Способ адаптивного распознавания информационных образов и система для его осуществления

 

Изобретение относится к распознаванию информационных образов. Его использование для адаптивной обработки и классификации потока информации позволяет получить технический результат в виде повышения точности распознавания для широкого класса объектов. Способ адаптивного распознавания информационных образов реализуется в соответствующей системе, содержащей блок адаптивной обработки информационных образов, блок сопоставления с модельным образом и блок коррекции модельного образа. Технический результат достигается благодаря введению в систему блока памяти, блока модельного восстановления обработанных информационных образов и блока принятия решения, при этом блок адаптивной обработки информационных образов предназначен для обработки поступившего информационного образа в соответствии с любым из построенных алгоритмов распознавания вероятных информационных образов, блок сопоставления предназначен для сопоставления поступившего информационного образа с модельным образом, а блок коррекции модельного образа выполнен в виде блока коррекции алгоритма распознавания и предназначен для коррекции очередного алгоритма распознавания по сигналу с блока принятия решения в случае, когда оценки расхождений с блока сопоставления превышают соответствующие пороги, и для перестройки блока адаптивной обработки информационных образов и блока модельного восстановления информационных образов в соответствии со скорректированными алгоритмами. 2 с. и 18 з.п.ф-лы, 5 ил.

Данное изобретение относится к распознаванию информационных образов и может использоваться для адаптивной обработки и классификации потока информации.

В настоящее время известно много различных способов адаптивного распознавания образов как в виде изображений, так и иных, к примеру звуковых или тактильных образов.

В статье Яхно В.Г. и др. "Исследовательская система принятия решений по фрагментам сложного изображения, использующая нейроноподобные алгоритмы" (Известия ВУЗов. Радиофизика. 1994, том 37, N 8, стр. 961-986) описан подход, в котором намечены следующие пути для решения задачи адаптивного распознавания информационных образов: кодирование сигналов; обратное восстановление сигналов по их кодовым описаниям; формирование набора оценок для кодовых описаний и восстановленных сигналов; формирование дерева возможных решений; определение эффективности или правильности кодирования, восстановления и оценивания; перестройка работающих алгоритмов при недостаточной эффективности.

В данном подходе, как сказано, намечены лишь общие пути, но не предложена конкретная последовательность действий по адаптивному распознаванию изображений и не приведено никакого устройства для реализации этого подхода. При этом алгоритмы распознавания считаются заранее заданными.

В патенте РФ N 2090928 (кл. G 06 К 9/00, 20.09.97) описан способ адаптивного распознавания сигналов о состоянии объекта, в котором создают и в процессе обучения корректируют распознающие эталоны, сравнивают их с анализируемым сигналом, формируют оценки состояний объекта и сравнивают эти оценки с заданным порогом распознавания, причем процесс коррекции созданных эталонов осуществляют итеративно. Недостатком этого способа является то, что распознавание осуществляют путем сравнения распознаваемого сигнала с эталонами, полученными на этапе обучения, и уже не корректируемыми в процессе распознавания, т.е. без проверки степени реального соответствия этих эталонов распознаваемому сигналу. При этом возможна ситуация, когда распознаваемый сигнал окажется отличным от тех сигналов, по которым создавались и корректировались эталоны на этапе обучения, что приведет к ошибке распознавания.

В патенте США N 4491962 (кл. G 06 К 9/00, 01.01.1985) описан способ распознавания, в котором производится определение оптимального порога для получения двоичного сигнала изображения. В этом способе видеосигнал объекта преобразуют в двоичный сигнал изображения на основе каждого из различных значений порогового уровня, при определении которого в качестве эталонного шаблона выбирают шаблон, который, как ожидается, должен находиться в каком-либо месте на поверхности объекта. Затем вырезают из заданной области двоичного сигнала изображения, соответствующего каждому значению порогового уровня, набор частичных шаблонов и определяют степень совпадения между каждым из частичных шаблонов и указанным эталонным шаблоном. Выбирают то значение порогового уровня, которое соответствует в целом максимальной степени совпадения между этим набором частичных шаблонов и эталонным шаблоном, с учетом степеней совпадения для каждого значения пороговых уровней. Делят изображение объекта на части и выбирают максимальную степень совпадения между набором частичных шаблонов и эталонным шаблоном. Выполняют этот процесс для всех частей изображения, а итоговую сумму максимальных значений всех частей поверхности используют в качестве степени совпадения в целом. Недостатком данного способа является то, что за эталонный шаблон принимается образ, который может и отсутствовать в распознаваемом изображении, а его коррекция не предусмотрена. Это может принести к неверному распознаванию.

