"История теории распознавания"
Источник http://www2.cs.kspu.ru/museum/exponati/istras/index.jsp

Распознавание образов (а часто говорят - объектов, сигналов, ситуаций, явлений или процессов) - самая распространенная задача, которую человеку приходится решать практически ежесекундно от первого до последнего дня своего существования. Для этого он использует огромные ресурсы своего мозга, которые мы оцениваем таким показателем как число нейронов, равное 10 10 .

Можно даже не утруждая себя примерами (мы рассмотрим их ниже) заметить, что похожие действия наблюдаются в биологии, в живой природе, а иногда даже в неживой. Кроме того, распознавание постоянно встречается в технике. А если это так, то, очевидно, следует считать механизм распознавания всеобъемлющим.

С более общих позиций можно утверждать, и это вполне очевидно, что в повседневной деятельности человек постоянно сталкивается с задачами, связанными с принятием решений, обусловленных непрерывно меняющейся окружающей обстановкой. В этом процессе принимают участие: органы чувств, с помощью которых человек воспринимает информацию извне; центральная нервная система, осуществляющая отбор, переработку информации и принятие решений; двигательные органы, реализующие принятое решение. Но в основе решений этих задач лежит, в чем легко убедиться, распознавание образов.

В своей практике люди решают разнообразные задачи по классификации и распознаванию объектов, явлений и ситуаций (мгновенно узнают друг друга, с большой скоростью читают печатные и рукописные тексты, безошибочно водят автомобили в сложном потоке уличного движения, осуществляют отбраковку деталей на конвейере, разгадывают коды, древнюю египетскую клинопись и т.д.).

Рассмотрим некоторые примеры всепроникающего механизма распознавания образов человеком в природе и обществе.

1.Вы легко узнаете издалека своего знакомого (но задайтесь вопросом: как?) Обратите внимание на слабую зависимость результатов распознавания от дальности, если конечно мы еще видим отдельные элементы и движения.

2. Предположим Вам нужен для изучения или повторения такой раздел математики, как интегральное исчисление. Ваши действия :

а) распознаете по корешкам обложек справочник на книжной полке; (на фоне других книг - прочитывая, распознавая названия при последовательном просмотре или по внешнему виду, хранимому Вами в памяти по предшествующему пользованию этим справочником)

б) листаете и распознаете страницу справочника с оглавлением; (по опыту знаете, что оглавление располагается в начале или в конце книги)

в) распознаете тексты заголовков оглавления; (читаете);

г) распознаете среди всех заголовков необходимый Вам (сравниваете прочитанный со смысловым содержанием интересующего Вас раздела)

д ) распознаете соответствующую этому заголовку страницу; (зная, что в оглавлении против найденного раздела печатается интересующий номер страницы)

е) листаете справочник и распознаете по нумерации страниц необходимый номер; (сравниваете запомненный номер с номерами открываемых страниц) и т.д., и т.п.

Обратите внимание, во-первых, на то, сколько знаний, хранящихся в Вашей памяти используется . Во-вторых, здесь, как и в предыдущих примерах, можно задаться многочисленными вопросами по поводу того, как это Вы сами все осуществляете, и не найти ответа.

В рассмотренном примере мы уже должны были заметить, что помимо “чистого” распознавания в нем присутствуют наши действия, но при этом любому действию предшествует распознавание. А любое выполненное действие влечет за собой новый этап распознавательной деятельности.

3. Рассмотрим пример из области экономики. Руководитель экономического региона по экономическим показателям хозяйственной деятельности обнаруживает (распознает) ухудшение продовольственного обеспечения области, города и т.п. Обратившись к другой группе экономических показателей, он распознает, что лежит в основе такого нежелательного явления (например, отсутствие горючего для автотранспорта). В итоге принимается решение о дополнительных договорах на бензин или дизельное топливо с поставщиками или, найдя новых поставщиков, организует отправку железнодорожного состава цистерн или автозаправщиков для доставки и т.д.

