|
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).
| 
