розпізнавання (в них обов'язково необхідно укладатися). Гнучкі СРО РВ відрізняються тим, що порушення термінів розпізнавання небажані, але допустимі. До неконтрольованих за часом систем відносяться такі системи, які проектуються для розпізнавання яких об'єктів без конкретних термінів.
Якщо як принципу класифікації використовувати вплив вихідних результатів розпізнавання на управління системою, то СРО РВ можна розділити на системи без зворотного зв'язку і з зворотним зв'язком. Системи без зворотного зв'язку в самому простому випадку можна описати у вигляді: Y=f (X) (Мал. 2).
Рис. 2. СРО РВ без зворотного зв'язку
Блок розпізнавання приймає на вхід дані в деякому форматі X від блоку попередньої обробки даних (наприклад, цей блок відповідає за створення зображень для розпізнавання, що надходять з відеокамери), і видає результат Y, який блоком формування результату тим чи іншим способом доноситься до користувача або до системи прийняття рішення. Прикладом таких систем без зворотного зв'язку є системи детектування рухів, системи розпізнавання штрихових кодів, системи розпізнавання автомобільних номерів, системи неруйнівного контролю, засновані на розпізнаванні деяких, що характеризують об'єкт ознак.
...