4. Еще один военный пример из области обороны, где человек не выполняет ни распознающей функции, ни функции управления. СПРН (система предупреждения о ракетном нападении), находясь в режиме круглосуточного боевого дежурства автоматически обнаруживает в некоторый момент времени (то есть, распознает) КО (космический объект) и завязывает его траекторию. На этой основе автоматически определяется не является ли этот КО баллистической ракетой (распознается по попаданию пролонгированной во время полета КО точки его падения на обороняемую территорию, на территорию страны). Если указанное условие выполнилось СПРН дает сигнал тревоги на средства противодействия , например систему противоракетной обороны (ПРО). Система ПРО, в свою очередь, обязана автоматически по данным СПРН обнаружить (распознать ) интересующую цель, распознать, например, что это сложная баллистическая цель СБЦ (боевая часть БЧ +ложные цели ЛЦ), распознать БЧ среди ЛЦ, произвести пуск противоракеты и т.д., и т.п.

5.Теперь примеры из области биологии. Семечко растения распознает достаточность температуры окружающей среды, достаточность влаги, питательных веществ - и включает механизм роста. Росянка распознает насекомое, севшее на ее лепестки и резко закрывается как ловушка для последующего переваривания пищи. Подсолнечник распознает, где расположено солнце, и поворачивает свое соцветие в его сторону. Комар распознает человека и пьет его кровь. Лягушка распознает и ловит комара. Удав распознает и ловит лягушку . и т.д. И здесь также мы задаемся уже знакомым нам вопросом: как?

6. Совсем уже утрированный случай из техники: дверной замок распознает свой ключ и разрешает открыть помещение. В последнем примере человек, как создатель, знает все.

Таким образом, приведенные примеры показывают, что распознавание в природе, обществе, в жизни человека, в технике - всеобъемлюще. Но при этом мы отмечаем, что ответов на поставленные вопросы, когда речь касается распознающей деятельности человека в большинстве случаев мы не найдем . До настоящего времени полные представления о способностях живых организмов в распознавании многих явлений и объектов отсутствуют. В то же время, создавая технические системы, способные заменить его, человек высказывает гипотезы, продвигающие его к знанию распознающей деятельности в природе, что позволяет ему успешно решать стоящие задачи. Рассматриваемый курс “Основы построения систем распознавания образов” и должен научить пониманию того, что лежит в основе современных гипотез распознавательной деятельности и как на этой основе упомянутые задачи решаются .

Длительное время вопросы распознавания рассматривались человеком лишь с позиций методов биологии и психологии. При этом целью изучения являлись в основном качественные характеристики, не позволяющие вскрыть и точно описать соответствующий механизм. Если и получались числовые характеристики, то они, как правило, были связаны с изучением рецепторов, таких как органы зрения, слуха, осязания. Что же касалось характеристик принятия решений, то до их математической оценки дело не доходило. И только кибернетика позволила ввести в изучение психологического процесса распознавания образов, лежащего в основе принятия любых решений, количественные методы, что открыло принципиально новые возможности в исследовании и проектировании автоматических систем распознавания. Только кибернетика позволила ввести в область распознавания, как явления природы, математические представления. В этом можно увидеть в частности реализацию взглядов Галилея, который утверждал: “Книга природы написана на языке математики. И тот, кто хочет прочесть ее, должен изучать этот язык”.

Исторически сложилось, что многие задачи такого класса, как распознавание метеоосадков ; распознавание авиационной ситуации в районе аэропорта авиадиспетчером; распознавание полосы посадки летчиком в сложных условиях, человек, как правило, решает эффективно, то есть с необходимым качеством. Этим и объясняется исторически появившаяся необходимость использования человека в качестве элемента или звена сложных автоматических систем.

