1.1 Основные этапы развития и анализ современного состояния распознавания образов

К середине 70-х гг. распознавание как самостоятельное научное направление достигло такой стадии развития, что появились предпосылки создания математической теории распознавания образов. Одной из предпосылок явилось разработка и обобщение ряда моделей и алгоритмов распознавания образов.
К их числу относятся:

  1. Модели, основанные на использовании принципа разделения (R-модели)
  2. Статистические модели распознавания образов
  3. Модели, основанные на использовании метода потенциальных функций
  4. Модели вычисления оценок близости (голосование)
  5. Модели, основанные на исчислении высказываний.

Дадим их краткую характеристику.

1. Модели, основанные на использовании принципа разделения.
Они различаются главным образом заданием класса поверхностей, среди которых выбирается набор поверхностей, которые наилучшим образом разделяют элементы разных классов.

2. Статистические модели.
Основаны на использовании аппарата статистической теории принятия решений. Применяется в тех случаях, когда известны, или могут быть определены вероятностные характеристики классов, например, соответствующие функции распределения.

3. Модели, основанные на методе потенциальных функций Бравермана (П-модели)
Базируются на заимствованной из физики идеи потенциала, определяемого для любой точки пространства и зависящего от расположения источника потенциала. В качестве функции принадлежности объекта классу используется “потенциальная функция” - всюду положительная и монотонно убывающая функция расстояния (Айзерман, Бравуман, 1970г).

4. Модели вычисления оценок близости (голосования) - Г-модели.
Эти модели основаны на принципе частичной прецедентности. Анализируется близость между частями ранее классифицированных объектов и объектов, которые необходимо распознать. Наличие близости служит частичным прецедентом и оценивается по заданному правилу. По набору оценок близости вырабатывается общая оценка распознаваемого объекта для класса, которая и является значением функции принадлежности объекта классу.

5. Модели, основанные на исчислении высказываний (аппарате математической логики).
Признаки объектов описываются как логические переменные, а описание классов на языке признаков представляется в форме булевых соотношений (ФАЛ).