SU596979A1 - Способ классификации объектов по -признакам" - Google Patents

Description

Изобретение относитс  к распознаваний образов, в частности к способам классификации объектов по и признакам, и может использоватьс  в многочисленных област х техники и науки, где необходимо определить при помощи машины принадлежность к тому или иному классу предъ вленных объектов, отличающихс  р дом признаков, которые могут быть .отнесены к W классам.

Известен способ классификации объектов по П, признакам, основанный на сравнении классифицируемого изображени  с приз акамн эталонного изображени . Эти признаки выае гЕ ютс . в. .процессе обучени , так что они независимо друг от друга и колебани  их значений минимальны дл  представлений соответствующих классов. В этом случае классификаци  возможна лишь при малом числе признаков, когда человек-учитель может еще брать на себ  громоздкую предварительную обработку информации (усреднение значений, решение ковариантной матрицы и т. п.). Способ теоретически сводим к перцептронному LljОднако вышеуказанный спосоо обладает малым быстродействием и небольшой надежностью классификации.

Целью изобретени   вл етс  повышени€ быстродействи  и надежности классификации .

Дл  этого в качестве признаков эталонного изображени , сформированного путем наложени  изображений объектов, относ щихс  к данному классу объектов, выбирают точки совпадени  изображений.

Предлагаемый способ заключаетс  в сл8Дуюш.ем: матрица перцептивного пол  разбиваетс  на W  чеек. Последовательно накладываютс  картины от множества входных образцов, кониепт класса которых требуетс  составить.

Образцы берутс  в одинаковом масштабе и накладываютс  друг на друга на одно поле из  чеек так, чтобы изображение полностью заполнило сетку вертикали, не выход  за ее пределы.

Порог устанавпиваетс  на заданном уровне . Уровни могут мен тьс , число вариантов может .достигать дес тков тыс ч и все-таки это никогда не понведет к трудност м пере бора. В каждой  чейке фиксируетс  число сов падающих точек при помощи накапливающег счетчика кпн при помощи программы. Затем выдел ютс  только те совокупности  чеек, которые набрапи определенный процент сов падений элементарных событий н поэтому  вл ютс  существенными точками концепта а несущественйые могут встречатьс  в ины произвольных сочетани х, и они дл  дальне щего сравнен1ш распознаваемого объекта со сформированным  дром, концепта-образа не потребуютс .- , Существенными можно считать точки, если число/0 75% или 25%, нвсуществен ные точки те, дл  которых уЭ в интервале 25-75%, Вы вление существенных характернстиж точек класса накладываемых образцов прои ходит почти по аналогово-логической операции дл  каждой элементарной точки от.делыю (принцип атомарности ). a-j4a.,.2a|j ii «.j.aii Aj5 ii U ii -(i.2...« где a jj дает информацию о состо нии на:личи  в11 и точке следов поступивших сигнапов; AijecTb элемент отсутстви  сигналов ви -и  чейке. После проведени  такой анапогово-логи ческой операции накапливаетс  информаци  в каждой «j - и  чейке. При таком способе параплепьной обработки чиспо  чеек может достигать миллионов. Если сигнал был 100 раз, то накапливающий счетчик программы отмечает число 1ОО. Таким образом, в vj -и  чейке фиксируетс  в той или иной материальной или символьной форме величина, пропорциональна  частоте или интенсивности элементарных точек,  чеек, подкартинны событий, т. к. при этом.,, а,. КО(;Теперь  сно, что матрицаш -будет содержать без потерь всю инфо;;)мацию обо Всех представленных образцах (включа  число по влений во всех точках). Концепт образа образуетс  путем разделени  матрицы rffjj на две части - на ,., ЭКонцептуально-сушественную часть -  дро концептуального образа ) ч HaTHij (конч 0 цептуально-несущественную часть;. в первой части 1, дро концептуального образа ) не пусты только те точки  чейки (топосы) 4 J , в которых А jj «Иск j: noi; или Aj j , где и , « -некие пороговые значени  (например, О,75 и 0,25, соответстве1шо от общего числа, предъ вленных образцов), а во второй части те, дл  которых it-ajj fra--it- 2,j . при выработке концепта можно поступить тро ким образом: а( /, первое - отбросить m J; и хранитьrttj;  дро концепта-образа); второе - хранитьШк в булевой форме, т. е, превратить все топосы( чейки), где А j j г П О j j , просто в топосы, гдеА{-«р; (логическое присутствие без указани  количества по влений). Такое (tf j обозначим через (L) концептобраз-логический; третье - вместо mf хранить m j (Н) , где каждый элемент, неудовлетвор ющий услови м ,j или А ij ri а j . замен етс  на иеопределенный (точнее статистичес ки ипи материально нефиксируемый элемент) о j; , который может потенциально превратитьс  либо в в с л с весом ,75, или уО О,25. Окончательно получаем концептуальный (пон тийный) образ целого класса объектов, т. е. концепт, на котором автоматически выделены все существенные признаки данного класса. Распознавание образца по нащему способу даетс  пр мым сравнением матрицы-номинала образа с матрицей образца. , g,,,  дро образа ), где операци  - означает переход ot картины с уровнем порога jO к уровню -/),/) с последующим стиранием или нестиранием всех точек выше /э. В таком случае матрица N будет в точках с минимальным порогом просвечиватьс  или затемн тьс  полностью только тогда, когда образец имеет отнощение к кл.ассу, образа (при заданном уровне сравниваемых масштабов). Установив интегральный уровень дл  затемнени  или просветлени  , можно с наперед заданной точностью и надежностью относить образец к образу-концепту (например, степень веро тности достоверного распознавани  К v 0,9999. Эта степень легко достижима , так как число точек бывает пор дка миллиона). Дл  по снени  способа ниже приводитс  пример обнаружени  заданного образа. Наложение образов представлено ,на фиг, 1, 2, 3. На фиг. 1, 2 показано иаложеВйь на матрицу .двух различных вариантов нал« сш1из русской буквы О, на фнг. 3 наложение йтих двух букв друг на друга, на фиг. 4 « конкепт-резупьтат напожени  250 вариантов написани  буквы О.

Пусть требуетс  составить концепт дл  русской буквы О- Берут 250 вариантов иакчсани  буквы Она слитных рукописных текстов различных почерков..

Порог устанавливают на уровне 200,

т, е. считают те точки, которые совпали нь менее 2ОО раз.

Первый шаг. На матриду из 256  чеек помешают первый вариант фотоизображени  рукописной буквы О так, что изображение полностью заполн ет сетку матрицы

по вертикали, не выход  за ее пределы,

Второй шаг. На матрицу накладывают следую шее рукописное написание той же буквы, при этом подсчитывают число наложений на каждой  чейке матрицы.

Третий шаг. Составл ют концепт pysionacной буквы О . Устанавливают порог 2ОО и стирают изображни  в тех  чейках, в которых совпадение произошло менее 200 раз.

Оставшуюс  часть называю концептом рукописной буквы О и обозначают.

На полученном концепте автоматически выдел ют все характерные существенные точки буквы О, т, е. число фиксированных  чеек на матрице из 256  чеек равно ЗО.

втве.ртый шаг. Классифицируют буквы координаты существенных точек 1сонде та 1 логически сравнивают b соотвбтсвуюшнми точками разпознаваемой буквы О. Совпало 90% гочек, распознаваемую букву относ т к классу буквы О.

Claims (1)

1. Патент СССР № 389671,. .М. кл. Q 06 К 9/00, 02.06.69.

иг. 1

Фиг. г

IPvi. J

IPut.