КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Вероятность опознавания фотоизображения объектов
Как видно, знание априорных вероятностей предъявления объектов, особенно при затрудненных условиях их восприятия, способствует повышению результатов опознания, причем в большей степени для более высоковероятных объектов. Это положение имеет особенно большое значение для правильной организации операторской деятельности. Системный подход к построению образов дает возможность выдвинуть гипотезу о структурном характере их сопоставления с использованием некоторых вероятностных и эвристических процедур. На каждом уровне сопоставления используется, очевидно, своя система эталонов, отличающихся по структурной целостности и «категориальной» значимости. При сопоставлении образов идет активная, избирательная переработка информации, связанная с поиском отличительных признаков между образами и установлением отношений между ними. Завершается опознание альтернативными ответами или переходом на более определенный уровень. Процедура выбора «эталонной» гипотезы иллюстрируется с помощью рис. 13.1. Информация об опознаваемом объекте через приемник сигналов поступает в блок исследования признаков и формирования образа. В этот же блок из долговременной памяти поступают эталонные гипотезы, которые проходят через блок учета априорных вероятностей. На основании учета априорной информации, поэлементного или целостного сопоставления сформированного образа с эталонами выбирается гипотеза и оценивается ее
апостериорная вероятность. В простых случаях, при опознании отдельных объектов на основе использования независимых, равновероятных, прямых признаков, этот процесс с известной степенью приближения описывается теоремой Байеса: где — апостериорная вероятность гипотезы Ni при использовании признака — априорная вероятность появления объекта — условная вероятность признака А^ при наличии объекта Ni. Апостериорные вероятности гипотез сравниваются с порогом αпор. При превышении его происходит опознание. Регуляция процесса исследования признаков, сопоставления образов и ввода новой серии эталонных гипотез осуществляется через генератор системы гипотез. Как только вероятность одной из гипотез достигнет необходимого максимума, энтропия данной системы гипотез падает ниже величины Hmin и исследование признаков, сопоставление образов прекращается. Опознание объекта на основании обратной связи изменяет априорные вероятности гипотез в оперативной памяти. Если порог опознания не будет превзойден, через генератор системы гипотез вводится новая серия гипотез и осуществляется экстраполяция к ним. Как видно, в ходе проверки гипотез происходит перераспределение их вероятностей. Из всего сказанного видно, что решение задачи и принятие решения на опознавательном уровне сводится, во-первых, к выделению информации о воспринимаемых объектах, и во-вторых, к логической обработке извлеченной информации, включая оценку выдвинутых эталонных гипотез, их проверку и принятие окончательного решения о классе опознаваемых объектов. Рассматриваемая до сих пор схема решения опознавательной задачи справедлива лишь для относительно простых случаев. Очень часто информация, предъявляемая оператору с первичных информационных моделей (оптические, радиолокационные, фотоэлектронные, картографические и другие изображения), имеет «зашумленный» характер. Примерами его являются: действие радиолокационных и тепловых контрастов, большая информационная емкость при загрубленности и искажении элементов структуры, крайняя структурная неоднородность, наличие неоднозначных связей между элементами моделей и реальных объектов. Процесс решения опознавательной задачи в этих условиях существенно отличается от рассмотренного выше. В результате проведенных экспериментальных исследований [157] по восприятию зашумленных изображений была выдвинута гипотеза о слойно-ступенчатой природе решения перцептивной задачи в этих условиях. Процесс решения подобной задачи включает: ■ «послойный» анализ структуры изображений, при котором происходит движение от слоев с крупноразмерными элементами к слоям с мелкоразмерными элементами; ■ ступенчато-этапную обработку информации в пределах слоя; ■ формирование на выходе слоев промежуточных образов с последующим их укрупнением; ■ экстраполяцию этих образов к эталонам различного информационного содержания. Указанные процедуры опираются на сложное взаимодействие эвристических и вероятностных механизмов. Подробное их описание является сложной задачей и приводится в специальной литературе [157].
Дата добавления: 2014-12-07; Просмотров: 612; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |