Sun, Mar 29, 2015
В настоящее время существует множество задач, в которых требуется принять некоторое решение в зависимости от присутствия на изображении объекта или классифицировать его. Способность «распознавать» считается основным свойством биологических существ, в то время как компьютерные системы этим свойством в полной мере не обладают.
Рассмотрим общие элементы модели классификации.
Класс - множество объектом имеющие общие свойства. Для объектов одного класса предполагается наличие «схожести». Для задачи распознавания может быть определено произвольное количество классов, больше 1. Количество классов обозначается числом S. Каждый класс имеет свою идентифицирующую метку класса.
Классификация - процесс назначения меток класса объектам, согласно некоторому описанию свойств этих объектов. Классификатор - устройство, которое в качестве входных данных получает набор признаков объекта, а в качестве результата выдающий метку класса.
Верификация - процесс сопоставления экземпляра объекта с одной моделью объекта или описанием класса.
Под образом будем понимать наименование области в пространстве признаков, в которой отображается множество объектов или явлений материального мира. Признак - количественное описание того или иного свойства исследуемого предмета или явления.
Пространство признаков это N-мерное пространство, определенное для данной задачи распознавания, где N - фиксированное число измеряемых признаков для любых объектов. Вектор из пространства признаков x, соответствующий объекту задачи распознавания это N-мерный вектор с компонентами (x_1,x_2,…,x_N), которые являются значениями признаков для данного объекта.
Другими словами, распознавание образов можно определить, как отнесение исходных данных к определенному классу с помощью выделение существенных признаков или свойств, характеризующих эти данные, из общей массы несущественных деталей.
Примерами задач классификации являются:
Чаще всего исходным материалом служит полученное с камеры изображение. Задачу можно сформулировать как получение векторов признаков для каждого класса на рассматриваемом изображении. Процесс можно рассматривать как процесс кодирования, заключающийся в присвоении значения каждому признаку из пространства признаков для каждого класса.
Если рассмотреть 2 класса объектов: взрослые и дети. В качестве признаков можно выбрать рост и вес. Как следует из рисунка эти два класса образуют два непересекающихся множества, что можно объяснить выбранными признаками. Однако не всегда удается выбрать правильные измеряемые параметры в качестве признаков классов. Например выбранные параметры не подойдут для создания непересекающихся классов футболистов и баскетболистов.
Второй задачей распознавания является выделение характерных признаков или свойств из исходных изображений. Эту задачу можно отнести к предварительной обработке. Если рассмотреть задачу распознавания речи, можно выделить такие признаки как гласные и согласные звуки. Признак должен представлять из себя характерное свойство конкретного класса, при этом общие для этого класса. Признаки, характеризующие отличия между - межклассовые признаки. Признаки общие для всех классов не несут полезной информации и не рассматриваются как признаки в задаче распознавания. Выбор признаков является одной из важных задач, связанных с построением системы распознавания.
После того, как определены признаки необходимо определить оптимальную решающую процедуру для классификации. Рассмотрим систему распознавания образов, предназначенную для распознавания различных M классов, обозначенных как m_1,m_2,…,m3. Тогда можно считать, что пространство образов состоит из M областей, каждая содержит точки, соответствующие образом из одного класса. Тогда задача распознавания может рассматриваться как построение границ, разделяющих M классов, исходя из принятых векторов измерений.
Решение задачи предварительной обработки изображения, выделение признаков и задачи получения оптимального решения и классификации обычно связано с необходимостью произвести оценку ряда параметров. Это приводит к задаче оценки параметров. Кроме того, очевидно, что выделение признаков может использовать дополнительную информацию исходя из природы классов.
Сравнение объектов можно производить на основе их представления в виде векторов измерений. Данные измерений удобно представлять в виде вещественных чисел. Тогда сходство векторов признаков двух объектов может быть описано с помощью евклидова расстояния.
где d - размерность вектора признака.
Разделяют 3 группы методов распознавания образов:
В классическом подходе распознавания образов, в котором неизвестный объект для классификации представляется в виде вектора элементарных признаков. Система распознавания на основе признаков может быть разработана различными способами. Эти векторы могут быть известны системе заранее в результате обучения или предсказаны в режиме реального времени на основе каких-либо моделей.
Простой алгоритм классификации заключается в группировке эталонных данных класса с использованием вектора математического ожидания класса (среднего значения).
