|
Математические методы в
распознавании образов используют в качестве базы для исследования совокупность признаков класса. Каждый признак класса имеет
описание в виде значения. Решающее правило производит обработку совокупности
значений признаков и выносит решение о принадлежности исследуемого объекта к
определенному классу. Нет определения какие конкретно признаки нужно вносить в
совокупность признаков класса, какие числовые значения должны иметь данные
признаки, какое количество признаков должно иметься в совокупности признаков
класса. Решив данный вопрос, можно
сделать простое решающее правило, когда при
совпадения всех, либо большинства признаков исследуемый объект относится
к определенному классу.
Математические
кластерные методы используются также для определения совокупности признаков
класса, для классификации объектов.
Необходимо,
чтобы алгоритм распознавания образов сам находил совокупность признаков класса
и по данным признакам классифицировал объекты.
Формирование
признакового пространства пока что основано на опыте, интуиции, а то и везении.
Теоретически обоснованные подходы к решению этой задачи в литературе не встречаются.
Измерения, используемые для классификации образов,
называются признаками. Признак – это некоторое количественное измерение
объекта произвольной природы. Совокупность признаков, относящихся к одному
образу, называется вектором признаков. Вектора признаков принимают
значения в пространстве признаков. В рамках задачи распознавания считается,
что каждому образу ставится в соответствие единственное значение вектора признаков
и наоборот: каждому значению вектора признаков соответствует единственный образ.
Классификатором или решающим правилом называется правило отнесения образа к одному
из классов на основании его вектора признаков.
Практическая
разработка системы классификации осуществляется по следующей схеме
В
процессе разработки необходимо решить следующие вопросы.
1.
Как выбрать вектора признаков? Задача генерации признаков – это выбор
тех признаков, которые с достаточной полнотой (в разумных пределах) описывают
образ.
Сенсор(измеритель)
Генерация
признаков
Селекция
признаков
Построение
классификатора
Оценка
системы
2.
Какие признаки наиболее существенны для разделения объектов разных классов? Задача
селекции признаков – отбор наиболее информативных признаков для классификации.
3.
Как построить классификатор? Задача построения классификатора – выбор
решающего правила, по которому на основании вектора признаков осуществляется
отнесение объекта к тому или иному классу.
4.
Как оценить качество построенной системы классификации?
Задача
количественной оценки системы (выбранные признаки + классификатор) с точки зрения
правильности или ошибочности классификации.
Обратная задача распознавания
Задача распознавания состоит в том, что для данного объекта
по его известным признакам системой устанавливается его принадлежность к
некоторому ранее неизвестному классу. В обратной задаче распознавания,
наоборот, для данного класса распознавания системой устанавливается, какие
признаки наиболее характерны для объектов данного класса, а какие нет (или
какие объекты обучающей выборки относятся к данному классу).
| 
