Понятие образа в теории искусственного интеллекта

Понятие образа в теории искусственного интеллекта. Раскрываются свойства образа. Проводится классификация образов. ...

Оглавление
Введение 3
1. Направления и элементы в распознавании образов. 4
1.1. Образ, изображение, объект 6
1.2. Классификация образов 10
1.3. Схема фигуры 13
2. Анализ образов 16
2.1. Детализация и аппроксимация образов 16
2.2. Свойства образа 21
Заключение 28
Список использованной литературы 29

Введение

Существует множество методов распознавания образов. Данные методы подробно рассмотриваются во всех учебниках по искусственному интеллекту и распознаванию образов. Поэтому не будем останавливаться на них подробно и перечислять. Данные методы хорошо известны. Однако ни один из данных методов не дает достаточно удовлетворительных результатов для применения на практике в силу тех или иных ограничений. Наша задача найти новые методы распознавания образов и попытаться избавиться от ограничений, с которыми сталкиваются известные методы распознавания образов.
Главными целями исследования являются:
• разработка методов распознавания образов, имеющих максимальную самостоятельность агента в принятии решений;
• обучаемость агента на основе накопления опыта практического распознавания обра зов, с использованием меры успешности выполнения задания;
• выработка агентом новых решающих правил и обобщения своей деятельности на основе опыта и накопления знаний.