где x(i,j)- j-й эталонный признак класса i, n_j- количество эталонных векторов класса i.
Тогда неизвестный объект будет относиться к классу i, если он существенно ближе к вектору математического ожидания класса i, чем к векторам математических ожиданий других классов. Этот метод подходит для задач, в которых точки каждого класса располагаются компактно и далеко от точек других классов.
Трудности возникнут, если классы будут иметь несколько более сложную структуру, например, как на рисунке. В данном случае класс 2 разделен на два непересекающихся участка, которые плохо описываются одним средним значением. Также класс 3 слишком вытянут, образцы 3-го класса с большими значениями координат x_2 ближе к среднему значению 1-го класса, нежели 3-го.
Описанная проблема в некоторых случаях может быть решена изменением расчета расстояния.
Будем учитывать характеристику «разброса» значений класса - σ_i, вдоль каждого координатного направления i. Среднеквадратичное отклонение равно квадратному корню из дисперсии. Шкалированное евклидово расстояние между вектором x и вектором математического ожидания x_c равно
Эта формула расстояния уменьшит количество ошибок классификации, но на деле большинство задач не удается представить таким простым классом.
Другой подход при классификации заключается в отнесении неизвестного вектора признаков x к тому классу, к отдельному образцу которого этот вектор наиболее близок. Это правило называется правилом ближайшего соседа. Классификация по ближайшему соседу может быть более эффективна, даже если классы имеют сложную структуру или когда классы пересекаются.
При таком подходе не требуется предположений о моделях распределения векторов признаков в пространстве. Алгоритм использует только информацию об известных эталонных образцах. Метод решения основан на вычислении расстояния x до каждого образца в базе данных и нахождения минимального расстояния. Преимущества такого подхода очевидны:
Кроме того, решение будет лучше, если искать в базе не одного ближайшего соседа, а k. Тогда при k > 1 обеспечивает наилучшую выборку распределения векторов в d-мерном пространстве. Однако эффективное использование значений k зависит от того, имеется ли достаточное количество в каждой области пространства. Если имеется больше двух классов то принять верное решение оказывается сложнее.
С задачей распознавания образов живые системы, в том числе и человек, сталкиваются постоянно с момента своего появления. В частности, информация, поступающая с органов чувств, обрабатывается мозгом, который в свою очередь сортирует информацию, обеспечивает принятие решения, а далее с помощью электрохимических импульсов передает необходимый сигнал далее, например, органам движения, которые реализуют необходимые действия. Затем происходит изменение окружающей обстановки, и вышеуказанные явления происходят заново. И если разобраться, то каждый этап сопровождается распознаванием.
С развитием вычислительной техники стало возможным решить ряд задач, возникающих в процессе жизнедеятельности, облегчить, ускорить, повысить качество результата. К примеру, работа различных систем жизнеобеспечения, взаимодействие человека с компьютером, появление роботизированных систем и др. Тем не менее, отметим, что обеспечить удовлетворительный результат в некоторых задачах (распознавание быстродвижущихся подобных объектов, рукописного текста) в настоящее время не удается.
Цель работы: изучить историю систем распознавания образов.
Указать качественные изменения произошедшие в области распознавания образов как теоретические, так и технические, с указанием причин;
Обсудить методы и принципы, применяемые в вычислительной технике;
Привести примеры перспектив, которые ожидаются в ближайшем будущем.
Первые исследования с вычислительной техникой в основном следовали классической схеме математического моделирования - математическая модель, алгоритм и расчет. Таковыми были задачи моделирования процессов происходящих при взрывах атомных бомб, расчета баллистических траекторий, экономических и прочих приложений. Однако помимо классических идей этого ряда возникали и методы основанные на совершенно иной природе, и как показывала практика решения некоторых задач, они зачастую давали лучший результат нежели решения, основанные на переусложненных математических моделях. Их идея заключалась в отказе от стремления создать исчерпывающую математическую модель изучаемого объекта (причем зачастую адекватные модели было практически невозможно построить), а вместо этого удовлетвориться ответом лишь на конкретные интересующие нас вопросы, причем эти ответы искать из общих для широкого класса задач соображений. К исследованиям такого рода относились распознавание зрительных образов, прогнозирование урожайности, уровня рек, задача различения нефтеносных и водоносных пластов по косвенным геофизическим данным и т. д. Конкретный ответ в этих задачах требовался в довольно простой форме, как например, принадлежность объекта одному из заранее фиксированных классов. А исходные данные этих задач, как правило, задавались в виде обрывочных сведений об изучаемых объектах, например в виде набора заранее расклассифицированных объектов. С математической точки зрения это означает, что распознавание образов (а так и был назван в нашей стране этот класс задач) представляет собой далеко идущее обобщение идеи экстраполяции функции.
