Классификация методов распознавания образов
Распознаванием образов называются задачи установления отношений эквивалентности между конкретными и обобщенными образами-моделями объектов реального или идеального мира.
Отношения эквивалентности выражают принадлежность оцениваемых объектов к каким–либо классам, рассматриваемым как самостоятельные семантические единицы.
При построении алгоритмов распознавания классы эквивалентности могут задаваться исследователем, который пользуется собственными содержательными представлениями или использует внешнюю дополнительную информацию о сходстве и различии объектов в контексте решаемой задачи. Тогда говорят о "распознавании с учителем". В противном случае, т.е. когда автоматизированная система решает задачу классификации без привлечения внешней обучающей информации, говорят об автоматической классификации или "распознавании без учителя".
Большинство алгоритмов распознавания образов требует привлечения весьма значительных вычислительных мощностей, которые могут быть обеспечены только высокопроизводительной компьютерной техникой.
Различные авторы (Ю.Л. Барабаш, В.И. Васильев, А.Л.Горелик, В.А. Скрипкин, Р. Дуда, П. Харт, Л.Т.Кузин, Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко, Темников Ф.Е., Афонин В.А., Дмитриев В.И., Дж. Ту, Р. Гонсалес, П. Уинстон, К. Фу, Я.З. Цыпкин и др.) дают различную типологию методов распознавания образов. Одни авторы различают параметрические, непараметрические и эвристические методы, другие – выделяют группы методов, исходя из исторически сложившихся школ и направлений в данной области.
Например, в работах В.А. Дюка [32, 33], в которых дан академический обзор методов распознавания, используется следующая типология методов распознавания образов:
– методы, основанные на принципе разделения;
– статистические методы;
– методы, построенные на основе "потенциальных функций";
– методы вычисления оценок (голосования);
– методы, основанные на исчислении высказываний, в частности на аппарате алгебры логики.
В основе данной классификации лежит различие в формальных методах распознавания образов и поэтому опущено рассмотрение эвристического подхода к распознаванию, получившего полное и адекватное развитие в экспертных системах.
Эвристический подход основан на трудно формализуемых знаниях и интуиции исследователя. При этом исследователь сам определяет, какую информацию и каким образом система должна использовать для достижения требуемого эффекта распознавания.
Подобная типология методов распознавания с той или иной степенью детализации встречается во многих работах по распознаванию. В то же время известные типологии не учитывают одну очень существенную характеристику, которая отражает специфику способа представления знаний о предметной области с помощью какого–либо формального алгоритма распознавания образов.
В.А. Дюка [32, 33] выделяет два основных способа представления знаний:
– интенсиональное, в виде схемы связей между атрибутами (признаками).
– экстенсиональное, с помощью конкретных фактов (объекты, примеры).
Интенсиональное представление фиксируют закономерности и связи, которыми объясняется структура данных. Применительно к диагностическим задачам такая фиксация заключается в определении операций над атрибутами (признаками) объектов, приводящих к требуемому диагностическому результату. Интенсиональные представления реализуются посредством операций над значениями атрибутов и не предполагают произведения операций над конкретными информационными фактами (объектами).
В свою очередь, экстенсиональные представления знаний связаны с описанием и фиксацией конкретных объектов из предметной области и реализуются в операциях, элементами которых служат объекты как целостные системы.
На наш взгляд, можно провести глубокую и далеко идущую аналогию между интенсиональными и экстенсиональными представлениями знаний и механизмами, лежащими в основе деятельности левого и правого полушарий головного мозга человека. Если для правого полушария характерна целостная прототипная репрезентация окружающего мира, то левое полушарие оперирует закономерностями, отражающими связи атрибутов этого мира.
Описанные выше два фундаментальных способа представления знаний позволяют предложить следующую классификацию методов распознавания образов:
– интенсиональные методы, основанные на операциях с признаками.
– экстенсиональные методы, основанные на операциях с объектами.
Необходимо особо подчеркнуть, что существование именно этих двух (и только двух) групп методов распознавания: оперирующих с признаками, и оперирующих с объектами, на наш взгляд, глубоко закономерно. С этой точки зрения ни один из этих методов, взятый отдельно от другого, не позволяет сформировать адекватное отражение предметной области. Между этими методами существует отношение дополнительности в смысле Н.Бора, поэтому перспективные системы распознавания должны обеспечивать реализацию обоих этих методов, а не только какого–либо одного из них.
Таким образом, в основу классификации методов распознавания, предложенной В.А. Дюка [32, 33], положены фундаментальные закономерности, лежащие в основе человеческого способа познания вообще, что ставит ее в совершенно особое (привилегированное) положение по сравнению с другими классификациями, которые на этом фоне выглядят более легковесными и искусственными.