В зависимости от целей и задач поставленных перед субъектом признаки образа делятся на основные и второстепенные. При использовании основных признаков можно отличить данный образ от множества других образов. Второстепенные признаки встречаются во множестве образов и не могут являться критериями для отличия данного образа от множества других образов. Признаки по уровню детализации делятся на признаки 1 уровня, признаки 2 уровня, признаки 3 уровня и т.д. до признаков n уровня. Признаки первого уровня детализации служат для деления образов на классы 1 уровня. Признаки 2 уровня служат для деления классов на подклассы 2 уровня и т.д. Признаки по уровню детализации являются иерархическими служат для иерархической классификации образов по иерархическим классам. 1.2. Классификация образовОбразы бывают элементарные, простые и сложные. К элементарным образам относятся образы, которые невозможно разделить на более мелкие образы. К элементарным образам относится точка. Точку нельзя разделить на более мелкие образы. На экране монитора точкой является пиксель. К простым образам относятся простые геометрические фигуры, которые состоят из конечного числа треугольников. К сложным образам относятся образы состоящие из множества элементарных образов, не относящихся к простым образам. Классификация признаков образа.Образ обладает такими свойствами как цвет, форма, размер, площадь, ориентация. Цвет — качественная субъективная характеристика электромагнитного излучения оптического диапазона, определяемая на основании возникающего физиологического зрительного ощущения и зависящая от ряда физических, физиологических и психологических факторов.Форма (лат. forma, греч. μορφή) — понятие философии, определяемое соотносительно к понятиям содержания и материи. В соотношении с содержанием, форма понимается как упорядоченность содержания — его внутренняя связь и порядок. В соотношении с материей, форма понимается как сущность, содержание знания о сущем, которое есть единство формы и материи. При этом, пространственная форма вещи — есть частный случай формы как сущности вещи.Содержание понятия — это совокупность существенных и отличительных признаков предмета, качества или множества однородных предметов, отражённых в этом понятии, поскольку с точки зрения логики всякое понятие имеет содержание и объём.Мате́рия (от лат. materia — вещество) — философская категория для обозначения физической субстанции вообще, в противоположность сознанию или духу.Связь — отношение общности, соединения или согласованности.Порядок в широком смысле слова — гармоничное, ожидаемое, предсказуемое состояние или расположение чего-либо.Размеры объекта — линейные величины, характеризующие объект: длина, высота, ширина.Площадь — численная характеристика двумерной (плоской или искривлённой) геометрической фигуры.Ориентация, в классическом случае — выбор одного класса систем координат, связанных между собой «положительно» в некотором определённом смысле. Каждая система задает ориентацию, определяя класс, к которому она принадлежит.В элементарной математике ориентация часто описывается через понятие «направления по и против часовой стрелки».Любую кривую можно представить как множество единичных прямых отрезков, соединенных последовательно. Длина каждого единичного прямого отрезка L равна 1. L = 1;Ориентация A единичных отрезков L будет иметь разную величину для каждого отрезка. Можно использовать только две ориентации единичного отрезка L вертикальную и горизонтальную. Можно задать направление вектора единичного l. Направления вектора l могут быть вверх, вниз, влево, вправо. Обозначим вертикальный вектор l как вектор y. Обозначим горизонтальный вектор l как вектор x. Направление векторов определяется направлением осей координат x, y. При положительном направлении вектора ставим значение вектора +1, при отрицательном направлении вектора ставим значение вектора -1, при нулевом значении ставим значение 0. Таким образом можно определить любую кривую как совокупность единичных векторов x, y. Кривую можно представить в виде матрицы размером (n, m), где m – наименование векторов x, y; n – количество единичных векторов x.xY011-1-10110-11-1-1-1Можно представить кривую в виде совокупности единичных пикселей, последовательно соединенных между собой. Обозначим смещение пикселя по оси Х в положительном направлении 1, в отрицательном -1. Обозначим смещение пикселя по оси У в положительном направлении 1, в отрицательном -1. В итоге кривую можно представить в виде матрицы (m, n), где n оси x, y; m – количество пикселей кривой.xy1-1000110-1-10-1-111.3. Схема фигурыЛюбую фигуру можно представить в виде схемы. Например круг можно нарисовать следующим образом. Вначале построить два отрезка одинаковой длины, которые пересекаются между собой под прямым углом. Затем обвести их кривой на одном расстоянии от центра. Рисунок 1.1.1. Схема кругаРисунок 1.1.2. Схема овалаРисунок 1.1.3. Схема треугольникаРисунок 1.1.4. Схема прямоугольникаРисунок 1.1.5. Схема звездыРисунок 1.1.6. Схема произвольной фигуры.Рисунок 1.1.7. Одинаковые схемы разных рисунков.Для простоты будем представлять, что все фигуры плоские, замкнутые, имеют четкие контура, заливка фигуры сплошная черного цвета. Фон вокруг фигуры белый. Фигура на изображении представлена только одна.На рисунке 1.1.7. изображены различные формы с одинаковыми схемами. Можно сделать вывод, что у одной схемы может быть множество форм. Также истинно то, что у одной формы может быть множество схем. Если у множества фигур имеются одинаковые схемы, то такие фигуры можно классифицировать как фигуры одного класса А. Как мы видим из рисунка 1.1.7. фигуры класса А заметно отличаются друг от друга, но у всех фигур есть одно общее свойство – это одинаковая схема. Назовем эту схему схема класса А. Первичная классификация фигур проводится по схемам классов первого уровня. Для более детальной классификации на классы более низких уровней для фигур строятся более детальные схемы на основе уже построенных. При построении схем можно задать уровень детализации всей фигуры или ее отдельных частей. Последний уровень детализации, это попиксельное сравнение фигур или частей фигур. Схемы фигур в процессе детализации можно строить для всей фигуры или для ее отдельных частей.2. Анализ образов2.1. Детализация и аппроксимация образовОбраз можно представить в виде множества классов образов с разной степенью детализации. Самый первый класс образа с первым уровнем детализации можно представить в виде одного признака. Следующий класс образа со следующим уровнем детализации строится на основе образа первого класса к которому добавляем еще один признак. И так далее до последнего уровня детализации.