Этот способ реализуется в системе адаптивного распознавания информационных образов, описанной в том же патенте США N 4491962 и содержащей блок адаптивной обработки информационных образов, предназначенный для обработки поступившего информационного образа в соответствии с заранее построенным алгоритмом распознавания информационных образов; блок памяти, предназначенный для хранения информационного образа, обработанного блоком адаптивной обработки информационных образов, по меньшей мере, до окончания процедуры его распознавания; блок сопоставления, предназначенный для сопоставления поступившего информационного образа, обрабатываемого в блоке адаптивной обработки информационных образов, с модельным образом и для оценивания расхождений между ними; блок принятия решения, предназначенный для принятия решения о распознавании информационного образа. Недостатки этой системы такие же, как и у реализуемого ею способа.

В патенте США N 5054093 (кл. G 06 К 9/00, 01.10.1991) описан параллельный многоблочный адаптивный нелинейный разделитель и идентификатор классов, в котором реализуется еще один способ адаптивного распознавания, наиболее близкий к заявленному способу. В этом способе заранее формируют модели вероятных информационных образов (прототипы образцов, относящиеся к разным классам образцов); обрабатывают каждый поступивший информационный образ в соответствии с заранее построенным алгоритмом распознавания информационных образов; сопоставляют обрабатываемый поступивший информационный образ (входной образец) с прототипом; корректируют алгоритм распознавания путем запоминания нового прототипа, если входной образец не соответствует области исходных прототипов; в случае же соответствия модифицируют прототип в памяти для согласования с входным образцом. Недостаток данного способа состоит в том, что используется лишь один алгоритм распознавания со сменными прототипами, что сужает область применения данного способа. Кроме того, в данном способе оценивается соответствие с прототипами уже обработанных информационных образов, что не позволяет проверить правильность самой обработки и ее влияние на получаемый результат.

Как уже отмечено, этот способ реализуется в устройстве, которое выбрано в качестве ближайшего аналога к заявленному и которое содержит блок адаптивной обработки информационных образов, предназначенный для обработки поступившего информационного образа в соответствии с заранее построенным алгоритмом распознавания информационных образов; блок сопоставления, предназначенный для сопоставления поступившего информационного образа, обрабатываемого в блоке адаптивной обработки информационных образов, с модельным образом и для оценивания расхождений между ними; блок коррекции модельного образца, предназначенный для коррекции модельного образца по сигналам с блока сопоставления. Недостатки этой системы такие же, как и у реализуемого ею способа.

Задача настоящего изобретения состоит в разработке таких способа и системы адаптивного распознавания информационных образов, которые смогли бы оптимизировать процедуру выбора наиболее точных и быстрых алгоритмов обработки большого потока информационных данных в соответствии с типом решаемой задачи и характером обрабатываемой информации. Иначе говоря, данное изобретение направлено на решение задачи ускорения поиска адекватных алгоритмов обработки и принятия решений для автоматизации такой работы. При этом система, в которой воплощено настоящее изобретение, на первом этапе необходима для разработки и создания автоматических распознающих устройств, а затем может быть сама включена как составная часть в адаптивную самонастраивающуюся распознающую систему, которая автоматически подстраивается под изменения условий работы.

Таким образом, достигаемый технический результат заключается в повышении точности распознавания для более широкого класса объектов.

Для решения этой задачи и достижения указанного технического результата в способе адаптивного распознавания информационных образов, в котором обрабатывают каждый поступивший информационный образ в соответствии с одним из построенных алгоритмов распознавания; сопоставляют обрабатываемый поступивший информационный образ с модельным образом для оценивания расхождений между ними; сравнивают по меньшей мере одну оценку полученных расхождений с по меньшей мере одним заранее заданным порогом; при превышении оценками заранее заданных порогов корректируют алгоритм распознавания и повторяют с ним предыдущие операции для того же поступившего информационного образа, в соответствии с настоящим изобретением формируют модели вероятных информационных образов; на основе сформированных моделей строят алгоритмы распознавания вероятных информационных образов; информационный образ обрабатывают в соответствии с одним из построенных алгоритмов распознавания; выполняют после обработки модельное восстановление обработанного информационного образа в соответствии с алгоритмом восстановления, обратным использованному алгоритму распознавания; обрабатываемый поступивший информационный образ сопоставляют с восстановленным модельным образом, после чего и сравнивают оценки с порогами; при непревышении заранее заданных порогов заранее заданным числом оценок принимают решение о распознавании поступившего информационного образа; алгоритм распознавания корректируют при превышении заранее заданных порогов заранее заданным числом оценок, после чего и повторяют с этим скорректированным алгоритмом операции обработки информационного образа, восстановления модельного образа, сопоставления их между собой и сравнения полученных оценок для того же поступившего информационного образа; повторяют предыдущую операцию до тех пор, пока не будет принято решение о распознавании поступившего информационного объекта либо решение о невозможности выполнить распознавание объекта на основе имеющегося набора алгоритмов.

При этом обработка каждого поступившего информационного образа может включать в себя, по меньшей мере, его кодирование и нормализацию признаков, а в процессе кодирования можно осуществлять, по меньшей мере, грубое кодирование и точное кодирование поступившего информационного образа.

Характерно, что модельное восстановление осуществляют с теми же этапами, что и обработку поступившего информационного образа, но выполняемыми в обратном порядке по отношению к их порядку при обработке поступившего информационного образа.

При этом сравнение обрабатываемого поступившего информационного образа с восстановленным модельным образом осуществляют для всех этапов обработки и соответствующих этапов восстановления.

Еще одна особенность состоит в том, что восстановленный модельный образ отображают для зрительного восприятия оператором.

Формирование моделей вероятных информационных образов осуществляют заранее либо в процессе упомянутых сравнений, а построение алгоритмов распознавания вероятных информационных образов осуществляют заранее или в процессе упомянутых сравнений.

Наконец, коррекцию алгоритма распознавания осуществляют путем уточнения его параметров, либо последовательности его действий, либо путем его замены.

Для решения той же задачи и достижения того же технического результата в систему для адаптивного распознавания информационных образов, содержащую блок адаптивной обработки информационных образов, предназначенный для обработки поступившего информационного образа в соответствии с алгоритмом распознавания информационных образов; блок сопоставления, предназначенный для сопоставления поступившего информационного образа, обрабатываемого в блоке адаптивной обработки информационных образов, с модельным образом и для оценивания расхождений между ними; блок коррекции модельного образа, предназначенный дня коррекции модельного образа по сигналам с блока сопоставления, в соответствии с настоящим изобретением введены блок памяти, предназначенный для хранения информационного образа, обработанного блоком адаптивной обработки информационных образов, по меньшей мере, до окончания процедуры его распознавания; блок модельного восстановления обработанных информационных образов, предназначенный для восстановления обработанного информационного образа в соответствии с алгоритмом восстановления, обратным тому алгоритму распознавания, который использован в блоке адаптивной обработки информационных образов; и блок принятия решения, предназначенный для сравнения по меньшей мере одной из полученных в блоке сопоставления оценок расхождения с по меньшей мере одним заранее заданным порогом и для принятия решения в зависимости от результата этого сравнения; причем блок адаптивной обработки информационных образов предназначен для обработки поступившего информационного образа в соответствии с любым из построенных алгоритмов распознавания вероятных информационных образов; блок сопоставления предназначен для сопоставления поступившего информационного образа с модельным образом, восстановленным блоком модельного восстановления обработанных информационных образов, и для оценивания расхождений между ними; а блок коррекции модельного образа выполнен в виде блока коррекции алгоритма распознавания и предназначен для коррекции очередного алгоритма распознавания по сигналу с блока принятия решения в случае, когда оценки расхождений с блока сопоставления превышают соответствующие пороги, и для перестройки блока адаптивной обработки информационных образов и блока модельного восстановления информационных образов в соответствии со скорректированными алгоритмами.

При этом блок адаптивной обработки информационных образов может содержать, по меньшей мере, подблок кодирования и подблок нормализации признаков, а подблок кодирования может состоять из субблока грубого кодирования и субблока точного кодирования.

Система может быть снабжена первым и вторым демонстрационными экранами для отображения соответственно поступившего информационного образа и восстановленного модельного образа.

Особенностью системы является то, что в нее могут быть введены дополнительный блок адаптивной обработки информационных образов, предназначенный для обработки поступившего информационного образа в соответствии с любым из заранее построенных алгоритмов распознавания вероятных шумов и помех; дополнительный блок модельного восстановления обработанных информационных образов, предназначенный для восстановления обработанного информационного образа в соответствии с алгоритмом восстановления, обратным тому алгоритму распознавания вероятных шумов и помех, который использован в дополнительном блоке адаптивной обработки информационных образов; дополнительный блок сопоставления, предназначенный для сопоставления поступившего информационного образа, обрабатываемого в дополнительном блоке адаптивной обработки информационных образов, с модельным образом, восстановленным дополнительным блоком модельного восстановления обработанных информационных образов, и для оценивания расхождений между ними; дополнительный блок принятия решения, предназначенный для сравнения по меньшей мере одной из полученных в дополнительном блоке сопоставления оценок расхождения с по меньшей мере одним дополнительным заранее заданным порогом и для принятия решения в зависимости от результата этого сравнения; при этом блок памяти предназначен также для хранения информационного образа, обработанного дополнительным блоком адаптивной обработки информационных образов, по меньшей мере, до окончания процедуры его распознавания; блок коррекции алгоритма распознавания предназначен также для коррекции очередного алгоритма распознавания вероятных шумов и помех по сигналу с дополнительного блока принятия решения в случае, когда оценки расхождений с дополнительного блока сопоставления превышают соответствующие пороги, и для перестройки дополнительного блока адаптивной обработки информационных образов и дополнительного блока модельного восстановления информационных образов в соответствии со скорректированными алгоритмами.

При этом каждая пара из одноименных основного и дополнительного блоков может быть выполнена в виде одного общего одноименного блока, а блок выбора алгоритма распознавания предназначен также для обеспечения чередования в каждом общем блоке процессов распознавания вероятных информационных образов и вероятных шумов и помех.

