Выбор параметров распознавания
Рациональный выбор параметров, характеризующих распознаваемые образы, в значительной мере определяет сложность аппаратуры распознавания и уровень вероятностей правильного распознавания. Следует иметь в виду, что при автоматическом распознавании образов принципиально невозможно создать устройство, обеспечивающее абсолютно безошибочное распознавание.
Всегда имеется некоторая вероятность ошибки. Необходимо стремиться к тому "чтобы устройство распознавания обеспечивало наибольшую возможную вероятность правильной классификации прц. выбранных параметрах, статистические свойства которых известны, и заданной допустимой вероятности ошибки.
Конструкция и техническая реализация устройства распознавания, особенно той его части, которая служит для восприятия (измерения) параметров, характеризующих образ, зависит от физической природы распознаваемого объекта. Один и тот же объект может быть охарактеризован, скажем, не только геометрическими свойствами (высотой, шириной), но и механическими, электрическими и т. д., т. е. объект можно оценить с различных точек зрения. Совокупность всех признаков создает изображение объекта. При этом, если по некоторому ряду признаков объекты можно объединить в один общий класс и рассматривать как один образ, то по другим признакам те же объекты оказываются совершенно отличными друг от друга и должны быть отнесены к разным классам. Например, если характеризовать образ собственной частотой колебаний, то корабль и маятник принадлежат к одному классу объектов, а если привлечь такие признаки, как геометрические размеры и форма, то — к различным.
Поэтому при распознавании следует вначале установить, с какой точки зрения необходимо различать образы в данной задаче, и в соответствии с этим выбрать физические параметры, характеризующие объекты. К простейшим системам распознавания, работающим по принципу «годен — не годен», можно отнести контрольные автоматы, сортирующие детали по размерам (например, сортировка шарикоподшипников). По одному параметру — амплитуде — различают полезный сигнал и шум. В этом случае устанавливается некоторый амплитудный порог, и сигналы, превысившие этот порог по амплитуде, признаются полезными, а не достигшие его считаются шумом.
Для правильного выбора величины порога необходимо знать статистические свойства сигнала и шума, т. е. распределение вероятностей превышения сигналом и шумом различных уровней. Приведенные примеры относятся к случаю, когда используется один параметр распознавания. В различных автоматах, распознавание монет ведется по нескольким признакам (диаметр монеты, толщина, вес, упругость).
Очевидно, что различие монет по таким двум признакам, как диаметр и толщина, достаточно велико и спутать монеты одну с другой уже невозможно. Однако, если ограничиться только этими признаками, то любой металлический жетон размером с двадцатикопеечную монету будет принят автоматом за подлинную. Необходимы дополнительные признаки (вес, упругость), уменьшающие вероятность такой ошибки. При этом устройства, измеряющие эти параметры, должны быть рассчитаны на известные допуски в отклонениях признаков. Допуски должны быть достаточно малыми для того, чтобы жетоны ошибочно не могли быть приняты за монеты и в то же время достаточно большими для того, чтобы монеты не были забракованы. Вопрос выбора оптимальных допусков будет рассмотрен ниже.