Важность такой постановки для технических наук не вызывает никаких сомнений и уже это само по себе оправдывает многочисленные исследования в этой области. Однако задача распознавания образов имеет и более широкий аспект для естествознания (впрочем, было бы странно если нечто столь важное для искусственных кибернетических систем не u1080 имело бы значения для естественных). В контекст данной науки органично вошли и поставленные еще древними философами вопросы о природе нашего познания, нашей способности распознавать образы, закономерности, ситуации окружающего мира. В действительности, можно практически не сомневаться в том, что механизмы распознавания простейших образов, типа образов приближающегося опасного хищника или еды, сформировались значительно ранее, чем возник элементарный язык и формально-логический аппарат. И не вызывает никаких сомнений, что такие механизмы достаточно развиты и у высших животных, которым так же в жизнедеятельности крайне необходима способность различения достаточно сложной системы знаков природы. Таким образом, в природе мы видим, что феномен мышления и сознания явно базируется на способностях к распознаванию образов и дальнейший прогресс науки об интеллекте непосредственно связан с глубиной понимания фундаментальных законов распознавания. Понимая тот факт, что вышеперечисленные вопросы выходят далеко за рамки стандартного определения распознавания образов (в англоязычной литературе более распространен термин supervised learning), необходимо так же понимать, что они имеют глубокие связи с этим относительно узким(но все еще далеко неисчерпанным) направлением .
Уже сейчас распознавание образов плотно вошло в повседневную жизнь и является одним из самых насущных знаний современного инженера. В медицине распознавание образов помогает врачам ставить более точные диагнозы, на заводах оно используется для прогноза брака в партиях товаров. Системы биометрической идентификации личности в качестве своего алгоритмического ядра так же основаны на результатах этой дисциплины. Дальнейшее развитие искусственного интеллекта, в частности проектирование компьютеров пятого поколения, способных к более непосредственному общению с человеком на естественных для людей языках и посредством речи, немыслимы без распознавания. Здесь рукой подать и до робототехники, искусственных систем управления, содержащих в качестве жизненно важных подсистем системы распознавания.
Именно поэтому к развитию распознавания образов с самого начала было приковано немало внимания со стороны специалистов самого различного профиля - кибернетиков, нейрофизиологов, психологов, математиков, экономистов и т.д. Во многом именно по этой причине современное распознавание образов само питается идеями этих дисциплин. Не претендуя на полноту (а на нее в небольшом эссе претендовать невозможно) опишем историю распознавания образов, ключевые идеи .
Прежде, чем приступить к основным методам распознавания образов, приведем несколько необходимых определений.
Распознавание образов (объектов, сигналов, ситуаций, явлений или процессов) - задача идентификации объекта или определения каких-либо его свойств по его изображению (оптическое распознавание) или аудиозаписи (акустическое распознавание) и другим характеристикам.
Одним из базовых является не имеющее конкретной формулировки понятие множества. В компьютере множество представляется набором неповторяющихся однотипных элементов. Слово "неповторяющихся" означает, что какой-то элемент в множестве либо есть, либо его там нет. Универсальное множество включает все возможные для решаемой задачи элементы, пустое не содержит ни одного.
Образ - классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку. Образы обладают характерным свойством, проявляющимся в том, что ознакомление с конечным числом явлений из одного и того же множества дает возможность узнавать сколь угодно большое число его представителей. Образы обладают характерными объективными свойствами в том смысле, что разные люди, обучающиеся на различном материале наблюдений, большей частью одинаково и независимо друг от друга классифицируют одни и те же объекты. В классической постановке задачи распознавания универсальное множество разбивается на части-образы. Каждое отображение какого-либо объекта на воспринимающие органы распознающей системы, независимо от его положения относительно этих органов, принято называть изображением объекта, а множества таких изображений, объединенные какими-либо общими свойствами, представляют собой образы.
