11.2 Системы распознавания и их классификация

Рассмотренный выше процесс распознавания в зависимости от природы, специфики предметной области, к которой относятся распознаваемые элементы среды, может быть реализован либо как самостоятельный (независимый, отдельный) процесс распознавания, либо в виде составной части (составных частей) систем различного уровня сложности: от простых до сложных, больших систем.

В достаточно простых условиях разработка и реализация процесса распознавания требует построения специальных распознающих устройств – простых распознающих систем, а по мере увеличения сложности систем, в которых используются процессы распознавания, реализующие разнообразные цели, - построения специальных сложных систем распознавания.

Примерами специальных распознающих устройств могут служить устройства автоматического размена монет, применявшиеся в метро, устройства распознавания монет, жетонов определенного достоинства, применяющиеся в автоматах по продаже газированной воды, телефонных автоматах и т.п.

Примерами специальных сложных систем распознавания являются системы медицинской, технической диагностики, системы распознавания движущихся объектов (транспортных средств), превышающих установленный скоростной режим на автодорогах, и ряд других.

В организационных системах управления, как правило, применяются специальные системы распознавания.

Что же представляет собой система распознавания? На этот вопрос дан достаточно обстоятельный ответ в источнике [3], опираясь на который, сформулируем общее определение системы распознавания. Система распознавания – это определенная совокупность связанных между собой блоков, осуществляющих получение и преобразование входной информации, о поступившем для опознавания неизвестном элементе среды, в выходную, о его принадлежности к определенному эталонному классу элементов.

Схематично структура системы распознавания представлена на рис. 11.2.

Связи последующих блоков с предыдущими указывают на возможные итерации в процессе функционирования системы распознавания. В жизненном цикле системы распознавания можно выделить два укрупненных этапа: создание и эксплуатация.

На первом этапе коллективом квалифицированных специалистов реализуются работы научно-исследовательского, проектного, конструкторско - технологического, технического, производственного характера. Формулируются цели распознавания,

по необходимости осуществляется постановка задачи распознавания для некоторой предметной области, реализуется способ ее решения, разрабатываются методические

материалы по осуществлению распознавания определенной совокупности элементов

среды, структура распознающей системы, конструкция системы распознавания в

целом и (или) ее составных частей, выбираются или (и) создаются технические средства получения, накопления, обработки, преобразования и передачи информации, при необходимости разрабатывается организационное, математическое, программное, информационное, лингвистическое и другие виды обеспечения, изготавливаются опытные и промышленные образцы системы распознавания или ее составных частей, и выполняется множество других работ.

Рис.11.2 Схема системы распознавания

На втором этапе осуществляется функционирование распознающей системы, заключающееся в классификации неизвестных элементов среды, зафиксированных на ее входе, и поддержании системы в работоспособном состоянии. Как правило, скорость выполнения классификации весьма высока и соизмерима со скоростью функционирования распознаваемых элементов, что дает право говорить о функционировании таких систем распознавания в реальном масштабе времени. Это обуславливается тем, что основной объем работ научно – производственного характера при решении проблемы распознавания выполняется на первом этапе.

Информацию (сведения, данные) об исследуемых элементах среды, получаемую на первом этапе жизненного цикла распознающих систем (на этапе разработки), принято называть априорной, а получаемую на втором этапе (в процессе распознавания поступающих на ее вход неизвестных элементов) – апостериорной.

Следует отметить тот факт, что на данный момент в литературных источниках по проблемам распознавания отсутствует целостная система классификации распознающих систем. Хотя попытки классифицировать системы

распознавания имеются [4].

Классификация распознающих систем позволила бы типизировать решения по их созданию в различных предметных областях, что существенно снизило бы затраты ресурсов (трудовых, материальных, финансовых и других видов) на их

проектирование и реализацию. Разработать нормативную базу для технико – экономической оценки параметров создаваемых распознающих систем (например, трудоемкость, материалоемкость, стоимость, длительность цикла исследования, разработки различных видов обеспечения, изготовления составных частей системы распознавания и т.п. ), что позволило бы повысить эффективность управления процессом их создания. Решить задачи информационного характера по повышению эффективности поиска и выдачи полной информации об интересующих пользователя распознающих системах. А также использовать ее во множестве других аспектов.

