Методы распознавания образов. Классификация на основе функций сходства. Построение семантической сети с использованием алгоритмического языка программирования

значения признаков для i- го объекта, полученных в результате измерений.

Выбор алфавита классов и словаря признаков в данном случае осуществляется заранее на этапе постановки задачи распознавания.

Операция классификации состоит в том, чтобы распределить данные по категориям (или по классам), где под классом понимается совокупность образов, имеющих одни и те же признаки. Один и тот же набор данных может служить источником различных классификаций. Связь между вектором измерений и классом основывается на понятии близости, т.е. расстояния между классами, чем меньше расстояние между классами, тем больше сходства.

Пример кодирования признаков для трех объектов (табл.1). , если i-ый объект обладает k-ым признаком.

Таблица 1

Для каждой пары предъявлений надо последовательно установить степень их сходства и различий в следующем виде:

Здесь a - число случаев, когда  и  обладают одним и тем же общим признаком ;

b - число случаев, когда  и не обладают никакими общими признаками

h - число случаев, когда  не обладает признаком, присущим .

.

g - число случаев, когда  обладает признаком, отсутствующим у .

.

Из рассмотрения величин a, b, h, g следует, что чем больше сходства между  и , тем больше должен быть коэффициент a. Функции бинарного расстояния  вычисляются различным образом в соответствии с таблицей 2.

Таблица 2 Функции сходства

В зависимости от решаемой задачи надо выбрать наиболее подходящую функцию.

Найдем сходство между  и , между  и  для примера таблицы 1.

Следовательно,  и  более сходны между собой, чем  и .

Для разделения объектов на классы эта процедура используется следующим образом:

-  выбирается типовой (эталонный представитель класса  и все остальные объекты сравниваются с ним);

-  выбирается вид функции сходства  и ее пороговое значение ;

-  проводится распознавание на основе разделяющего правила. Если , то объект принадлежит к классу.

Задание на лабораторную работу

-  Составить таблицу признаков для нескольких объектов из выбранной предметной области по форме таблицы 1 (количество объектов 5-7).

-  Заполнить значения признаков.

-  Выбрать эталонный объект, получить у преподавателя два номера функций сходства для сравнения и провести классификацию исходного множества на классы используя сначала первую, затем вторую функцию.

-  Для автоматизации расчетов составить программу на алгоритмическом языке.

-  Сделать выводы о том, какая из функций сходства более подходит к конкретному рассматриваемому случаю.

-  Оформить и защитить лабораторную работу.

Порядок выполнения работы

-  Изучить теоретическое введение.

-  Последовательно выполнить все задания к лабораторной работе.

-  Оформить отчет по лабораторной работе.

Содержание отчета

-  Название и цель работы.

-  Исходные данные (таблица признаков, выбранные эталонные объекты).

-  Используемые расчетные формулы.

-  Блок-схема алгоритма решения задачи.

-  Результаты (объекты, попавшие и не попавшие в класс с указанием значений промежуточных коэффициентов и значений функции сходства).

-  Выводы о влиянии вида функции сходства на полученные результаты.

Контрольные вопросы

1. В каком виде составляется протокол наблюдений в системе распознавания образов?
2. Приведите пример выбора алфавита классов и словаря признаков для системы распознавания образов.
3. Что понимается под классом в системе распознавания образов?
4. В чем состоит операция классификации в системе распознавания образов?
5. Любая ли из функций сходства пригодна для использования на конкретном примере? Как осуществляется выбор функций сходства для использования?
6. Опишите процедуру разделения объектов на классы, которая применяется в системах распознавания образов.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2

Построение семантической сети с использованием алгоритмического языка