Важным условием такой классификации является градация признаков образа по уровню значимости в целях детализации. Необходимо разработать критерии градации признаков по степени значимости для образа. Такими критериями могут быть абсолютные и относительные значения признаков, отклонения от некоторой средней величины. В качестве абсолютных величин признаков применяются показатели площади, длины, ширины признаков. В качестве относительных величин применяются показатели, представляющие собой отношение длины признака к длине фигуры, ширины признака к ширине фигуры, площади признака к площади фигуры. Детализация первого уровня – это представление образа в виде одного признака – одной простой фигуры. Детализация следующего уровня представляет собой детализацию признаков предыдущего уровня детализации. Для детализации следующего уровня для признаков следующего уровня в качестве относительных величин применяются показатели, представляющие собой отношение длины признака к длине предыдущего по уровню иерархии признака, ширины признака к ширине предыдущего по уровню иерархии признака, площади признака к площади предыдущего по уровню иерархии признака. Образ можно представить в виде множества элементов в виде простых фигур. Последовательность изображения элемента зависит от положения данного элемента в иерархии детализации фигуры. Пример такой детализации представлен на рисунке 1.1.8.Рисунок 1.1.8. Пример аппроксимации фигуры множеством простых элементов.Рисунок 1.1.9. Пример аппроксимации фигуры множеством простых элементов.Аппроксимация образа простыми геометрическими фигурами (треугольниками) может производиться либо снаружи образа, либо внутри образа. Для классификации первого уровня выбирается простая фигура большей площади. Для последующих уровней классификации выбираются простые фигуры меньшей площади. При методе аппроксимации образа изнутри происходит добавление простых фигур пока не будет достигнуто совпадение контуров фигур и образа с заданной точностью. При аппроксимации образа снаружи вначале определяется самая длинная ось образа. Производится построение ограничивающего прямоугольника. Длинные стороны прямоугольника должны быть параллельны выбранной оси. Аппроксимация производится путем удаления простых фигур из ограничивающего прямоугольника до совпадения границ образа с границами простых фигур с заданной точностью. Каждый шаг добавления, или удаления фигуры является также уровнем иерархической классификации. Рисунок 1.1.10. Пример аппроксимации образа множеством простых элементов снаружиМетод аппроксимации образа простыми геометрическими фигурами строится на гипотезе о том, что любой образ можно представить в виде множества простых геометрических фигур – треугольников. Методом добавления или удаления простых элементов можно последовательно построить образ. Допустим все элементы представлены в виде одинаковых треугольников n. Каждый треугольник n имеет одинаковую площадь s. Таким образом образы с одинаковой площадью будут состоять из одинакового количества треугольников n. Количество треугольников k равно отношению площади образа S к площади треугольника s.Внутри образа строим треугольник наибольшей площади из возможных. Если таких треугольников можно построить множество, то выбираем первый из множества. Далее строим треугольник наибольшей площади имеющий одну общую сторону с предыдущим треугольником и так далее до полного заполнения фигуры треугольниками. Для определения одинаковых и сходных фигур используются такие показатели, как площадь треугольника, размеры его сторон, размеры углов, количество треугольников, взаимное расположение треугольников, очередность построения треугольников и т.д. В образ можно вписать множество треугольников, имеющих максимальный размер. В образ можно вписать множество одинаковых треугольников, имеющих максимальный размер. Под одинаковыми треугольниками понимаются треугольники, у которых все стороны равные. Если в образ можно вписать множество треугольников, имеющих одинаковый максимальный размер, то нарушится количество, взаимное расположение, размеры, последовательность построения треугольников и не будет соблюдена точность классификации образов. Поэтому метод аппроксимации образа элементами простых фигур применяется только в случаях, когда в образ можно вписать только один треугольник, имеющий максимальную площадь. Для построения треугольника, имеющего максимальную площадь внутри образа, необходима итерация вычисления всех возможных вариантов построения треугольников внутри образа и измерения их площади, что может занять довольно продолжительное время при достаточной сложности образа. Метод аппроксимации элементами простых фигур можно применять в случаях, если образы являются простыми и соответствуют условиям применения данного метода. Данные условия ограничивают применение метода на практике. Метод схемы, построенной внутри фигуры имеет свои недостатки. Создадим произвольный образ О1. Затем создадим образ О2, представляющий собой часть образа О1. При классификации образов О1 и О2 схемы образов отличаются на совпадающих участках. Таким образом методом схем невозможно определить совпадающие участки разных образов. Необходима не только внутренняя структура построения образа, но и анализ контуров образов.Применим на данных образах метод аппроксимации элементами фигур снаружи образа. Из примера видно, что на одинаковых участках образов имеются несовпадающие по размерам и форме элементы аппроксимирующих фигур, отличаются также количество элементов фигур и последовательность их построения. Следовательно сделать вывод о совпадении участка фигур на основании только методов аппроксимации элементами фигур невозможно.При анализе образа следует уделять внимание целостной структуре образа и его отдельным элементам. В образе можно выделить множество элементарных детальных признаков. Также образ можно разбить на более крупные признаки, состоящие из множества элементарных признаков. Сам образ тоже можно представить как совокупность крупных признаков. То есть образ можно построить путем группировки признаков по степени иерархии. Необходимо определиться со способами и правилами группировки. Эти способы группировки должны быть универсальными и применимыми для любых образов. Данные методы группировки должны давать возможность точной классификации образов. С помощью данных методов необходимо решить задачи обнаружения сходства образов, обнаружения одинаковых образов и одинаковых элементов в образах.Образ можно условно разделить на достаточно крупные элементы первого уровня иерархии по определенному признаку или по нескольким признакам. Такой признак должен отвечать следующим требованиям. При применении данного признака к образу, образ можно условно разделить на ограниченное число элементов. Элементов в образе должно быть не менее двух. Данный признак признается признаком первого уровня классификации, если при применении всех признаков образа, применение данного признака дает наименьшее количество элементов, размеры элементов должны быть сравнимыми. Лучший результат, если все размеры всех элементов будут равны. Лучше всего, если данный признак будет универсальный и пригодным для классификации любых образов с учетом вышеизложенных требований. 2.2. Свойства образаСтроение образа можно представить в виде нескольких элементов, имеющих одинаковый признак (или несколько признаков). Рассмотрим множество произвольных образов, имеющих различные контуры. Можно заметить, что контур образа представляет собой замкнутую кривую. На всем протяжении кривой кривизна (К) ее меняется.