Методика отнесения элемента к какому-либо образу называется решающим правилом. Еще одно важное понятие - метрика, способ определения расстояния между элементами универсального множества. Чем меньше это расстояние, тем более похожими являются объекты (символы, звуки и др.) - то, что мы распознаем. Обычно элементы задаются в виде набора чисел, а метрика - в виде функции. От выбора представления образов и реализации метрики зависит эффективность программы, один алгоритм распознавания с разными метриками будет ошибаться с разной частотой.
Обучением обычно называют процесс выработки в некоторой системе той или иной реакции на группы внешних идентичных сигналов путем многократного воздействия на систему внешней корректировки. Такую внешнюю корректировку в обучении принято называть "поощрениями" и "наказаниями". Механизм генерации этой корректировки практически полностью определяет алгоритм обучения. Самообучение отличается от обучения тем, что здесь дополнительная информация о верности реакции системе не сообщается.
Адаптация - это процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно - и управляющих воздействий, на основе текущей информации с целью достижения определенного состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы.
Обучение - это процесс, в результате которого система постепенно приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные совокупности внешних воздействий, а адаптация - это подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества управления в условиях непрерывных изменений внешних условий.
Примеры задач распознавания образов: - Распознавание букв;
Метод перебора. В данном методе производится сравнение с некоторой базой данных, где для каждого из объектов представлены разные варианты модификации отображения. Например, для оптического распознавания образов можно применить метод перебора под разными углами или масштабами, смещениями, деформациями и т. д. Для букв можно перебирать шрифт или его свойства. В случае распознавания звуковых образов происходит сравнение с некоторыми известными шаблонами (слово, произнесенное многими людьми). Далее, производится более глубокий анализ характеристик образа. В случае оптического распознавания - это может быть определение геометрических характеристик. Звуковой образец в этом случае подвергается частотному и амплитудному анализу.
Следующий метод - использование искусственных нейронных сетей (ИНС). Он требует либо огромного количества примеров задачи распознавания, либо специальной структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи. Но, тем не менее, этот метод отличается высокой эффективностью и производительностью.
Методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков . Заимствованы из классической теории статистических решений, в которой объекты исследования рассматриваются как реализации многомерной случайной величины, распределенной в пространстве признаков по какому-либо закону. Они базируются на байесовской схеме принятия решений, апеллирующей к начальным вероятностям принадлежности объектов к тому или иному классу и условным плотностям распределения признаков.
Группа методов, основанных на оценке плотностей распределения значений признаков, имеет непосредственное отношение к методам дискриминантного анализа. Байесовский подход к принятию решений относится к наиболее разработанным в современной статистике параметрическим методам, для которых считается известным аналитическое выражение закона распределения (нормальный закон) и требуется только оценить лишь небольшое количество параметров (векторы средних значений и ковариационные матрицы). Основными трудностями применения данного метода считается необходимость запоминания всей обучающей выборки для вычисления оценок плотностей и высокая чувствительность к обучающей выборки.
Методы, основанные на предположениях о классе решающих функций. В данной группе считается известным вид решающей функции и задан функционал ее качества. На основании этого функционала по обучающей последовательности находят оптимальное приближение к решающей функции. Функционал качества решающего правила обычно связывают с ошибкой. Основным достоинством метода является ясность математической постановки задачи распознавания. Возможность извлечения новых знаний о природе объекта, в частности знаний о механизмах взаимодействия атрибутов, здесь принципиально ограничена заданной структурой взаимодействия, зафиксированной в выбранной форме решающих функций.
Метод сравнения с прототипом. Это наиболее легкий на практике экстенсиональный метод распознавания. Он применяется, в том случае, когда распознаваемые классы показываются компактными геометрическими классами. Тогда в качестве точки - прототипа выбирается центр геометрической группировки (или ближайший к центру объект).
Для классификации неопределенного объекта находится ближайший к нему прототип, и объект относится к тому же классу, что и он. Очевидно, никаких обобщенных образов в данном методе не формируется. В качестве меры могут применяться различные типы расстояний.
Метод k ближайших соседей. Метод заключается в том, что при классификации неизвестного объекта находится заданное число (k) геометрически ближайших пространстве признаков других ближайших соседей с уже известной принадлежностью к какому-либо классу. Решение об отнесении неизвестного объекта принимается путем анализа информации о его ближайших соседей. Необходимость сокращения числа объектов в обучающей выборке (диагностических прецедентов) является недостатком данного метода, так как это уменьшает представительность обучающей выборки.
