Система синтаксического распознавания образов

Систему синтаксического распознавания образов можно считать состоящей из трех основных частей, а именно: из блока предобработки, блока описания или представления объекта и блока синтаксического анализа. Блок предобработки осуществляет, во-первых, функции кодирования и аппроксимации и, во-вторых, функции фильтрации, восстановления и улучшения объекта. Исходный объект сначала кодируется или аппроксимируется так, чтобы это было удобно для дальнейшей обработки. Черно-белое изображение, например, можно кодировать при помощи решетки (или матрицы), состоящей из нулей и единиц, а кривую можно аппроксимировать отсчетами в дискретные моменты времени или конечным набором коэффициентов Фурье. Затем используют методы фильтрации, восстановления и (или) улучшения для ликвидации шума, восстановления искажений и (или) улучшения качества закодированных (или аппроксимированных) объектов. Обычно предполагают, что на выходе предпроцессора имеются объекты относительно «хорошего качества». Каждый подвергнутый предобработке объект затем представляют в виде структуры языкового типа (например, цепочки). Этот процесс представления объекта состоит, во-первых, из сегментации и, во-вторых, из выделения непроизводных элементов (признаков). Чтобы представить объект через его подобразы, нужно этот объект сегментировать и в то же время идентифицировать (или выделить) в нем непроизводные элементы. Другими словами, каждый подвергнутый предобработке объект разделяется на части и непроизводные элементы на основе заранее заданных синтаксических операций (или операций композиции).

Каждая выделенная часть в свою очередь идентифицируется относительно заданного множества непроизводных элементов. На этой стадии каждый объект получает свое представление через множество непроизводных элементов и определенные синтаксические операции. Например, если задана операция конкатенации, то каждый объект представляется цепочкой примыкающих непроизводных элементов. Решение о том, является ли представление объекта синтаксически правильным (т. е. принадлежит ли он классу образов, описываемых данным синтаксисом или данной грамматикой), принимается «блоком синтаксического анализа» или «блоком грамматического разбора». По ходу синтаксического анализа или грамматического разбора этот блок обычно может давать полное синтаксическое описание объекта в терминах грамматических единиц или дерева грамматического разбора, если представление объекта синтаксически правильно. В противном случае объект либо исключают из рассмотрения, либо анализируют на основе других заданных грамматик, которые, быть может, описывают другие возможные классы рассматриваемых образов.

Простейшей формой распознавания является, по-видимому, «сравнение с эталоном». Цепочка непроизводных элементов, представляющая исходный объект, сравнивается с цепочками непроизводных элементов, представляющих каждый эталонный образ. Из этих образов выбирается тот, который наиболее «согласован» или «близок» к исходному объекту в соответствии с некоторым заданным критерием. При этом иерархическая, структурная информация игнорируется. С другой стороны, при полном грамматическом разборе цепочки, представляющей исходный объект, исследуется полное структурное описание. Между этими крайностями существует ряд промежуточных подходов. Например, могут быть сконструированы последовательности тестов для проверки наличия определенных подобразов либо определенных комбинаций подобразов (или непроизводных элементов). Результаты тестов, полученные, например, с помощью просмотра таблицы, дерева решений или логических операций, используются для классификации. Каждый тест может быть схемой сравнения с эталоном или грамматическим разбором поддерева, представляющего подобраз. Выбор подхода зависит от задачи. Если для распознавания требуется полное описание объекта, то необходим грамматический разбор. В противном случае можно обойтись без полного грамматического разбора и для увеличения эффективности использовать более простые подходы.

Для того чтобы получить грамматику, описывающую структурную информацию класса образов, необходимо устройство вывода грамматики, позволяющее восстановить ее по заданному множеству объектов в виде, подобном языковому. Функции этого устройства аналогичны процессу «обучения» в дискриминантных системах распознавания образов. В результате обучения на примерах объектов рассматриваемого класса формируется структурное описание этого класса. Затем полученное в виде грамматики описание используется для описания образов и синтаксического анализа. По-видимому, для нахождения наилучшего множества непроизводных элементов и соответствующего структурного описания класса рассматриваемых образов необходимо обучение более общего вида.

Одно из самых удивительных чудес природы - способность человека думать и обобщать. Одно из самых страстных желаний современной науки - научить думать компьютеры. В частности - различать образы, на что пока способен только мозг органических существ.

На заре создания систем искусственного интеллекта и споры о том, «мыслят» ли компьютеры или смогут ли они когда-либо это делать, были одними из самых горячих. Сейчас многое проясняется, становится понятным, что, несмотря на необычайный прогресс электроники, пределом возможностей систем искусственного интеллекта являются возможности интеллекта естественного. Другими словами: не стоит соперничать с природой, столь совершенной и гармоничной системой, а вот воссоздать способность человеческого мозга к анализу и обобщению информации - это вполне конкретная и во многом реальная задача, которой на протяжении последних десятилетий занимаются ученые различных специальностей: от нейрохирургов до классических математиков, инженеров программного обеспечения. Один из главных результатов на этом сложном пути - это практика распознавания образов.

Системы распознавания образов пытаются узнавать образы различных явлений и объектов, которые повсеместно присутствуют в нашей жизни. Так, мы узнаем друг друга практически независимо оттого, во что мы одеты, как давно виделись и насколько изменились наши лица (даже если эти изменения были целенаправленными, например, после пластической операции). Человеческий мозг обобщает увиденную картинку и выхватывает из нее главное, что в результате - мы узнаем друг друга и применяем визуальную практику памяти.