Методи розпізнавання

В залежності від постановки задачі розрізняють:
1. Роботи евристичного напрямку, для яких характерно знайти практично придатний алгоритм розпізнавання, базуючись на інтуїтивних міркуваннях.
2. Роботи математичного напрямку, в основу яких покладені деякі гіпотези про розв’язуючі функції.
3. Роботи лінгвістичного напрямку.

Коли розв’язок залежить від зображення, яке потрібно розпізнати, і є функцією від компоненти дискретного представлення або взагалі від значень ознак, тоді цю функцію називають розв’язуючою функцією.

Розв’язуюче правило — коли кожному зображенню ставлять у відповідність визначене найменування класу.

Щоб знайти розв’язок, що задовольняє всім потребам, потрібно зробити над компонентами зображення визначену послідовність обчислювальних і логічних операцій. Ця послідовність називається алгоритмом розпізнавання. Ідея, яка покладена в основу алгоритму розпізнавання, називається методом розпізнавання. Розв’язуюча функція задає розбиття множини V всіх значень сигналу W на підмножини. Ці підмножини називаються областями розв’язків. Для всіх значень сигналу, які належать одній області розв’язків, розв’язуюча функція має постійне значення. Інколи зручно задавати розв’язуючу функцію за допомогою так званих дискримінантних функцій, які визначені для кожної області розв’язку. В випадках, коли існує істинна класифікація і розв’язок, прийнятий за клас представленого зображення, не збігається з його істинним класом, говорять про помилку розпізнавання. Число помилок можна зменшити, якщо передбачити для розв’язуючого правила можливість видавати для важких (сумнівних) зображень невизначений розв’язок або так звану відмову від розпізнавання. Оскільки розв’язок при наявності випадкових спотворень є випадковим, то говорять про імовірність помилки і імовірність відмови. Ці величини є найважливішими характеристиками системи розпізнавання або алгоритму розпізнавання.
Ймовірність помилки є основним критерієм, за яким оцінюється практична застосовність системи розпізнавання в задачах, де існує об’єктивна правильна класифікація. Тому проблема розпізнавання формулюється як знайдення оптимальних за цим критерієм розв’язуючих правил.
При розпізнаванні зображень, вільних від випадкових спотворень, але інваріантних до переносу, розв’язуюче правило може бути отримане за допомогою процедури центрування: деяка характерна точка зображення повинна бути шляхом переносу всього зображення поміщена в фіксовану точку поля зору. Після цього всі зображення, які відрізняються одне від одного тільки переносом, стають ідентичними і розв’язок може бути зроблений незалежно від початкового положення. Аналогічно може бути здійснена нормалізація зображення за їх розмірами. Але в умовах спотворень центрування і взагалі нормалізація є дуже складними.