В существующем уровне техники не выявлены объекты того же назначения, которые содержали бы соответствующие совокупности признаков описанных выше объектов. Это позволяет считать заявленные способ и систему новыми.

Из существующего уровня техники неизвестны также источники, в которых были бы описаны совокупности признаков, отличающие заявленные объекты от соответствующих наиболее близких аналогов. Это позволяет считать заявленные способ и систему имеющими изобретательский уровень.

Настоящее изобретение поясняется чертежами, где одинаковые ссылочные позиции на разных чертежах относятся к одинаковым элементам.

Фиг. 1 иллюстрирует построения изображения с помощью обычной линзы.

Фиг. 2 представляет блок-схему системы для адаптивного распознавания информационных образов согласно настоящему изобретению.

Фиг. 3 иллюстрирует преобразования входного изображения дактоотпечатка и кисти руки человека при построении алгоритмов кодирования дактилоскопических линий и формы силуэта кисти руки, восстановления формы линий, аналогичных входному изображению, и для сравнения экспертом и оценки правильности работы алгоритмов кодирования построения этих изображений на экранах 7 и 8 (фиг. 3б, фиг. 3г) для дактоотпечатка или совмещенное представление результатов восстановления силуэта кисти руки с исходным изображением (фиг. 3д).

Фиг. 4 представляет блок-схему усложненной системы для адаптивного распознавания информационных образов согласно настоящему изобретению.

Фиг. 5 иллюстрирует последовательность преобразований для разделения двух речевых сигналов, один из которых предполагается информационным, а другой - шумовым, создающим помеху при восприятии первого сигнала.

Прежде чем перейти к подробному описанию настоящего изобретения рассмотрим процесс построения изображения с помощью обычной линзы (Зверев В.А. Радиооптика. М. : Сов. радио, 1975; Зверев В.А. Физические основы формирования изображений волновыми полями, Нижний Новгород: ИПФ РАН, 1998, -252 с. ). Изображение, построенное с помощью обычной линзы, иллюстрируется на фиг. 1а и определяется выражением где G_Mdl(,x,,y) - заданная функция Грина. Компьютерный аналог операций обработки и принятия решений, повторяющий алгоритм работы обычной линзы, приведен на фиг 1б.

В выражении G_Mdl(,x,,y) содержится априорная информация о состоянии среды наблюдения перед линзой, апертуре линзы и других ее характеристиках. Таким образом, при формировании изображения I_постр(x,y) в соответствии с выражением (1) по реальному потоку I_вх(x,y) данных из среды перед линзой используется модель выбранной или заранее заданной ситуации наблюдения. На основе подобной модели в каждом случае можно построить алгоритмы фильтрации шумов, помех, влияния неоднородностей среды перед линзой, а также получить априорные представления о движениях в среде или движениях самого объекта. При этом модельное описание, заданное видом функции G_Mdl(,x,,y) , позволяет также представить построенное изображение I_постр(x,y) в сжатом, т.е. в кодированном, виде через набор необходимых признаков p_k.

Однако отсутствие полных знаний о среде перед линзой и о наблюдаемых объектах приводит к необходимости выдвигать гипотезы о наблюдаемых изображениях I_постр(x,y) объектов, а затем проверять справедливость этих гипотез, т. е. адаптировать алгоритмы обработки изображений. При этом требуется по имеющемуся после обработки кодовому описанию p_k восстанавливать модельное представление I_mdl(x, y) о входном изображении и вычислять набор оценок _инф, , сопоставляющих результаты различных этапов в процедурах кодирования (обработки) и восстановления. Алгоритмы обработки, которым соответствуют наилучшие оценки при сопоставлении с восстановленными модельными представлениями, т. е. наиболее "правильные" алгоритмы обработки, отбираются для последующего распознавания. "Неправильные" же алгоритмы корректируются либо заменяются новыми по результатам сопоставления.

На фиг. 2 представлена блок-схема системы для адаптивного распознавания информационных образов по настоящему изобретению. Эта система содержит блок 1 адаптивной обработки информационных образов, блок 2 сопоставления, блок 3 модельного восстановления обработанных информационных образов, блок 4 памяти, блок 5 принятия решения и блок 6 коррекции алгоритма распознавания. Система может содержать также первый и второй демонстрационные экраны 7 и 8 соответственно. Блок 1 адаптивной обработки информационных образов может состоять из подблока 9 кодирования и подблока 10 нормализации. Подблок 9 кодирования в свою очередь может состоять из субблока 11 грубого кодирования и субблока 12 точного кодирования. Блок 2 сопоставления состоит из сравнивающих блоков 13 по числу подблоков и субблоков в блоке 1 адаптивной обработки информационных образов. Блок 3 модельного восстановления обработанных информационных образов содержит столько же подблоков и субблоков, сколько их содержится в блоке 1 адаптивной обработки информационных образов.

Способ адаптивного распознавания информационных образов по настоящему изобретению реализуется в системе для адаптивного распознавания информационных образов, представленной на фиг. 2, следующим образом.

