1.2.Классификация систем распознавания

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

Однако можно предложить свой подход к классификации систем распознавания, основанный на личном опыте разработки таких систем в определенной предметной области (распознавание формы микрообъектов).

Очевидно, что начальным признаком классификации должен стать метод распознавания. В этом случае можно выделить три вида систем.

Первый метод. Метод перебора. В этом случае производится сравнение с базой данных, где для каждого вида формы представлены всевозможные модификации отображения. Например, для оптического распознавания текста можно применить метод перебора шрифта и его свойства.

Второй метод. Производится более глубокий анализ характеристик формы. В случае оптического распознавания это может быть определение различных геометрических характеристик. Ярким примером этого метода служат новейшие системы проверки изготовленных и обработанных деталей.

Третий метод – использование искусственных нейронных сетей. Этот метод требует обучения на большом количестве примеров распознавания, либо специальные структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи. Несмотря на долгую историю, данный метод стал широко распространяться только с появлением суперкомпьютеров, и сразу показал огромное преимущество перед остальными методами.

Второй признак классификации систем распознавания - по критерию участия персонала (человека) в процессе функционирования системы.

Автоматические. Системы, функционирующие без участия персонала.

Автоматизированные. Предполагают обязательное участие персонала в их функционировании.

Интегрированные (комплексные). Объединяют в своем составе и автоматические, и автоматизированные.

Система, разработанная нами, будет относиться к автоматизированным системам производящим анализ характеристик формы и определения геометрических свойств. В дальнейшем мы постараемся свести участие человека в процессе функционирования к минимуму.

Предложенные методы классификации не являются полными и применимы только к системам распознавания оптических образов, то есть классификации могут быть не применимы к системам распознавания информации другого рода. Признаки классификаций не учитывают особенности систем, не рассмотренных нами в процессе изучения литературы.

3. Понятие системы распознавания формы микрообъектов

Что же такое система распознавания формы микрообъектов? В изученной нами литературе данное понятие не встречается. Его можно сформулировать, опираясь на понятие системы распознавания. Можно сказать, что это система, выполняющая только распознавание форм и их характеристик применительно к микрообъектам. Для уточнения необходимо ввести понятие формы и микрообъекта.

Понятие формы можно описать как геометрическую структуру поверхности физического тела. Форма – часть в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по расположению границ (контуров). В программировании и работах по компьютерной обработке изображений представляют понятие формы как комбинацию графических примитивов. Под графическим примитивом понимается простейший геометрический объект, отображаемый на экране дисплея. Описание графического примитива обычно содержит метрическую и атрибутивную части. Метрическая часть позволяет сопоставить те величины, в которых задан графический примитив для отображения его на дисплее и те величины, которые характеризуют его физическое или логическое представление. Атрибутивная часть передает геометрические параметры, характеризующие форму и расположение графического примитива. В качестве примитива выступают, точки, отрезки, линии, прямоугольники, окружности, эллипсы и полигоны произвольных форм.

Под микрообъектами понимаются любые объекты, размеры которых могут быть определены с помощью оптического микроскопа, т.е. 200нм - 1мм. В нашей работ будут рассматриваться образцы биологического субстрата, приготовленные по любой методике кристаллографического анализа. В зависимости от методики их размер варьируется от 0,5 до 3мм, рассматриваются под микроскопом с увеличением х40.

Таким образом, группируя понятие системы распознавания, формы и микрообъекта можно сформулировать понятие системы распознавания форм микрообъектов как узконаправленной система распознавания, осуществляющей получение, преобразование оптической информации о микрообъекте её анализ и вывод, содержащий классификацию формы микрообъекта и(или) её параметры.