рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Основные элементы аппарата структурных методов распознавания

Основные элементы аппарата структурных методов распознавания - раздел Философия, ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ И ЯВЛЕНИЙ   Говоря О Средстве Описания Объектов В Терминах Непроизводных ...

 

Говоря о средстве описания объектов в терминах непроизводных элементов и их отношений, употребляют понятие язык. Правила этого языка, определяющие способы построения объекта из непроизводных элементов, называют грамматикой. В соответствии с грамматикой объект представляется предложением в этом языке.

Распознавание в основном состоит из следующих этапов: 1) определение непроизводных элементов и их отношений для конкретных типов объектов; 2) проведение синтаксического анализа предложения, представляющего объект, с тем чтобы установить, может ли некоторая фиксированная грамматика породить имеющееся описание объекта (грамматический разбор).

Грамматику можно определить, используя априорные сведения об объектах или проанализировав выборочное множество объектов. Процедура распознавания на основе использования структурных методов состоит из предварительной обработки, описания или представления объекта и синтаксического анализа (рис. 8.2). На этапе предварительной обработки предъявленный для распознавания объект подвергается кодированию и фильтрации, восстановлению и улучшению качества. Объект кодируется или аппроксимируется таким образом, чтобы дальше с ним было удобно работать. Например, черно-белое изображение можно закодировать с помощью сетки (или матрицы) нулей и единиц. Чтобы повысить эффективность обработки на последующих этапах работы, на этом этапе часто также прибегают к какой-нибудь

 

 

Рис. 8.2

 

разновидности «сжатия данных». Затем с помощью методов фильтрации и восстановления устраняются искажения в целях повышения качества изображения. Предполагается, что по окончании этапа предварительной обработки воспроизводятся образы достаточно хорошего качества.

Объект после предварительной обработки представляется некоторой структурой языкового типа (например, цепочкой или графом). Процесс получения представления объекта включает в себя процедуры: а) разбиения («сегментация») объекта; б) выделения признаков — непроизводных элементов. Чтобы найти представление объекта через его подобразы, необходимо его сегментировать и в результате этой операции идентифицировать (выделить) его непроизводные элементы и действующие в объекте отношения между ними. Другими словами, объекты, прошедшие предварительную обработку, разбиваются на подобразы в соответствии с предварительно определенными синтаксическими операциями. Каждый подобраз, в свою очередь, отождествляется с некоторым заданным набором непроизводных элементов. В результате каждый объект получает свое представление с помощью некоторого набора непроизводных элементов и ряда фиксированных синтаксических операций. Например, при использовании операции соединения объект получает представление в виде некоторой цепочки соединенных непроизводных элементов.

Система должна обладать способностью обнаруживать синтаксические связи, существующие в объекте. Решение о синтаксической правильности представления объекта, т. е. о принадлежности его к определенному классу, задаваемому определенной синтаксической системой или грамматикой, вырабатывается синтаксическим анализатором (блоком грамматического разбора). При выполнении синтаксического анализа (грамматического разбора) анализатор обычно воспроизводит полное синтаксическое описание объекта в виде дерева грамматического разбора, если соответствующий объект является синтаксически правильным.

В противном случае объект либо отклоняется, либо подвергается анализу с помощью других заданных грамматик, которыми могут описываться другие классы изучаемых объектов.

Процедура распознавания — это сопоставление с эталоном. Цепочка непроизводных элементов, представляющая поданный на вход системы объект, сопоставляется с цепочками непроизводных элементов, описывающими классы. Распознаваемый объект с помощью выбранного критерия согласия (подобия) относится к тому классу, с которым обнаруживается наилучшая близость. Иерархическая структурная информация при этом практически игнорируется. В то же время полный разбор цепочки, представляющей распознаваемый объект, позволяет полностью изучить его иерархическое структурное описание. Между этими двумя крайностями заключено множество промежуточных подходов. В частности, можно сформировать набор тестов для проверки наличия или отсутствия определенных подобразов или непроизводных элементов, так же как комбинации и тех, и других. Результаты такой проверки, которую можно проводить с помощью процедур просмотра таблиц, построения дерева решений или логического анализа, используются для выработки классификационного решения. Каждый из этих тестов может одновременно являться и процедурой сопоставления с эталоном, и процедурой грамматического разбора, определенными для поддерева, представляющего подобраз. Обычно выбор конкретной процедуры распознавания зависит от специфических особенностей задачи: если распознавание требует работы с полным описанием объекта, то необходим грамматический разбор; в других случаях полного разбора можно избежать, ограничившись более простыми методами.

