Основные методы реализации систем распознавания образов
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 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.
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. Дмитрий Александрович Поспелов выделяет два основных способа представления знаний:
1. Интенсиональное представление - в виде схемы связей между атрибутами (признаками).
|
|
|
2. Экстенсиональное представление - с помощью конкретных фактов (объекты, примеры).
Таким образом, в основу классификации методов распознавания, предложенной Д.А.Поспеловым, 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.
(ЛИШНЕЕ?)
Интенсиональные методы
Отличительной особенностью интенсиональных методов является то, что в качестве элементов операций при построении и применении алгоритмов распознавания образов они используют различные характеристики признаков и их связей.
Группа интенсиональных методов распознавания образов обширна, и ее деление на подклассы носит в определенной мере условный характер:
– методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков
– методы, основанные на предположениях о классе решающих функций
– логические методы
– лингвистические (структурные) методы.
Методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков.
Эти методы распознавания образов заимствованы из классической теории статистических решений, в которой объекты исследования рассматриваются как реализации многомерной случайной величины, распределенной в пространстве признаков по какому-либо закону. Данные методы сводятся к определению отношения правдоподобия в различных областях многомерного пространства признаков.
|
|
|
Группа методов, основанных на оценке плотностей распределения значений признаков, имеет прямое отношение к методам дискриминантного анализа. К этой группе относится и метод вычисления отношения правдоподобия для независимых признаков.
Другие непараметрические методы, применяемые тогда, когда вид кривой плотности распределения неизвестен и нельзя сделать вообще никаких предположений о ее характере, занимают особое положение. К ним относятся известные метод многомерных гистограмм, метод “k-ближайших соседей, метод евклидова расстояния, метод потенциальных функций и др., обобщением которых является метод, получивший название “оценки Парзена”. Эти методы формально оперируют объектами как целостными структурами, но в зависимости от типа задачи распознавания могут выступать и в интенсиональной и в экстенсиональной ипостасях.
|
|
|
Непараметрические методы анализируют относительные количества объектов, попадающих в заданные многомерные объемы, и используют различные функции расстояния между объектами обучающей выборки и распознаваемыми объектами. Для количественных признаков, когда их число много меньше объема выборки, операции с объектами играют промежуточную роль в оценке локальных плотностей распределения условных вероятностей и объекты не несут смысловой нагрузки самостоятельных информационных единиц. В то же время, когда количество признаков соизмеримо или больше числа исследуемых объектов, а признаки носят качественный или дихотомический характер, то ни о каких локальных оценках плотностей распределения вероятностей не может идти речи. В этом случае объекты в указанных непараметрических методах рассматриваются как самостоятельные информационные единицы (целостные эмпирические факты) и данные методы приобретают смысл оценок сходства и различия изучаемых объектов.
Таким образом, одни и те же технологические операции непараметрических методов в зависимости от условий задачи имеют смысл либо локальных оценок плотностей распределения вероятностей значений признаков, либо оценок сходства и различия объектов.
В контексте интенсионального представления знаний здесь рассматривается первая сторона непараметрических методов, как оценок плотностей распределения вероятностей. Многие авторы отмечают, что на практике непараметрические методы типа оценок Парзена работают хорошо. Основными трудностями применения указанных методов считаются необходимость запоминания всей обучающей выборки для вычисления оценок локальных плотностей распределения вероятностей и высокая чувствительность к непредставительности обучающей выборки.
Дата добавления: 2018-05-02; просмотров: 629; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!