Первым из перечисленных выше действий этого способа указано формирование моделей вероятных информационных образов. Это формирование моделей можно осуществлять заранее, исходя из модельных представлений об устройстве распознаваемого объекта. Однако формировать новые модели можно также и в процессе сопоставлений обработанного и восстановленного образов, если оценки этих сопоставлений не отвечают условию распознавания обрабатываемого изображения. Формирование моделей вероятных информационных образов осуществляется, как правило, вне системы по фиг. 2, хотя может проводиться, скажем, в блоке 6 коррекции алгоритма распознавания. Для этого в данном блоке 6 можно предусмотреть соответствующий процессор с введенной в него соответствующей программой. Такая программа должна учитывать все взаимосвязи и возможные изменения между структурными элементами модельного описания распознаваемого объекта, и, таким образом, за счет изменения специальных параметров программа позволит учесть большее разнообразие вариантов распознаваемого образа.

По сформированным моделям вероятных информационных образов строят соответствующие алгоритмы распознавания вероятных информационных образов. Эта операция, как и предыдущая, может производиться в блоке 6 коррекции модельного образа теми же методами и средствами, что и предыдущая операция формирования моделей. Два из возможных механизмов построения алгоритмов распознавания вероятных информационных образов описаны в указанных выше аналогах RU 2090928 Cl и US 4491962 А. Конкретный вид создаваемых алгоритмов определяется выбранными моделями вероятных информационных образов. Построенные алгоритмы могут храниться в соответствующей области собственной памяти блока 6 коррекции модельного образа.

Поток данных I_вх(x,y) поступает из внешней среды на входы блока 1 адаптивной обработки информационных образов. Обработка в блоке 1 может состоять, например, в кодировании и нормализации (кодовые признаки пересчитываются в систему ортогональных признаков), а кодирование может само выполняться в два этапа - грубое и точное. Эти операции осуществляются в соответствующих подблоках и субблоках блока 1 адаптивной обработки информационных образов: кодирование производится в подблоке 9, причем грубое и точное кодирование осуществляется в субблоках 11 и 12 соответственно, а нормализация выполняется в подблоке 10.

Операции, выполняемые в блоке 1 адаптивной обработки информационных образов, выбираются таким образом, чтобы можно было закодировать все априорно известные, важные детали распознаваемого информационного образа.

Кодовое описание обработанного в блоке 1 информационного образа запоминается в блоке 4 памяти, по меньшей мере, до конца процедуры распознавания.

Этот запомненный в блоке 4 памяти набор признаков информационного образа направляется блоком 5 принятия решения в блок 3 модельного восстановления обработанных информационных образов. В этом блоке 3 осуществляется восстановление модельного образа в результате процесса, обратного тому, что происходит в блоке 1 адаптивной обработки информационных образов. Полученный в результате этого восстановления модельный образ выводится на второй демонстрационный экран 8, тогда как на первом демонстрационном экране 7 отображается информационный образ, полученный из входного потока данных I_вх(x,y). Этот информационный образ может подаваться на экран 7, например, из субблока 11 грубого кодирования в подблоке 9 кодирования. Аналогично, восстановленный модельный образ подается на экран 8 с соответствующего субблока или подблока в блоке 3 модельного восстановления обработанных информационных образов.

Все полученные в блоке 3 модельного восстановления обработанных информационных образов сигналы сопоставляются в блоке 2 сопоставления с соответствующими сигналами, получаемыми в процессе обработки в блоке 1. Полученные в блоках 13 оценки невязок (различий) сравниваются с соответствующими пороговыми значениями в блоке 5 принятия решения. Если заранее заданное число этих оценок, например любые две из трех или конкретно вторая и третья, оказывается ниже соответствующих заранее выбранных порогов, блок 5 принимает решение о распознавании входного информационного образа. В результате блок 5 может выдать сигнал на выход (например, на исполнительные механизмы в системе пропуска на объект) или пропустить на свой выход запомненный в блоке 4 памяти обработанный информационный образ. Пороги в блоке 5 принятия решения могут выбираться на этапе формирования моделей вероятных информационных образов или на этапе построения соответствующих алгоритмов обработки.

Если же в процессе сопоставления в блоке 2 и сравнения полученных при этом оценок с порогами в блоке 5 окажется, что величины оценок превышают большее количество порогов, чем заранее задано, блок 5 принятия решения обращается к блоку 6 коррекции алгоритма распознавания. Блок 6 в соответствии с этим осуществляет коррекцию алгоритма распознавания либо уточнением его параметров или последовательности действий, либо заменой алгоритма. Для этого блок 6 коррекции алгоритма распознавания выдает соответствующие управляющие сигналы в блоки 1 и 3 (в соответствующие подблоки и субблоки этих блоков). По этим управляющим сигналам в буферах памяти этих блоков, подблоков и субблоков меняются наборы программ, в соответствии с которыми производится их функционирование.

