Предисловие

Незабвенной памяти члена-корреспондента АН СССР Николая Пантелеймоновича Бусленко

Распознавание образов как научная дисциплина начало формироваться одновременно в СССР и США примерно со второй половины 50-х годов.

В СССР первая работа в области распознавания образов была выполнена в 1959 г. одним из основоположников современной теории информации А. А. Харкевичем. Значительный вклад в развитие теории и практики распознавания образов внесли В. М. Глушков, Я. 3. Цыпкин, А. Г. Ивахненко; Ю. И. Журавлев, В. А. Ковалевский, Н. Г. Загоруйко, М. А. Айзерман, Э. М. Браверман, Л. И. Розоноэр, М. М. Бонгард, В. Н. Вапник, А. Я. Червоненкис и др.

В США основоположником работ в области распознавания образов является Ф. Розенблатт — создатель перцептрона — модели деятельности мозга, связанной с распознаванием образов.

Первые работы в области распознавания образов помимо исследования перцептрона были посвящены главным образом теории и практике построения читающих автоматов, и само слово «образ» использовалось для обозначения напечатанного или написанного от руки знака, изображающего букву или цифру. Математическим аппаратом постановки и решения задач распознавания образов с момента их возникновения явилась теория статистических решений. Основы этой теории разработаны Дж. Нейманом и К. Пирсоном.

Классические результаты теории статистических решений послужили базой для построения алгоритмов распознавания, обеспечивающих определение класса, к которому может быть отнесен неизвестный объект, основываясь на экспериментальных измерениях некоторого набора параметров (признаков), характеризующих этот объект, и определенных данных, описывающих классы рассматриваемых объектов. В настоящее время математический аппарат, привлекаемый для решения задач распознавания, существенно расширился за счет использования методов алгебры логики и некоторых разделов математического программирования.

В последние годы как в СССР, так и за рубежом происходит переход от изучения и построения простых распознающих устройств к созданию сложных больших систем распознавания. В простых устройствах распознавания для описания классов объектов или явлений используется небольшое число признаков, имеющих единую физическую природу. Отличительная особенность современных больших систем в том, что количество признаков, на языке которых

описываются распознаваемые объекты или явления, может быть весьма большим, при этом признаки имеют различную физическую природу. Так, например, при построении систем распознавания самолетов для описания самолетов различных классов (истребители, бомбардировщики, штурмовики и т. д.) могут использоваться такие признаки, как вес, длина фюзеляжа и размах крыла, максимальная скорость, количество и типы двигателей, состав экипажа и т. п.

Отличительная особенность больших систем распознавания заключается также и в том, что они многоуровневые. В подобных системах признаки распознаваемых объектов или явлений, на языке которых описаны классы, определяются не непосредственно путем обработки полученной измерительной информации, а как результат работы локальных распознающих устройств, расположенных на нижних уровнях системы.

В качестве примера больших систем распознавания можно привести централизованные системы медицинской диагностики, в которых количество классифицируемых заболеваний достигает многих десятков, а число симптомов превосходит несколько сотен. Подобные системы состоят из нескольких уровней, на каждом из которых в результате работы локальных систем распознавания определяются симптомы, используемые на последующих уровнях системы для определения более сложных симптомов. Другой пример подобных систем распознавания — системы технической диагностики автомобилей, созданные в современных центрах технического обслуживания.

Системы распознавания в настоящее время получают все большее распространение, и трудно назвать такую отрасль науки или сферу производственной деятельности, где они не используются или не будут в ближайшие годы применены.

Системы распознавания становятся неотъемлемой и весьма важной составной частью АСУ цехом, заводом, отраслью, так как для того, чтобы управлять оптимальным образом, необходимо располагать информацией о явлениях и процессах в системе, образующейся, в частности, в результате функционирования соответствующих систем распознавания.

XXV съезд КПСС, уделив значительное внимание совершенствованию управления экономикой нашей страны, в том числе на базе развития и совершенствования АСУ, предопределил тем самым успехи, которые будут в ближайшие годы достигнуты в области теоретических и практических основ построения систем распознавания.

В настоящее время сложные большие системы распознавания — это технические средства, предназначенные для выявления признаков объектов и измерения описывающих их параметров; совокупность алгоритмов распознавания, преобразующих входную информацию об объектах в определенные выводы; вычислительная техника, привлекаемая для реализации этих алгоритмов; коллективы специалистов, осуществляющие первичную формализацию

исходной (априорной) информации; анализ как полученных апостериорных данных, так и формальных решений задачи распознавания на всех уровнях системы.

Построение сложных систем распознавания требует решения ряда теоретических и инженерных задач: разбиения множества объектов на классы (составление алфавита классов); выбора в условиях ограничений пространства признаков и описания на языке признаков классов объектов либо путем непосредственной обработки исходной априорной информации, либо на основе методов обучения или самообучения; разработки и построения технических средств определения признаков; разработки методов и алгоритмов обработки информации технических средств, а также методов и алгоритмов собственно решения задачи распознавания; разработки методов и алгоритмов оптимизации процессов распознавания в системе; оценки эффективности системы распознавания в различных режимах ее функционирования и т. д. Только на пути комплексного рассмотрения всей совокупности названных задач возможен конструктивный подход к построению реальных систем распознавания.

В предлагаемой книге сделана попытка рассмотреть совокупность задач, возникающих при проектировании и разработке систем распознавания, и предложить возможные методы их решения. При этом основное внимание уделено методам обработки исходной априорной информации, построения рабочего словаря признаков системы распознавания и описания классов объектов или явлений на языке признаков; применению основных результатов теории статистических решений и алгебры логики для построения собственно алгоритмической части системы распознавания; математическому моделированию системы распознавания для оценки ее эффективности.

Авторы полагают, что внимательное рассмотрение примеров, приведенных в книге, будет способствовать творческому усвоению методов решения основных задач, связанных с распознаванием объектов и явлений.

Существенному расширению научного и технического кругозора в области проблематики распознавания объектов и явлений, значительному углублению знаний, серьезному овладению методами решения целого ряда задач, относящихся к распознаванию, в большой мере должно способствовать как изучение работ [4]-[7], [14], [20], [27], так и изучение работ [28]-[38], на которые хотя в данном учебном пособии прямых ссылок и нет, но знание их основных результатов совершенно необходимо для успешной работы в области распознавания объектов и явлений.

Основой данного учебного пособия послужил курс лекций, который на протяжении ряда лет читается одним из авторов студентам Московского физико-технического института. Гл. 1—4, 7 написаны A. Л. Гореликом (§ 4.4 — A. Л. Гореликом и Е. Г. Перепелицыным); гл. 5, 6, 8 — В. А. Скрипкиным (§ 6.6 — И. Б. Гуревичем).

Авторы считают своим приятным долгом выразить признательность коллективу кафедры прикладной математики Московского института нефтехимической и газовой промышленности им. Губкина и проф. Ю. И. Журавлеву за полезные советы, которые способствовали улучшению учебного пособия. Авторы будут признательны за все критические замечания по содержанию книги, которые следует направлять по адресу: Москва, К-51, Неглинная ул., 29/14, издательство «Высшая школа».

Авторы