Cтраница 2
Таким образом, в одноуровневых системах распознавания информация о признаках распознаваемого объекта формируется путем прямых измерений непосредственно на основе обработки данных экспериментов. В многоуровневых системах информация о названных признаках формируется на основе косвенных измерений как результат функционирования вспомогательных распознающих устройств. На входы таких устройств поступает предварительно обработанная измерительная информация, а на выходах образуется либо непосредственно информация о признаках распознаваемых объектов или явлений, либо промежуточная информация, используемая распознающими устройствами следующих уровней для формирования информации о признаках распознаваемых объектов. [16]
В нашей стране и за рубежом основное внимание уделяется разработке больших и, как правило, многоуровневых систем распознавания. Они представляют собой совокупность технических средств и программно-алгоритмических комплексов. К техническим средствам относятся измерительные системы или измерительная аппаратура, предназначенная для обнаружения распознаваемых объектов и определения признаков, на языке которых они описываются, а также локальные вычислительные машины, входящие в состав измерительных систем, и центральные ЭВМ системы. Программно-алгоритмический комплекс представляет собой совокупность алгоритмов, предназначенных для обработки апостериорной измерительной информации и определения признаков распознаваемых объектов, программно реализованных на вычислительных средствах измерительных систем, а также собственно алгоритмов распознавания, программно реализованных на центральных вычислительных средствах системы распознавания. К большим системам распознавания следует отнести также и коллективы специалистов, осуществляющих первичную формализацию исходной информации и анализ как полученных апостериорных данных, так и формальных решений задачи распознавания на всех уровнях системы. [17]
Однако в физически реализуемых системах распознавания число используемых признаков ограничено. Более того, при распознавании конкретных объектов иногда нецелесообразно использовать весь набор признаков рабочего словаря. Связано это с тем, что определение каждого признака требует проведения соответствующего эксперимента и, следовательно, сопряжено с затратами материальных и временных ресурсов. В то же время объекты некоторых классов могут распознаваться с заданным уровнем вероятности правильного решения и при использовании лишь части признаков рабочего словаря. В подобной ситуации предельно возможное накопление измерительной информации неоправданно, а рационально процесс определения признаков распознаваемого объекта завершать в каждом конкретном случае на определенном шаге. Именно в связи с этим возникают рассматриваемые ниже задачи оптимизации процесса распознавания. Их постановка и методы решения базируются на последовательных алгоритмах оптимизации, разработанных акад. [18]