На фиг. 3 приведены примеры преобразований информационных образов в результате подбора алгоритмов обработки для двух видов изображений: фрагмента дактоотпечатка и кисти руки человека. Видно, что в процессе кодирования полутонового изображения фрагмента дактоотпечатка (фиг. 3а) в блоках 11 и 12 получаются упрощенные изображения, показанные на фиг. 3б и фиг. 3в. Восстановление бинарного изображения дактоотпечатка, осуществленное в блоке 3, показано на фиг. 3г. Таким образом, если оценка рассогласования изображений в блоке 13 не превышает заданный порог, принятый алгоритм кодирования признается удовлетворительным для использования его при распознавании изображений типа дактоотпечатка. Кроме того, исследователь-оператор, отвечающий за выбор адекватных алгоритмов, может проконтролировать результаты преобразований изображений, представляя эти результаты на экране 7 (фиг. 3б) и экране 8 (фиг. 3г). Изображения на экранах могут быть также совмещены, как это показано на фиг. 3а для дактоотпечатка и фиг. 3д при сравнении точности работы алгоритмов кодирования кисти руки человека.

На фиг. 4 показана блок-схема более сложной системы для адаптивного распознавания информационных образов, которая тем не менее попадает в объем настоящего изобретения. В эту систему помимо блоков, показанных на фиг. 2 и обозначенных теми же ссылочными позициями, введены дополнительный блок 14 адаптивной обработки информационных образов, дополнительный блок 15 сопоставления, дополнительный блок 16 модельного восстановления обработанных информационных образов и дополнительный блок 17 принятия решения. Эти блоки могут иметь такое же выполнение, как соответствующие блоки 1-3, 5 по фиг. 2, однако их назначение - обработка не информационных сигналов, а сигналов шумов и помех. При этом блок 4 памяти предназначен для хранения еще и информационного образа шумов и помех, а блок коррекции алгоритма распознавания предназначен также для коррекции очередного алгоритма распознавания вероятных шумов и помех по сигналу с дополнительного блока 17 принятия решения в случае, когда оценки расхождений с дополнительного блока 15 сопоставления превышают соответствующие пороги, и для перестройки дополнительного блока 14 адаптивной обработки информационных образов и дополнительного блока 16 модельного восстановления информационных образов в соответствии со скорректированными алгоритмами. Система может содержать также дополнительные демонстрационные экраны 18 и 19 соответственно. Блок 14 адаптивной обработки информационных образов шума и помех может состоять из подблока кодирования и подблока 22 нормализации. Подблок кодирования в свою очередь может состоять из субблока 20 грубого кодирования и субблока 21 точного кодирования. Блок 15 сопоставления состоит из сравнивающих блоков 23 по числу подблоков и субблоков в блоке 14 адаптивной обработки информационных образов шумов и помех. Блок 16 модельного восстановления обработанных информационных образов шумов и помех содержит столько же подблоков и субблоков, сколько их содержится в блоке 14 адаптивной обработки информационных образов шумов и помех.

Работа системы по фиг. 4 происходит аналогично работе системы по фиг. 2, но обработка сигналов информационных и шумовых сигналов производится одновременно в параллельном режиме. Пример выполнения процедуры отделения информационных и шумовых образов приведен на фиг. 5 для динамических спектров речевых сигналов: а) исходный входной речевой сигнал, содержащий информационную и шумовую компоненты; б) результат предварительной фильтрации входного сигнала; в) выделение из входного сигнала шумовой компоненты на основе данных о модельных представлениях о возможном виде информационного сигнала; г) дополнительная фильтрация выделенной шумовой компоненты; д) выделение из исходного входного сигнала информационной компоненты после процедуры предварительной фильтрации шумовой компоненты на основе имеющихся модельных представлений; е) окончательный вид отфильтрованного информационного сигнала.

Видно, что входной сигнал (фиг. 5а) представляет собой два речевых сигнала, один из которых относится к информационному, а второй - к шумовому, мешающему сигналу. Предполагается, что в системе в блоке 4 уже имеются кодовые описания каждой из представленных компонент сложного входного сигнала, а в блоке 6 и соответственно в блоках 1, 3, 14, 16 имеются алгоритмы для кодирования и восстановления этих сигналов. При поступлении входного сигнала (фиг. 5а) в блок 1 (фиг. 2, 4) происходят предварительная его фильтрация и выделение кодового описания информационного сигнала, которое записывается в блок 4, а также по запросу из блока 5 сравнивается в блоке 2 с набором имеющихся архивных кодовых данных для информационных сигналов (см. фиг. 2, 4). Наиболее близкое кодовое описание информационного сигнала через блок 6 передается в блок 14 адаптивной обработки шумовых сигналов, и на его основе формируется специализированная процедура фильтрации информационной компоненты входного сигнала, поступающего в блок 20, для кодирования только шумовой компоненты. Кодовое описание шумовой компоненты по запросу из блока 17 сравнивается в блоке 15 с набором имеющихся архивных данных для шумовых сигналов, взятых из блока 4. Наиболее близкое кодовое описание шумового сигнала через блок 6 передается в блок 1 адаптивной обработки информационных сигналов, и на его основе формируется специализированная процедура фильтрации шумовой компоненты во входном сигнале для кодирования только информационной компоненты. Такая взаимосвязанная корректировка алгоритмов фильтрации и кодирования сигналов в блоках 1 и 14 продолжается до тех пор, пока в блоках 5 и 17 не будут приняты соответствующие решения о достоверном выделении шумового (результат совместной работы блоков 14-17 показан на фиг 5в, г) и информационного сигналов (результат совместной работы блоков 1-5 показан на фиг 5д, е). Отметим, что выделенные информационный и шумовой сигналы могут использоваться в дальнейшем для корректировки сформированных до этого моделей соответственно информационного и шумового сигналов.