Примечательно то, что в процессе указанной деятельности человека число принимаемых решений по результатам распознавания ситуаций конечно, в то время как число состояний внешней среды, оцениваемых в процессе самого распознавания и приводящих к указанным решениям, может быть бесконечным. Это можно видеть на примере машинистки, печатающей под диктовку. Из бесчисленного множества вариантов произношения одного и того же звука она выбирает только один, всегда ударяя по одной, определенной клавише пишущей машинки. В результате она безошибочно печатает слова, независимо от их искажения при устном произнесении.

К принятию такого конечного числа решений человек подготовлен всем своим жизненным опытом. Поэтому принятие идеологии автоматизации указанных процессов, замены человека как звена автоматических систем привело к тому, что человечество прежде всего научилось строить автоматы, способные реагировать на множество изменений характеристик внешней среды некоторым ограниченным числом рациональных решений (реакций) исполнительных органов этих автоматов. Это не значит, что были найдены механизмы, лежащие в основе человеческих и природных способностей распознавания, но главные особенности этих способностей, лежащие на поверхности представлений, созданные автоматы во многих случаях хорошо имитировали.

В результате человечество пришло к ситуации, когда распознающие устройства могут повышать, например, эффективность систем связи (распознавая сигналы в шумах), помогают устанавливать объективный диагноз заболеваний (распознавая всегда однозначно в отличи и от человека симптомы-признаки заболеваний), дают возможность осуществлять автоматический контроль сложных технических систем и вовремя вмешиваться и проводить их ремонтно-восстановительные работы и т.д.

Создание устройств, которые выполняют функции распознавания различных объектов, во многих случаях открывает возможность замены человека как элемента сложной системы специализированным автоматом. Такая замена позволяет значительно расширить возможности различных систем, выполняющих сложные информационно-логические задачи. Заметим здесь, что качество работ, выполняемых человеком на любом рабочем месте зависит от квалификации, опыта, добросовестности, состояния. В то же время автомат его заменяющий действует однообразно и обеспечивает всегда одинаковое качество, если он исправен.

Но не только указанная замена и освобождение человека от выполнения рутинных операций является причиной создания и поиска путей создания ряда систем распознавания . В некоторых случаях человек вообще не в состоянии решать эту задачу со скоростью, задаваемой обстоятельствами, не зависимо от качеств и психологического состояния принимающего решение (Например: противоракетный маневр самолета в сложных метеоусловиях; вывод из рабочего режима АЭС и т.п.). Автомат же с такими задачами может легко справляться.

Итак, основные цели замены человека в задачах распознавания сводятся к следующим: 1) Освобождение человека от однообразных рутинных операций для решения других более важных задач. 2) Повышение качества выполняемых работ. 3) Повышение скорости решения задач.

В течение достаточно продолжительного времени проблема распознавания привлекает внимание специалистов в области прикладной математики, а затем и информатики. Так можно, в частности, отметить работы Р.Фишера, выполненные в 20-х годах и приведшие к формированию дискриминантного анализа, как одного из разделов теории и практики распознавания. В 40-х годах А.Н.Колмогоровым и А.Я.Хинчиным поставлена задача о разделении смеси двух распределений. Наиболее плодотворными явились 50-60-е годы ХХ века. В это время на основе массы работ появилась теория статистических решений. В результате этого появления найдены алгоритмы, обеспечивающие отнесение нового объекта к одному из заданных классов, что явилось началом планомерного научного поиска и практических разработок. В рамках кибернетики начало формироваться новое научное направление, связанное с разработкой теоретических основ и практической реализации устройств, а затем и систем, предназначенных для распознавания объектов, явлений, процессов. Новая научная дисциплина получила название "Распознавание образов".

Таким образом, базой для решения задач отнесения объектов к тому или иному классу послужили, как это отмечается сегодня, результаты классической теории статистических решений. В ее рамках строились алгоритмы , обеспечивающие на основе экспериментальных измерений параметров (признаков), характеризующих этот объект, а также некоторых априорных данных, описывающих классы, определение конкретного класса, к которому может быть отнесен распознаваемый объект.