Разработкой принципов классификации распознающих систем должны заниматься специализированные научно-исследовательские коллективы. Однако, по причине отсутствия результатов по указанной проблематике, предложим подход к классификации систем распознавания, основанный на личном опыте разработки таких систем в определенной предметной области (производственном менеджменте) . Очевидно, что начальным признаком классификации должно стать назначение (тип) системы распознавания. По этому признаку (критерию) системы распознавания как существующие, так и потенциально возможные, следут разбить на классы, подклассы, группы, подгруппы, виды и т.д.

По критерию участия персонала (человека) в процессе функционирования систем распознавания по осуществлению классификации зафиксированных на ее входе объектов, их можно разделить на автоматические, автоматизированные и интегрированные (комплексные). Причем, автоматические функционируют без участия персонала, автоматизированные предполагают обязательное участие персонала в их функционировании, а интегрированные (комплексные) объединяют в своем составе и автоматические, и автоматизированные.

Следующим критерием может быть значение количества целей (число целей), реализуемых системой распознавания. По этому критерию их можно разделить на одноцелевые и многоцелевые. По возможности легко расширять количество распознаваемых классов (алфавит классов), словарь признаков, наращивать алгоритмы распознавания можно классифицировать распознающие системы на закрытые и открытые. Закрытые предполагают невозможность, нецелесообразность такого наращивания, а открытые наоборот, обладают этой замечательной способностью.

Очередным классификационным признаком, характеризующим структуру распознающей системы, может стать наличие или отсутствие иерархичности. По этому признаку системы распознавания можно разделить на одноуровневые и многоуровневые (иерархические).

По использованию в процессе функционирования систем распознавания различных видов обучения распознаванию неизвестных элементов среды, системы распознавания могут быть без обучения, с обучением, с самообучением и комбинированные. Обучение распознающих систем осуществляется, как правило, в случае неполноты априорной информации об исследуемых элементах среды. В противном случае, в процессе разработки и функционирования системы распознавания, обучение не требуется. Такие системы называют «системы распознавания без обучения». Различают обучение систем распознавания с учителем и самообучение.

Обучение с учителем применяют, когда априорная информация не позволяет осуществить однозначное описание классов на языке признаков или воспользоватся ею для этого нецелесообразно.

Процедура обучения заключается в том, что созданной системе распознавания, до начала ее практического использования, многократно предъявляются для распознавания обучающие элементы среды всех классов, выработанного алфавита классов, а «учитель» сообщает (подсказывает) разработанному алгоритму обучения к каким классам они принадлежат. В результате вырабатываются описания классов. Затем осуществляется оценка качества обучения, т.е. на вход системы распознавания подаются неизвестные элементы среды, система распознает их без подсказки «учителя», а «учитель» оценивает правильность результатов распознавания («экзаменует») и корректирует их до тех пор, пока система распознавания не будет распознавать с требуемой степенью достоверности.

Самообучение применяется, когда априорной информации недостаточно для осуществления классификации, выполняемой обычно на этапе разработки системы распознавания. Тогда, как и в случае обучения с учителем, на стадии самообучения системе распознавания предъявляется исходная совокупность элементов среды, а вместо подсказок «учителя» о принадлежности конкретного элемента среды к определенному классу, в алгоритме самообучения используется некоторый набор правил, позволяющий системе распознавания выработать «свою» классификацию элементов среды и применять ее на стадии функционирования.

Предложенный выше подход к классификации приведен на рис. 11.3. Перечень признаков классификации систем распознавания может быть продолжен, например, можно ввести в состав признаков критерий, характеризующий число распознаваемых классов, критерии, отражающие различия в информации о признаках, включенных в словарь признаков, и т.п.

Отметим, что приведенная на рис. 11.3 схема классификации, позволяет выделить нижнюю и верхнюю границы степени сложности систем распознавания. Нижней границей степени сложности систем распознавания являются автоматические, одноцелевые, закрытые, одноуровневые распознающие системы без обучения, а верхней – интегрированные, многоцелевые, открытые, многоуровневые комбинированные распознающие системы, в состав которых могут быть включены как системы без обучения, так и системы с различными вариантами обучения. Остальные варианты распознающих систем по степени сложности находятся между указанными границами.