Если же в процессе сопоставления в блоках 2, 15 и сравнения полученных при этом оценок с порогами в блоках 5, 17 окажется, что получаемые оценки превышают заданные пороги для принятия положительного решения, блок 5 и/или блок 17 принятия решения обращаются к блоку 6 коррекции алгоритма распознавания. Блок 6 в соответствии с этими запросами осуществляет коррекции алгоритмов распознавания либо уточнением их параметров или последовательностей действий, либо заменой алгоритмов. Для этого блок 6 коррекции алгоритма распознавания выдает соответствующие управляющие сигналы в блоки 1, 3 и 14, 16 (в соответствующие подблоки и субблоки этих блоков). По этим управляющим сигналам в буферах памяти этих блоков, подблоков и субблоков меняются наборы программ, в соответствии с которыми производится их функционирование.

Таким образом, настоящее изобретение обеспечивает повышение точности распознавания для более широкого класса объектов, позволяет подбирать наиболее эффективные алгоритмы при решении задач, поставленных перед данным автоматическим устройством.

Хотя данное изобретение описано для примеров его реализации, это описание не является ограничивающим, но приведено лишь для иллюстрации и лучшего понимания существа изобретения, объем которого определяется прилагаемой формулой изобретения.

Формула изобретения

1. Способ адаптивного распознавания информационных образов, заключающийся в том, что обрабатывают каждый поступивший информационный образ в соответствии с алгоритмом распознавания, сопоставляют обрабатываемый поступивший информационный образ с модельным образом для оценивания расхождений между ними, сравнивают по меньшей мере одну оценку полученных расхождений с по меньшей мере одним заранее заданным порогом, при превышении оценками заранее заданных порогов корректируют алгоритм распознавания и повторяют с ним предыдущие операции для того же поступившего информационного образа, отличающийся тем, что формируют модели вероятных информационных образов, на основе сформированных моделей строят алгоритмы распознавания вероятных информационных образов, информационный образ обрабатывают в соответствии с одним из построенных алгоритмов распознавания, выполняют после обработки модельное восстановление обработанного информационного образа в соответствии с алгоритмом восстановления, обратным использованному алгоритму распознавания, обрабатываемый поступивший информационный образ сопоставляют с восстановленным модельным образом, вычисляют оценки соответствия, после чего и сравнивают оценки с заданными порогами, при непревышении заранее заданных порогов заранее заданным числом оценок принимают решение о распознавании поступившего информационного образа, алгоритм распознавания корректируют при превышении заранее заданных порогов заранее заданным числом оценок, после чего и повторяют с этим скорректированным алгоритмом операции обработки информационного образа, восстановления модельного образа, сопоставления их между собой и сравнения полученных оценок для того же поступившего информационного образа, повторяют предыдущую операцию до тех пор, пока не будет принято решение о распознавании поступившего информационного объекта, либо решение о невозможности выполнить распознавание объекта на основе имеющегося набора алгоритмов.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что обработка каждого поступившего информационного образа включает в себя по меньшей мере его кодирование и нормализацию.

3. Способ по п.2, отличающийся тем, что в процессе кодирования осуществляют по меньшей мере грубое кодирование и точное кодирование поступившего информационного образа.

4. Способ по любому из пп.2 и 3, отличающийся тем, что модельное восстановление осуществляют с теми же этапами, что и обработку поступившего информационного образа, но выполняемыми в обратном порядке по отношению к их порядку при обработке поступившего информационного образа.

5. Способ по п.4, отличающийся тем, что сопоставление обрабатываемого поступившего информационного образа с восстановленным модельным образом осуществляют для всех этапов обработки и соответствующих этапов восстановления.

6. Способ по п.1, отличающийся тем, что восстановленный модельный образ отображают для зрительного восприятия оператором.

7. Способ по п.1, отличающийся тем, что формирование моделей вероятных информационных образов осуществляют заранее.

8. Способ по п.1, отличающийся тем, что формирование моделей вероятных информационных образов осуществляют в процессе упомянутых сопоставлений.

9. Способ по п.1, отличающийся тем, что построение алгоритмов распознавания вероятных информационных образов осуществляют заранее.

10. Способ по п.1, отличающийся тем, что построение алгоритмов распознавания вероятных информационных образов осуществляют в процессе упомянутых сопоставлений.

