20.1. СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВМногие задачи анализа изображений можно успешно решить с помощью классической системы распознавания образов, блок- схема которой показана на рис. 20.1.1 [1-4]. Системы распознавания образов предназначены для классификации входных изображений или их частей на несколько категорий. Например, применительно к задаче исследования земных ресурсов аэрофотографию полей, занятых под сельскохозяйственные культуры, можно разбить на маленькие фрагменты и каждый фрагмент классифицировать по типу выращиваемой культуры: пшеница, кукуруза, хлопок и т. д. Каждый фрагмент входного изображения можно рассматривать как точку в некотором пространстве всех возможных фрагментов. Для фрагмента размером Рис. 20.1.1. Блок-схема системы распознавания образов. Рис. 20.1.2. Пример классификации обучающей выборки по двум признакам. Этот набор фрагментов называется обучающей выборкой. Результаты измерений признаков отображаются в пространство признаков. На рис. 20.1.2 показаны результаты измерения двух признаков (например, средней яркости и какого-либо параметра текстуры) фрагментов из обучающей выборки. Можно ожидать, что измеренные признаки обучающей выборки будут группироваться в соответствии с принадлежностью фрагментов к классам. В этом случае будут установлены границы областей принятия решений для разделения признаков новых фрагментов, подлежащих классификации. На ранних этапах развития распознавания образов многим представлялось, что это направление приведет к решению почти всех проблем, связанных с анализом изображений. Впоследствии этот оптимизм угас из-за двух ограничений методов распознавания образов. Во-первых, изображения имеют огромные размеры и во многих случаях число возможных классов очень велико. Поэтому обработка, которую должно производить устройство распознавания образов, часто оказывается невыполнимой. Более важное ограничение состоит в том, что методами классификации нельзя получить описание изображения, необходимое, например, для управления промышленным роботом. В качестве другого примера можно привести задачу структурного анализа сцены, для которой требуется получать описания типа «тело
|