1.2. Краткий экскурс в историю развития распознавания образов

В течение длительного времени подавляющее большинство приложений теории распознавания образов было связано с плохо формализованными областями - медициной, геологией, социологией, химией и т.д. Поэтому на первом этапе развития распознавания появилось множество методов и алгоритмов, которые применимы без серьезных теоретических обоснований для решения практических задач. При исследовании задачи на базе правдоподобных рассуждений предлагался нестрогий, но содержательно разумный метод решения и основанный на нем алгоритм, обоснование которого проводилось непосредственно в эксперименте с задачами. Алгоритмы, приносившие успех при решении определенных практических задач использовались в дальнейшем, несмотря на отсутствие математического обоснования.

Поэтому второй этап развития теории распознавания образов отличался стремлением с одной стороны, ставить и решать задачу выбора в конкретной ситуации наилучшего алгоритма, а с другой - переходить от описания отдельных некорректных алгоритмов к описанию принципов их формирования, т.е. строить унифицированные описания для множества эвристических, но успешно решающих реальные задачи процедур.

Потребность в синтезе моделей алгоритмов распознавания образов определялась необходимостью фиксировать класс алгоритмов при выборе оптимальной или хотя бы приемлемой процедуры решения конкретной задачи. В свою очередь построение таких моделей породило интерес к собственно математическим свойствам алгоритмов распознавания и, в особенности, к проблемам строгого обоснования.

Переход к моделям распространенных алгоритмов не привел ни к созданию универсальной модели, ни к формализации выбора модели для решения конкретной задачи распознавания образов, но и он позволил ставить и решать в рамках определенной модели задачу выбора алгоритма, экстремального по показателям качества классификации или прогноза. В большинстве практических случаев класс таких задач невелик, т.к. в практических случаях при синтезе моделей алгоритмов распознавания образов, описании классов и выборе признаков объекта распознавания необходимо было бы использовать значительный объем априорной информации, которую можно получить, лишь располагая точной моделью изучаемых объектов и явлений.

В дальнейшем, на третьем этапе, был предложен алгебраический подход к задачам распознавания образов (Журавлев Ю.И.,1978,1989г.), обеспечивающий эффективное исследование и конструктивное описание проблемы распознавания, в том числе общее определение алгоритма распознавания образов, в рамки которого укладываются все существующие типы алгоритмов.

В основе алгебраического подхода лежит идея индуктивного порождения математических объектов посредством обобщенного индуктивного определения.

Выделяются базисные алгоритмы и модели распознавания образов и вводятся операции над ними, позволяющие последовательно порождать новые модели