11. Способ по п.8, отличающийся тем, что построение алгоритмов распознавания вероятных информационных образов осуществляют в процессе упомянутых сопоставлений.

12. Способ по п.1, отличающийся тем, что коррекцию алгоритма распознавания осуществляют путем уточнения его параметров.

13. Способ по п.1, отличающийся тем, что коррекцию алгоритма распознавания осуществляют путем уточнения последовательности его действий.

14. Способ по п.1, отличающийся тем, что коррекцию алгоритма распознавания осуществляют путем его замены.

15. Система для адаптивного распознавания информационных образов, содержащая блок адаптивной обработки информационных образов, предназначенный для обработки поступившего информационного образа в соответствии с алгоритмом распознавания, блок сопоставления, предназначенный для сопоставления поступившего информационного образа, обрабатываемого в блоке адаптивной обработки информационных образов, с модельным образом и для оценивания расхождений между ними, блок коррекции модельного образа, предназначенный для коррекции модельного образа по сигналам с блока сопоставления, отличающаяся тем, что в нее введены блок памяти, предназначенный для хранения информационного образа, обработанного блоком адаптивной обработки информационных образов, по меньшей мере до окончания процедуры его распознавания, блок модельного восстановления обработанных информационных образов, предназначенный для восстановления обработанного информационного образа в соответствии с алгоритмом восстановления, обратным тому алгоритму распознавания, который использован в блоке адаптивной обработки информационных образов, и блок принятия решения, предназначенный для сравнения по меньшей мере одной из полученных в блоке сопоставления оценок расхождения с по меньшей мере одним заранее заданным порогом и для принятия решения в зависимости от результата этого сравнения, причем блок адаптивной обработки информационных образов предназначен для обработки поступившего информационного образа в соответствии с любым из построенных алгоритмов распознавания вероятных информационных образов, блок сопоставления предназначен для сопоставления поступившего информационного образа с модельным образом, восстановленным блоком модельного восстановления обработанных информационных образов и для оценивания расхождений между ними, а блок коррекции модельного образа выполнен в виде блока коррекции алгоритма распознавания и предназначен для коррекции очередного алгоритма распознавания по сигналу с блока принятия решения в случае, когда оценки расхождений с блока сопоставления превышают соответствующие пороги, и для перестройки блока адаптивной обработки информационных образов и блока модельного восстановления информационных образов в соответствии со скорректированными алгоритмами.

16. Система по п. 15, отличающаяся тем, что блок адаптивной обработки информационных образов содержит по меньшей мере подблок кодирования и подблок нормализации признаков.

17. Система по п.16, отличающаяся тем, что подблок кодирования состоит из субблоков грубого кодирования и точного кодирования.

18. Система по любому из пп.15 - 17, отличающаяся тем, что она снабжена первым и вторым демонстрационными экранами для отображения соответственно поступившего информационного образа и восстановленного модельного образа.

19. Система по п.15, отличающаяся тем, что в нее введены дополнительный блок адаптивной обработки информационных образов, предназначенный для обработки поступившего информационного образа в соответствии с любым из построенных алгоритмов распознавания вероятных шумов и помех, дополнительный блок модельного восстановления обработанных информационных образов, предназначенный для восстановления обработанного информационного образа в соответствии с алгоритмом восстановления, обратным тому алгоритму распознавания, который использован в дополнительном блоке адаптивной обработки информационных образов, дополнительный блок сопоставления, предназначенный для сопоставления поступившего информационного образа, обрабатываемого в дополнительном блоке адаптивной обработки информационных образов, с модельным образом, восстановленным дополнительным блоком модельного восстановления обработанных информационных образов, и для оценивания расхождений между ними, дополнительный блок принятия решения, предназначенный для сравнения по меньшей мере одной из полученных в дополнительном блоке сопоставления оценок расхождения с по меньшей мере одним дополнительным заранее заданным порогом и для принятия решения в зависимости от результата этого сравнения, при этом блок памяти предназначен также для хранения информационного образа, обработанного дополнительным блоком адаптивной обработки информационных образов, по меньшей мере до окончания процедуры его распознавания, блок коррекции алгоритма распознавания предназначен также для коррекции очередного алгоритма распознавания вероятных шумов и помех по сигналу с дополнительного блока принятия решения в случае, когда оценки расхождений с дополнительного блока сопоставления превышают соответствующие пороги, и для перестройки дополнительного блока адаптивной обработки информационных образов и дополнительного блока модельного восстановления информационных образов в соответствии со скорректированными алгоритмами.

20. Система по п.19, отличающаяся тем, что каждая пара из одноименных основного и дополнительного блоков выполнена в виде одного общего одноименного блока, блок коррекции алгоритма распознавания предназначен также для обеспечения чередования в каждом общем блоке процессов распознавания вероятных информационных образов и вероятных шумов и помех.

РИСУНКИ

Рисунок 1, Рисунок 2, Рисунок 3, Рисунок 4, Рисунок 5