Исходя из того, что различные алгоритмы распознавания проявляют себя по-разному на одной и той же выборке, то встает вопрос о синтетическом решающем правиле, которое бы использовало сильные стороны всех алгоритмов. Для этого существует синтетический метод или коллективы решающих правил, которые объединяют в себе максимально положительные стороны каждого из методов.
В заключение обзора методов распознавания представим суть вышеизложенного в сводной таблице, добавив туда также некоторые другие используемые на практике методы.
Таблица 1. Таблица классификации методов распознавания, сравнения их областей применения и ограничений
Классификация методов распознавания |
Область применения |
Ограничения (недостатки) |
|
Интенсиальные методы распознавания |
Методы, основанные на оценках плотностей |
Задачи с известным распределением (нормальным), необходимость набора большой статистики |
Необходимость перебора всей обучающей выборки при распознавании, высокая чувствительность к не представительности обучающей выборки и артефактам |
Методы, основанные на предположениях |
Классы должны быть хорошо разделяемыми |
Должен быть заранее известен вид решающей функции. Невозможность учета новых знаний о корреляциях между признаками |
|
Логические методы |
Задачи небольшой размерности |
При отборе логических решающих правил необходим полный перебор. Высокая трудоемкость |
|
Лингвистические методы |
Задача определения грамматики по некоторому множеству высказываний (описаний объектов), является трудно формализуемой. Нерешенность теоретических проблем |
||
Экстенсиальные методы распознавания |
Метод сравнения с прототипом |
Задачи небольшой размерности пространства признаков |
Высокая зависимость результатов классификации от метрики. Неизвестность оптимальной метрики |
Метод k ближайших соседей |
Высокая зависимость результатов классификации от метрики. Необходимость полного перебора обучающей выборки при распознавании. Вычислительная трудоемкость |
||
Алгоритмы вычисления оценок (АВО) |
Задачи небольшой размерности по количеству классов и признаков |
Зависимость результатов классификации от метрики. Необходимость полного перебора обучающей выборки при распознавании. Высокая техническая сложность метода |
|
Коллективы решающих правил (КРП) - синтетический метод. |
Задачи небольшой размерности по количеству классов и признаков |
Очень высокая техническая сложность метода, нерешенность ряда теоретических проблем, как при определении областей компетенции частных методов, так и в самих частных методах |
Давно хотел написать общую статью, содержащую в себе самые основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20.
Какие-то статьи по Optical Recognition я пишу давненько, так что пару раз в месяц мне пишут различные люди с вопросами по этой тематике. Иногда создаётся ощущение, что живёшь с ними в разных мирах. С одной стороны понимаешь, что человек скорее всего профессионал в смежной теме, но в методах оптического распознавания знает очень мало. И самое обидное, что он пытается применить метод из близрасположенной области знаний, который логичен, но в Image Recognition полностью не работает, но не понимает этого и сильно обижается, если ему начать рассказывать что-нибудь с самых основ. А учитывая, что рассказывать с основ - много времени, которого часто нет, становится всё ещё печальнее.
Эта статья задумана для того, чтобы человек, который никогда не занимался методами распознавания изображений, смог в течении 10-15 минут создать у себя в голове некую базовую картину мира, соответствующую тематике, и понять в какую сторону ему копать. Многие методы, которые тут описаны, применимы к радиолокации и аудио-обработке.
Начну с пары принципов, которые мы всегда начинаем рассказывать потенциальному заказчику, или человеку, который хочет начать заниматься Optical Recognition:
Список приведённых тут методов не полон. Предлагаю в комментариях добавлять критические методы, которые я не написал и приписывать каждому по 2-3 сопроводительных слова.
Ещё есть нейронные сети и регрессия. Но чтобы кратко их классифицировать и показать, чем они отличаются, нужна статья куда больше, чем эта.
________________________________________________
Надеюсь, у меня получилось сделать беглый обзор используемых методов без погружения в математику и описание. Может, кому-то это поможет. Хотя, конечно, статья неполна и нет ни слова ни о работе со стереоизображениями, ни о МНК с фильтром Калмана, ни об адаптивном байесовом подходе.
Если статья понравится, то попробую сделать вторую часть с подборкой примеров того, как решаются существующие задачки ImageRecognition.
И т. п. объектов , которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно или нельзя переходить улицу.
Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях - от военного дела и систем безопасности до оцифровки аналоговых сигналов.
Проблема распознавания образа приобрела выдающееся значение в условиях информационных перегрузок, когда человек не справляется с линейно-последовательным пониманием поступающих к нему сообщений, в результате чего его мозг переключается на режим одновременности восприятия и мышления, которому такое распознавание свойственно.
Неслучайно, таким образом, проблема распознавания образа оказалась в поле междисциплинарных исследований - в том числе в связи с работой по созданию искусственного интеллекта , а создание технических систем распознавания образа привлекает к себе всё большее внимание.
1 / 4
Введение в распознавание образов
Р.В. Шамин. Лекция № 6 Сети Хопфилда и Хемминга в задачах распознавания образов
[ДДШ-2016]: Нейронные сети и современное компьютерное зрение
Лекция 9. Экспоненциальное сглаживание. Распознавание образов: метод к-го ближайшего соседа
Можно выделить два основных направления :
Распознавание образов - это отнесение исходных данных к определенному классу с помощью выделения существенных признаков, характеризующих эти данные, из общей массы несущественных данных.
При постановке задач распознавания стараются пользоваться математическим языком, стремясь - в отличие от теории искусственных нейронных сетей , где основой является получение результата путём эксперимента, - заменить эксперимент логическими рассуждениями и математическими доказательствами .
Классическая постановка задачи распознавания образов : Дано множество объектов. Относительно них необходимо провести классификацию. Множество представлено подмножествами, которые называются классами. Заданы: информация о классах, описание всего множества и описание информации об объекте, принадлежность которого к определенному классу неизвестна. Требуется по имеющейся информации о классах и описании объекта установить - к какому классу относится этот объект.
Наиболее часто в задачах распознавания образов рассматриваются монохромные изображения , что дает возможность рассматривать изображение как функцию на плоскости. Если рассмотреть точечное множество на плоскости T {\displaystyle T} , где функция выражает в каждой точке изображения его характеристику - яркость, прозрачность, оптическую плотность, то такая функция есть формальная запись изображения.
Множество же всех возможных функций f (x , y) {\displaystyle f(x,y)} на плоскости T {\displaystyle T} - есть модель множества всех изображений X {\displaystyle X} . Вводя понятие сходства между образами можно поставить задачу распознавания. Конкретный вид такой постановки сильно зависит от последующих этапов при распознавании в соответствии с тем или иным подходом.
Для оптического распознавания образов можно применить метод перебора вида объекта под различными углами, масштабами, смещениями и т. д. Для букв нужно перебирать шрифт, свойства шрифта и т. д.
Второй подход - найти контур объекта и исследовать его свойства (связность, наличие углов и т. д.)
Ещё один подход - использовать искусственные нейронные сети . Этот метод требует либо большого количества примеров задачи распознавания (с правильными ответами), либо специальной структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи.
Ф. Розенблатт, вводя понятие о модели мозга , задача которой состоит в том, чтобы показать, как в некоторой физической системе, структура и функциональные свойства которой известны, могут возникать психологические явления, описал простейшие эксперименты по различению. Данные эксперименты целиком относятся к методам распознавания образов, но отличаются тем, что алгоритм решения не детерминированный.
Простейший эксперимент, на основе которого можно получить психологически значимую информацию о некоторой системе, сводится к тому, что модели предъявляются два различных стимула и требуется, чтобы она реагировала на них различным образом. Целью такого эксперимента может быть исследование возможности их спонтанного различения системой при отсутствии вмешательства со стороны экспериментатора, или, наоборот, изучение принудительного различения, при котором экспериментатор стремится обучить систему проводить требуемую классификацию.
В опыте с обучением персептрону обычно предъявляется некоторая последовательность образов, в которую входят представители каждого из классов, подлежащих различению. В соответствии с некоторым правилом модификации памяти правильный выбор реакции подкрепляется. Затем персептрону предъявляется контрольный стимул и определяется вероятность получения правильной реакции для стимулов данного класса. В зависимости от того, совпадает или не совпадает выбранный контрольный стимул с одним из образов, которые использовались в обучающей последовательности, получают различные результаты:
Персептроны не обладают способностью к чистому обобщению, но они вполне удовлетворительно функционируют в экспериментах по различению, особенно если контрольный стимул достаточно близко совпадает с одним из образов, относительно которых персептрон уже накопил определенный опыт.