Sisteme de recunoaștere a formelor

Prin recunoasterea formelor se întelege în mod obisnuit acel ansamblu de metode si tehnici cu ajutorul caruia se poate realiza o clasificare în cadrul unei multimi de obiecte, procese sau fenomene. Setul de obiecte, procese sau fenomene care urmeaza a fi clasificate pot fi obiecte (fenomene) fizice sau structuri intelectuale, prin acestea întelegând ansamblul concretizat de procese legate de o activitate intelectuala coerenta (scris, vorbit, etc)

Scopul recunoasterii formelor consta în determinarea clasei din care face parte o colectie de observabile. Metoda este deosebit de utila atunci când abordarile directe sunt imposibile sau când inferentele teoretice lipsesc.

Stabilirea numarului de clase în care se împart formele este o problema particulara care depinde exclusiv de aplicatiile concrete ale metodei.

1.2. Spatiul formelor

Conceptul fundamental al teoriei recunoasterii formelor este urmatorul:

Un obiect sau un fenomen variabil, Xj, este descris (caracterizat) printr-un set de n caracteristici xij (i=1,…,n). Toate aceste n caracteristici ale unui obiect formeaza o forma.

Multimea ¬Wx={Xj}j=1,m poarta denumirea de spatiul formelor. Deci un obiect (forma) X poate fi reprezentat printr-un punct X(x1,…,xn) în spatiul formelor.

O problema este aceea a raportului dintre numarul de forme luate în considerare, m, si numarul de dimensiuni al spatiului formelor, n, adica raportul m/n dintre numarul maxim de obiecte din setul respectiv, m, si numarul de caracteristici, n, aferent fiecaruia dintre obiecte. Daca numarul de forme, m, este mai mic, egal sau numai putin mai mare decât numarul de caracteristici atunci discriminarea dintre forme si atribuirea lor la diferitele clase posibile este un proces pur aleator.

În general, se considera ca acest raport m/n, pentru orice aplicatie de recunoasterea formelor, trebuie sa îndeplineasca urmatoarele conditii:

(i)

(ii) , (1.1)

unde m reprezinta numarul de forme, iar n este numarul de caracteristici independente (numar de dimensiuni).

Conditia (i) reprezinta minimum necesar pentru o clasificare binara, în timp ce conditia (ii) este de dorit în aplicatiile concrete ale tehnicilor de recunoasterea formelor.

2. Caracteristicile unui SRF

Translatorul

Selectorul de caracteristici

Clasificatorul

Un sistem de recunoastere a formelor trebuie sa asigure, corect si eficient observarea, transformarea, prelucrarea preliminara (selectarea) si clasificarea esantionului de date.

Elementele esentiale ale unui sistem general de recunoasterea formelor sunt urmatoarele: translatorul, selectorul de caracteristici (care realizeaza o prelucrare preliminara) numit si preprocesor, sau extractor de caracteristici si clasificatorul (Fig. 1.4-1). Desi aceste 3 subunitati sunt interdependente, în cele ce urmeaza le vom prezenta separat.

Fig. 1.4 1 Sistem general de recunoastere a formelor

1.2.1. Translatorul

Translatorul transforma si transfera informatiile din lumea reala în spatiul formelor într-o forma compatibila cu modul de reprezentare din calculatoarele electronice. În consecinta datele primare, rezultat al observatiei sunt transformate într-un sir de marimi scalare care formeaza vectorul de forma n-dimensional. Fiecare componenta xi a vectorului de forma X reprezinta o cantitate fizica masurabila; este foarte important ca ea sa surprinda esenta datelor primare.

Modul de implementare al translatorului depinde exclusiv de natura datelor primare. Daca acestea sunt constituite dintr-o succesiune de valori masurate la intervale de timp, cum sunt traseele EEG, atunci sunt necesare procedee de esantionare în timp, pe când daca ele sunt functie de frecventa, cum sunt de exemplu spectrele în infrarosu ale compusilor chimici, atunci trebuie dezvoltate procedeele de esantionare a frecventei (respectiv numerelor de unda). În cazul imaginilor sunt luate în considerare suprafetele mai luminoase sau mai întunecate, muchiile sau formele geometrice. Aceasta este o problema ceva mai complicata si, de aceea , au fost propuse o serie de metode pentru reducerea complexitatii imaginilor la un sir de masuratori.

O situatie fericita, în care translatorul nu mai este necesar, apare atunci când informatiile din lumea reala sunt exprimate numeric (de exemplu, în cazul spectrelor de masa).

Vectorii de forma dezvoltati de translator constituie marimile de intrare pentru selectorul de caracteristici.