Чтобы получить грамматику, характеризующую структурную информацию об изучаемом классе объектов, необходим ее вывод по заданному набору обучающих объектов, представленных описаниями структурного типа (в настоящее время этот этап, как правило, выполняется вручную). Данная процедура аналогична процедуре обучения в других методах распознавания. Структурное описание соответствующего класса формируется в процессе обучения на примерах реальных объектов, относящихся к этому классу. Это описание в форме грамматики используется затем для представления объектов и синтаксического анализа. В более общем случае обучение может предусматривать определение наилучшего набора непроизводных элементов и получение соответствующего структурного описания классов объектов или явлений.

Некоторые понятая теории формальных грамматик. Поскольку практическая реализация структурных методов распознавания образов основана на использовании некоторых идей и методов математической лингвистики, рассмотрим некоторые ее основные понятия, необходимые для усвоения сущности структурного подхода.

Термин формальная грамматика представляет собой общее название нескольких типов исчислений, используемых в математической лингвистике для описания строения естественных языков, а также некоторых искусственных языков, в частности языков программирования. Под грамматиками в математической лингвистике понимают некоторые специальные системы правил, задающие (или характеризующие) множества цепочек (конечных последовательностей) символов. Эти объекты могут интерпретироваться как языковые объекты различных уровней, например как словоформы, словосочетания и предложения (цепочки словоформ) и т. п.

Следовательно, формальные грамматики имеют дело с абстракциями, возникающими в результате обобщения таких стандартных лингвистических понятий, как словоформа, словосочетание и предложение. Из определенного набора символов (обозначающих, например, все словоформы русского языка) можно строить произвольные цепочки; одни из них естественно считать правильными, или допустимыми, а другие — неправильными, или недопустимыми.

Формальная грамматика задает правильные цепочки, если либо для любой предъявленной цепочки грамматика позволяет установить, является или нет эта цепочка правильной, и в случае положительного ответа дает указания о строении этой цепочки, либо грамматика позволяет построить любую правильную цепочку, давая при этом указания о ее строении, и не строит ни одной неправильной цепочки. В первом случае формальная грамматика называется распознающей, во втором — порождающей.

Формальные грамматики обладают двумя следующими существенными особенностями. Во-первых, существующие формальные грамматики описывают только совокупность возможных результатов, не давая прямых указаний, как именно можно получить результат, соответствующий определенной исходной задаче. Во-вторых, в формальных грамматиках все утверждения формулируются исключительно в терминах небольшого числа четко определенных и весьма элементарных символов и операций. Это делает формальные грамматики очень простыми с точки зрения их логического строения и облегчает изучение их свойств дедуктивными методами.

Структурные методы распознавания базируются на порождающей грамматике — системе, состоящей из четырех частей:

основной, или терминальный, словарь; вспомогательный словарь; начальный символ; набор правил подстановки.

Основной (терминальный) словарь. Это набор исходных элементов, из которых строят цепочки, порождаемые грамматикой. Элементы основного словаря называют основными (терминальными) символами.

Вспомогательный (нетерминальный) словарь. Это набор символов, которыми обозначаются классы исходных элементов или цепочек исходных элементов, а также в отдельных случаях некоторые специальные элементы (вспомогательные или нетерминальные).

Начальный символ. Это выделенный нетерминальный символ, обозначающий совокупность (класс) всех тех языковых объектов, для описания которых предназначается данная грамматика. Так, в грамматике, порождающей предложения, начальным будет символ, означающий предложение; в грамматике, порождающей допустимые слоги, начальный символ означает слог и т. п.

Правила подстановки. Это выражения вида «х®у», что означает «заменить x на у» или «подставить х вместо у», где х и у — цепочки, содержащие любые терминальные или нетерминальные символы.

Для описания собственно процесса порождения, т. е. того, как грамматика применяется, необходимо введение таких понятий, как непосредственная выводимость, выводимость, язык, порождаемый грамматикой.

Непосредственная выводимость. Если имеются цепочки хну, которые можно представить в виде x=z1az2 и y=z1bz2, где а®b — одно из правил грамматики Г, то говорят, что цепочка у непосредственно выводима из цепочки х в грамматике Г. Другими словами, цепочка х может быть переработана в цепочку у за один шаг применением одной подстановки: х получается из у подстановкой b на место некоторого вхождения цепочки а. Это обозначается как или х½ =у.

