Классификация целей как задача распознавания образов

Распознавание объектов - источников акустических излучений - подчиняется некоторым объективным законам, не зависящим от их природы. Поэтому общие вопросы pac- познавания образов можно рассматривать математически формализовано. Но учет физических свойств распознаваемых объектов, характеризуемых признаками распознавае­мого образа, имеет очень важное значение, особенно на этапах обучения и решения задачи распознавания новых классов объектов (образов). Принято считать, что рас­познавание образов означает их классификацию, т.е. отнесение предъявляемого конкретного образа к одному из заранее известных классов. Поэтому одним из определе­ний этого понятия в гидроакустике является следующее: классификация - процесс принятия оптимального peшения о принадлежности гидроакустического сигнала, формируемого морским объектом, к тому или иному классу общей совокупности сигналов от морских объектов по результа­там измерений его параметров.

Каждый класс охватывает определенное множество объектов (образов), сходных в смысле некоторых функционалов, характеризующих меру сходства образов для каж­дого класса. Образ - наименование некоторого множест­ва объектов или явлений, выделенных в соответствии с конкретной целью, имеющих сходство между собой и отличия от объектов других множеств. Он характеризуется совокупностью признаков, присущих данному классу. В зависимости от решаемой задачи одна и та же пара объек­тов может быть отнесена как к одному, так и к различ­ным образам. Так, два акустических сигнала в одном случае могут быть представителями одного образа (подводная цель), в другом - разных образов (подводная лодка и торпеда). В ГАС классификация осуществляется с ис­пользованием различных признаков: тактических, техни­ческих, поведенческих. Каждый объект или явление ха­рактеризуется набором устойчивых признаков, что геоме­трически можно интерпретировать многомерным (по числу признаков) вектором в этом пространстве признаков.

Если для всех объектов формируется одинаковый пе­речень признаков, то этот перечень называют словарем признаков. При статистических методах распознавания образов классы описываются в терминах математической статистики. Статистические свойства признаков опреде­ляют их изменчивость в некоторых пределах, поскольку абсолютно инвариантных признаков не существует и каждому из них приписывается свой вес и указываются условия, при которых он сохраняет относительную инвариантность. Совокупность образов, распознаваемых системой, называ­ют алфавитом. Современные классификаторы могут опериро­вать алфавитами из двух и более классов. Если число рассматриваемых образов М, а число признаков каждого образа N, то каждому образу соответствует некоторый N -мерный вектор. В пространстве параметров каждому образу соответствует определенный объем, так как неко­торые отклонения параметров оставляют образ в одном и том же классе объектов. При этом средний образ объекта, все параметры которого усреднены по результатам обучения, является эталоном, Задача распознавания состоит в том, чтобы наибо­лее правильно принять решение о том, что предъявляемый набором своих параметров образ-цель действительно яв­ляется конкретным объектом определенного класса. При классификации объектов должны быть заранее известны характеризующие их параметры и допустимые границы их изменения, за пределами которых объект переходит в соседний класс. Следовательно, первым этапом является oбучeниe распознающей системы, под которым понимают процесс составления словаря признаков и алфавита образов. В зависимости от того, по каким из априорных усло­вий отыскивается алгоритм решения задачи, существуют три основных ее типа.

В задаче 1-го типа известны набор распознаваемых образов, набор признаков для описания множества объек­тов, множество объектов, принадлежность которых к то­му или иному образу известна. Нужно построить решающую функцию для правильного принятия решения об отнесении к своему образу не только объектов, принадлежность ко­торых к соответствующему образу известна, но и любых других из данного множества. Решающая функция должна обеспечить минимум затрат, связанных с ошибками распоз­навания и стоимостью распознающего устройства. Процесс построения решающей функции для автоматического уст­ройства распознавания, по существу, является процессом "обучения", как и для человека-оператора, осуществляю­щего субъективное распознавание.

В задаче 2-го типа осуществляется поиск наилучшей системы признаков распознавания, которая позволила бы правильно отнести объект к тому или иному образу с по­мощью заданного вида решающей функции. Набор вариантов признаковых систем является результатом творчества специалиста-гидроакустика, и математические методы позволяют лишь выбрать из этого набора наилучший вариант, проверить достаточность и необходимость выбранной системы признаков.

Задачи 3-го типа - так называемые задачи таксоно­мии, возникают из-за необходимости в ряде случаев знать внутреннюю структуру множества объектов, подвергающих­ся распознаванию, с точки зрения наличия в ней локаль­ных множеств (таксонов) со взаимосвязанными признаками. В задачах этого типа известны пространство признаков, исходное множество объектов, желательное число таксонов, гипотеза о возможных закономерностях структуры таксонов и обусловленный этой гипотезой тип решающей функции.

В гидроакустических информационных системах рас­пространены задачи всех трех типов, причем они, как правило, взаимосвязаны. Задачи распознавания в гидро­акустике бывают самой различной степени сложности - от нескольких образов с небольшим числом параметров (по­рядка нескольких единиц) до очень большого числа рас­познаваемых образов (от нескольких десятков до несколь­ких тысяч) с большим количеством разнородных парамет­ров. Это является основной причиной целесообразности применения в гидроакустике иерархических распознающих систем.

Любая распознающая система содержит в себе эле­менты, показанные на рис. 4.14. В качестве воспринимающего устройства в гидроакустических системах могут выступать анализаторы спектра, других характеристик, принадлежащих объекту - источнику акустических излу­чений. Устройство сравнения определяет распределение вероятностей совпадения описания предъявленной реализации с описаниями всех классов - с эталонами. Блок памяти распознающего устройства предназначен для хра­нения программ, исходных, промежуточных и конечных данных, а также описаний всех распознаваемых классов.

Рис. 4.14. Структурная схема распознающей системы

Решающее устройство в соответствии с принятым прави­лом принятия решения (критерием распознавания) осуществляет отождествление предъявленной реализации с одним из эталонов и относит ее к конкретному классу. Общая структура распознающей системы указывает на основные проблемы при построении модели распознавания:

-выбор координатной системы рационального описания реализаций и эталонов;

-оптимизация эталонов на основе оценки информа­тивности координат;

-выбор метода вычисления апостериорного распределения вероятностей гипотез;

- разработка критерия распознавания для данного алфавита классов;

- оптимизация всей схемы по критерию надежности распознавания.