НАЗАД

3.9. УЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ, ОБУЧЕНИЕ

Одно из направлений искусственного интелекта -- распознавание образов объектов, их классификация, создание обучаемых и самообучающихся автоматов. При обучении студентов и школьников полезно продемонстрировать электронное устройство, распознающее образы объектов, обсудить принципы ее работы.

1. Система, распознающая карточки с прорезями. Всем известны устройства, позволяющие считывать информацию с магнитных карт, а также с картонных карт, в которых выполнены отверстия или прорези. Что--то подобное несложно сделать самостоятельно: для этого потребуется оптодатчик 2 подключенный к ПЭВМ (рис. 1.1). Если через оптодатчик пронести картонную карточку 1 с одной или несколькими прорезями, то компьютер измерит промежутки времени затемнения и освещения фотодиода оптодатчика и сможет идентифицировать эту карту. Для правильной работы устройства следует установить непрозрачный экран с кожухом так, чтобы внешний свет не влиял на работу оптодатчика.

Рис. 1. Система, распознающая объекты.

Рис. 1. Система, распознающая объекты.

В наших опытах использовались карточки размером a=6 см на b=4 см с одной прорезью (рис. 1.2). Достаточно 6 карточек, их внешний вид показан на рис. 1.3. Параметры x1, x2, x3 соответственно равны: 1) 1 см, 2 см, 3 см; 2) 2 см, 2 см, 2 см; 3) 1 см, 4 см, 1 см; 4) 4 см, 1 см, 1 см; 5) 1 см, 1 см, 4 см; 6) 2,5 см, 1 см, 2,5 см.

Программа ПР-1, позволяющая идентифицировать карточки, содержит эталонный массив a[i,j], где i=1, 2, 3, ..., 6, -- номер карточки, а j=1, 2, 3 -- номер нормированного параметра xj. Когда карточка проносится через оптодатчик, компьютер определяет параметры x1, x2, x3, которые записываются в массив ttt[i]. Определяется полное время ttt[i-2]+ttt[i-1]+ttt[i], соответствующее всей ширине карточки, затем вычисляются нормированные параметры xj (j=1, 2, 3). Они сравниваются эталонными параметрами, определяется степень близости для каждого эталона. Можно представить себе трехмерное пространство признаков x1, x2, x3, в котором каждому эталону соответствует точка с координатами из массима a[i,j]. Программа вычисляет геометрическое расстояние L до каждой такой точки, находит номер эталона к которому данная карточка ближе и выводит его на экран.

ПР - 1. Программа, идентифицирующая 6 трехмерных объектов.

2. Обучающаяся система. Рассмотренная выше программа изначально содержит информацию о 6 эталонах объектов и затем просто определяет степень близости продъявляемого (нового) объекта с эталонными. Можно создать систему, которая будет самобучаться. В качестве примера рассмотрим программу ПР-2, которая не содержит никаких данных об эталонных объектах.

ПР - 2. Программа, позволяющая продемонстрировать
способность системы к обучению.

При запуске компьютер предлагает предъявить первый объект, затем второй объект и так далее все шесть объектов. Информация об их параметрах сохраняется в массиве a[i,j]. После обучения компьютер уже может распознавать объекты. Если через оптодатчик протягивать те же или похожие на те же карточки в произвольном порядке, то он будет практически безошибочно узнавать номер карточки.

В принципе можно создать и самообучающуюся систему, которая будет классифицировать предъявляемые ей объекты (метод кластерного анализа), разбивая их на отдельные классы. При распознавании компьютеру могут предъявляться объекты, которые не участвовали в обучении, и он их будет относить к соответствующим классам.


ВВЕРХ

добавлено 28.06.11.