Выводимость. Если имеется последовательность цепочек х0, х ..., хn, в которой каждая следующая цепочка непосредственно выводима из предыдущей, то цепочка хn выводима из цепочки х0. Последовательность цепочек х0, х1, ..., хn называется выводом хn из х0 в грамматике Г. Это означает, что цепочка х0 перерабатывается в цепочку хn не обязательно за один шаг, а последовательным применением нескольких подстановок. Очевидно, что непосредственная выводимость есть частный случай выводимости. Вывод, начинающийся начальным символом и заканчивающийся цепочкой, состоящей только из терминальных символов, называется полным выводом. Естественно, не всякий вывод, начинающийся начальным символом, является полным; возможны выводы, начинающиеся начальным символом, которые невозможно продолжить до полного вывода,— тупиковые выводы. Невозможность продолжать вывод, хотя он и не является полным, т. е. не кончается цепочкой терминальных символов, определяется тем, что в соответствующей грамматике отсутствует правило, левая часть которого содержалась бы в последней цепочке данного вывода. Считая, что от «хорошей» грамматики вовсе не требуется, чтобы любой вывод в ней заканчивался правильной терминальной цепочкой: достаточно, чтобы любой полный вывод давал правильную цепочку.

Существенно, что порождающая грамматика не есть алгоритм, поскольку правила подстановки представляют собой не последовательность предписаний, а совокупность решений. Это означает, что, во-первых, правило вида а®b понимается в грамматике как «а можно заменить на b» (но можно и не заменять); в алгоритме же а-+b означало бы «а не следует заменить на b» (нельзя не заменять); во-вторых, порядок применения правил в грамматике произволен: любое правило, в принципе, разрешается применять после любого.

Язык, порождаемый грамматикой. Совокупность всех терминальных цепочек, т. е. цепочек, состоящих только из терминальных символов, выводимых из начального символа в грамматике Г, называется языком, порождаемым грамматикой Г, и обозначается L(Г). Следовательно, применение грамматики — это построение полных выводов, последние цепочки которых и образуют язык, порождаемый грамматикой. Две различные грамматики могут порождать один и тот же язык, т. е. одно и то же множество терминальных цепочек. Такие грамматики называются эквивалентными грамматиками.

Итак, порождающая грамматика есть упорядоченная четверка Г =<V, W, I, R), где V и W—непересекающиеся конечные множества, называемые соответственно основным и вспомогательным алфавитами или словарями [их элементы называются соответственно основными (или терминальными) и вспомогательными (или нетерминальными) символами], I — элемент W, называемый начальным символом, и R — конечное множество правил, имеющих вид j®y, где j и y— цепочки (слова) в алфавите VÈW и «®» — символ, не принадлежащий VÈW (R — схема грамматики).

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ И ЯВЛЕНИЙ

В А Скрипкин... Методы распознавания... ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ И ЯВЛЕНИЙ...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Основные элементы аппарата структурных методов распознавания

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Качественное описание задачи распознавания i
Распознавание образов (объектов, сигналов, ситуаций, явлений или процессов) — едва ли не самая распространенная задача, которую человеку приходится решать практически ежесекундно от первого до посл

Основные задачи построения систем распознавания
  Рассмотренный в § 1.1 пример свидетельствует о том, что распознавание сложных объектов и явлений требует создания специальных систем распознавания — сложных динамических систем, сос

Экспертные системы распознавания
  Рассмотренная классификация систем распознавания и принципы их функционирования отражают современное состояние вопроса. Все виды систем распознавания базируются на строго формализов

Содержательная трактовка проблемы распознавания
  Процесс распознавания состоит в том, что система распознавания на основании сопоставления апостериорной информации относительно каждого поступившего на вход системы объекта или явле

Постановка задачи распознавания
  Пусть задано множество объектов или явлений Ω={w1 ..., ..., wz}, а также множество возможных решений L={l1, ..., lk}, которые могут

Метод решения задачи распознавания
  Рассмотренная постановка проблемы распознавания позволяет определить последовательность задач, возникающих при разработке системы распознавания, предложить их формулировки и возможн

Системы распознавания без обучения
  Построение систем распознавания без обучения возможно при наличии полной первоначальной априорной информации, которая представляет собой совокупность: 1) сведений о том, какова есте

Обучающиеся системы распознавания
  Использование методов обучения для построения систем распознавания необходимо в случае, когда отсутствует полная первоначальная априорная информация. Ее объем позволяет подразделить

Самообучающиеся системы распознавания
На практике иногда приходится сталкиваться с необходимостью построения распознающих устройств в условиях, когда провести классификацию объектов либо невозможно, либо по тем или другим соображениям

Некоторые сведения из теории статистических решений
  Рассмотрим основные результаты теории статистических решений на следующем примере. Пусть совокупность объектов подразделена на классы Ω1 и Ω2, а дл

Критерий Байеса
  Критерий Байеса — правило, в соответствии с которым стратегия решений выбирается таким образом, чтобы обеспечить минимум среднего риска. Применение критерия Байеса целесообразно в с

Минимаксный критерий
  При построении систем распознавания возможны такие ситуации, когда априорные вероятности появления объектов соответствующих классов неизвестны. Минимизировать значение среднего риск

Критерий Неймана—Пирсона
  При построении некоторых систем распознавания могут быть неизвестны не только априорные вероятности появления объектов соответствующих классов, но и платежная матрица (1.7). В подоб

Процедура последовательных решений
  Ранее предполагалось, что решение о принадлежности распознаваемого объекта w соответствующему классу Ωi, i=l, ..., m, принимается после измерения всей совокупности

Регуляризация задачи распознавания
  В соответствии со стратегией Байеса, если у распознаваемого объекта со измеренное значение признака х = х0 , то  

Рабочего словаря признаков
  В § 5.1 был рассмотрен один из возможных методов выбора пространства признаков системы распознавания, обеспечивающий в пределах выделенных ресурсов максимальное значение критерия ка

Сравнительная оценка признаков
  Выше были рассмотрены достаточно общие методы выбора совокупности признаков, которые целесообразно и доступно использовать при построении системы распознавания. Однако на практике д

Изображающие числа и базис
  Булева функция считается заданной, если можно указать значения истинности этой функции при всех возможных комбинациях значений истинности входящих в нее элементов. Таблицу, которая

Восстановление булевой функции по изображающему числу
  Рассмотрим методы, позволяющие переходить от задания булевой функции в виде изображающего числа к явному выражению ее через элементы. Дизъюнктивная нормальная форма (ДНФ).

Зависимость и независимость высказываний
  Условия независимости. Поскольку каждая булева функция может иметь два значения истинности, n булевых функций могут образовывать 2n комбинаций значений истинности. По опр

Булевы уравнения
  Решение многих задач, связанных с распознаванием объектов, может быть сведено к нахождению решений булевых алгебраических уравнений с одним (или более) неизвестным. Примером булева

Замена переменных
  Понятие замены переменных в алгебре логики аналогично понятию замены переменных в обычной алгебре. Если А, В, С, ... — элементарные высказывания и совершается замена переменных, то,

Решение логических задач распознавания
  В логических системах распознавания классы и признаки объектов рассматриваются как логические переменные. Чтобы подчеркнуть эту особенность, для обозначения классов и признаков введ

Решение задач распознавания при большом числе элементов
  Приложение изложенных в предыдущих параграфах методов построения сокращенного базиса и решения логических задач существенно ограничивается объемом памяти ЭВМ и их быстродействием. Т

Алгоритм построения сокращенного базиса
  В § 7.1 было показано, как с помощью ЭВМ, опираясь на сокращенный базис b´ [А1, А2, ...Ω1, Ω2,...], находить

Распознавание объектов в условиях их маскировки
  Маскировка — один из основных методов снижения эффективности разведки противника в общем комплексе мероприятий по противодействию. Решение проблемы маскировки требует привлечения, с

Распознавание в условиях противодействия
  Рассмотрим задачу распознавания объектов в условиях, когда противник может препятствовать как выявлению отдельных признаков объектов, так и сознательно изменять свою тактику в отнош

Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок
  Логические алгоритмы распознавания, рассмотренные выше, в ряде случаев не позволяют получить однозначное решение о принадлежности распознаваемого объекта к определенному классу. Ю.

Общая характеристика структурных методов распознавания
  Во многих случаях апостериорная информация о распознаваемых объектах или явлениях содержится в записях соответствующих сигналов (электрокардиограмм, энцефалограмм, отраженных от цел

Реализация процесса распознавания на основе структурных методов
  Для распознавания неизвестного объекта на основе структурных методов необходимо прежде всего найти его непроизводные элементы и отношения между ними, а затем с помощью синтаксическо

Постановка задачи оптимизации процесса распознавания
  Прежде всего покажем, что с увеличением числа признаков, используемых при распознавании, вероятность правильного распознавания неизвестных объектов также увеличивается. Вер

Алгоритм управления процессом распознавания
  Рассмотренные понятия позволяют построить алгоритм управления процессом распознавания в виде правила последовательного поиска решений, обеспечивающего разработку оптимального плана

Частные подходы к принятию решений при распознавании
Решение задачи оптимизации распознавания в рассмотренной постановке требует наличия определенных данных. Когда они отсутствуют, приходится пользоваться частными подходами к пр

Алгебраический подход к задаче распознавания
  Выше рассмотрены алгоритмы распознавания: детерминированные алгоритмы, основанные на проведении в признаковом пространстве решающей границы (границы, разделяющей классы и представля

Эффективность вероятностных систем распознавания
  Чтобы оценить эффективность вероятностных систем распознавания на основе математического моделирования, можно использовать метод статистических испытаний. Для проведения таких испыт

Эффективность логических систем распознавания
  При построении логических систем распознавания приходится сталкиваться с ситуацией, когда значения истинности элементов А1..., Аn, выражающих признаки объектов

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги