УСТРОЙСТВО ДЛЯ ОПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

Полезная модель относится к области автоматики и вычислительной техники, к классу систем автоматического распознавания и может найти применение при автоматизации поиска и обнаружения объектов искусственного и естественного происхождения. Автоматическое вьщеление фрактальных объектов на изображениях позволяет значительно ускорить классификацию и определить положение объекта , т.е. получить информацию, необходимую для последующего принятия решения.
Известно устройство 1 для распознавания протяженных лннейных объектов, содержащее оптически связанные объектив, блок
развертки изображения и многоэлементный фотоприемник, каждый элемент которого нодключен через соответств тощие последовательно соединенные фильтр и амплитудный ограничитель ко входу сумматора, выход которого соединен со входом порогового элемента; блоки задержки, блоки вычитания, ключ, амплитудные ограничители и сумматор; выход каждого элемента фотоприемника подключен к одному входу соответствующего блока вычитания непосредственно, а к другому - через блок задержки; выход блока вычитания через соответствующий амплитудный ограничитель соединен со входом сумматора, подключенного порогового элемента; выходы пороговых элементов подключены ко входам ключа.
Однако данное устройство распознавания реагирует только на форму объекта, и срабатывает от разных величин яркости, контраста и масштаба искомого и ложного объектов, структуры фона; фрактальные изображения устройство распознавать не может.
Известны устройства 2 для распознавания оптических сигналов, основанные на использовании согласованных по спектру интерференционных фильтров, оптики и приемника излучения с применением методов оптимальной фильтрации. Устройство состоит из модулятора, оптического фильтра, объектива, приемника излучения, усилителя, оптимального фильтра, логического блока, сканирзтощего интерферометра Майкельсона, блока весовых коэффициентов. Вход канала определения порога по спектральной характеристике излучения связан с модулятором, а выход подключен ко второму входу логического блока.
Более сложные условия работы устройства сводятся к следующему: объект имеет разную яркость и контраст с фоном, в том числе и малый; помехи могут иметь большую яркость и большой контраст с фоном; фон, на котором предъявляются объекты для распознавания, являются сложными по структуре, анализируемое поле и масштаб объектов могут меняться в широких пределах, и если проявляется свойство фрактальности, устройство их опознать не может.
Известен персептрон 3, взятый за прототип, содержащий преобразователь входной информации, связанный с ассоциативной матрицей, имеющей системы вычитания и пороговые устройства, и блоком анализа; преобразователь входной информации выполнен в виде трех блоков, представляющих собой многоканальный голографический коррелятор и связанные с ним источник когерентного света и систему преобразования входных сигналов к виду, необходимому для ввода в этот коррелятор; ассоциативная матрица выполнена в врще матрицы двухканальных фотоприемников и мультипликатора, установленного между выходной плоскостью коррелятора и матрицей фотоприемников, связанных с блоком анализа, причем в каждом фотоприемнике выходы обоих каналов соединены со входом системы вычитания, а выходы системы вычитания соединены с пороговым устройством, вход которого является выходом соответствующего фотоприемника.
Данное устройство, однако, не может распознавать фрактальные объекты искусственного или естественного происхождения.
Для опознания фрактальных объектов должна определяться размерность Хаусдорфа - Безиковича (РХБ), которая связана с
метрикой, а не с топологией рассматриваемого множества. Эта размерность D определяется при исследовании характера возрастания массы, заключенной в шаре радиуса R, с увеличением радиуса по соотношению M(R);«R.OHa может принимать любые значения, что дает повод говорить о пространствах дробной размерности, например, о канторовском множестве на прямой с размерностью D ln2/ln3,o броуновской кривой на плоскости с размерностью D Iii2 и др. Фракталы являются множествами, у которых РБХ превышает их топологическую размерность, примеры: формы облаков, изрезанность берега материков, сложные формы в живой и неживой природе, скорость турбулентного потока как функция пространственных переменных и времени. Большинство фракталов, встречаюшихся в экспериментальных ситуациях, обладают автомодельностью, т.е. их геометрические характеристики инвариантны относительно растяжений. Распознаюшее устройство должно определять значение PXF и пределы, в которых структзфа проявляет фрактальные свойства.
Цель разработки полезной модели устройства для опознавания образов (УОО) - распознавание и обнаружение фрактальных объектов искусственного и естественного происхождения, определение их параметров и характеристик.
Для выполнения указанной задачи в устройство опознавания образов, содержащее источник когерентного света, преобразователь входной информации, согласованные по спектру интерференционные фильтры, фотоприемники, выходы которых подключены ко входам логического блока, введены оптическое устройство преобразования Фурье (ОУПФ) и многоканальный анализатор, причем ОУПФ состоит из последовательно установленных оптически связанных лазера, микрообъектива, пространственного фильтра, собирающей линзы, фрактального объекта (решетки), экрана, оптически связанного с фотоэлектронным умножителем (ФЭУ), перемещаемого микрометром, а выходы ФЭУ соединены со входами многоканального анализатора - вычислительного персептрона, . , цифрового вычислителя для решения системы линейных неравенств.
Сущность полезной модели поясняется на фиг, 1, на которой изображена принципиальная схема и структура устройства для опознавания образов фрактальных объектов:
1 - оптическое устройство
преобразования Фурье (ОУПФ)
2- аргоновый лазер
3- микрообъектив
4- пространственный фильтр
5- собирающая линза
6- фрактальная решетка - носитель
входной информации
7- экран
8- фотоэлектронный умножитель (ФЭУ)
9- микрометр
10 - многоканальный анализатор
11- база данных (БД)
12- скалярное произведение
13,20 - блоки задержки 14,17,24- сз мматоры
15,23 - блоки определения матриц R(k) и P(k) 16 - блок умножения
18- функциональный генератор
19- блок абсолютной величины 21 - блок коэффициента усиления.
Луч от аргонового лазера 2 (488 нм, 600 мВт ) проходит через линзу мшфообъектива 3. В ее фокусе помещен экран с отверстием 4 ( 0 25 мкм ), действующий как пространственный фильтр, который отбирает моду ТЕ. Исследуемая фрактальная
рещетка (ФР) 6 помещается между собирающей линзой (СЛ,  мм, 1/11) 5 и экраном 7. Наблюдаемая на экране дифракционная картина I(Q) представляет собой оптическое преобразование Фурье (ОПФ) рещетки, Q - пространственная частота координат (p,q). Распределение интенсивности I(Q) записывается с помощью фотоэлектронного умножителя 8, его перемещение по плоскости Фурье контролируется микрометром 9. Полученные данные направляются в базу данных 11 ЭВМ - многоканального анализатора 10.
На слайдах 24x35 мм с высоким разрещением нанесен фрактал, который получается, например, после 7 итераций. Ограниче-6ние при анализе реальных фракталов обусловлено конечными размерами элементарного зерна на фотопленке, определяющими наименьший масштаб е, который может быть зафиксирован (е„„«
2 мкм), и наибольший масштаб L, который определяет разрешение измерений I(Q).
Работа устройства состоит в определении размерности Хаусдорфа-Безиковича D и пределов s и L, в которых структура проявляет фрактальные свойства. Для кластера частиц такими пределами являются характерный размер отдельной частицы s и наибольший масштаб кластера L. Для определения D в устройстве используется метод рассеяния света, основанный на использовании оптического преобразования Фурье (ОПФ) для анализа пространственных частот объекта. ОПФ позволяет осуществлять прямое измерение РХБ 4.
Устройство работает следующим образом. Рассмотрим сначала одномерные фракталы при . Интенсивность 1„(0) определяется как „(0)sL°  , D - фрактальная размерность. Величина ) служит мерой массы М, заключенной в фрактале с линейным размером L. Используя диафрагмы с различными апертурами для ограничения эффективно освещенной части фрактальной решетки ФР 6, возможно изменять L и определять D. В дифракционных экспериментах 1„(я) состоит из формфактора F(q) и структурного фактора S(q). Первый соответствует интенсивности света, дифрагировавшего на единичном элементе (отрезке s):
-8
величина F(q)0 при
описьшает, каким образом единичные элементы распределены по фракталу:
S(q){fl со82я: 3 .(2)
Средняя энергия (S(q)), рассеянная в полосе частот В, определяется как:
При сканировании по дзум измерениям фурье-плоскости интенсивность излучения, продифрагировавшего на одной оси (например, на оси q) определяется следующим образом:
+ 03/ + 03
jT(x,y)dx dy,(4)
где Т(х,у) - коэффициент оптического пропускания исследуемого фрактала. Это есть ОПФ оптической проекции фрактала на ось у. Если ее проекция является фракталом, то ее фрактальная размерность, определяемая по измерениям I(q), должна совпадать с размерностью исходного объекта при условии D d-i-l, где d размерность евклидова пространства фрактала.
Основной принцип распознавания образов в ЭВМ 10 состоит в том, чтобы построить поверхности, разделяющие гиперпространство на конечное число областей, каждая из которых имеет
/ п1
v
(S(q))(3) F(q)4 ,(I) q  i/ . Второй - структурный фактор . n q J
свой образ. После процесса обучения факт распознавания означает, что известные типы объектов будут правильно приписьюаться одному из классов, определенных при обучении; в том случае, если появляется неизвестный тип объекта, не имеющий отношения ни к одному известному классу, то ему приписывается новое подразделение гиперпространства.
Рассматриваемые конфигзфации можно характеризовать или различать с помощью некоторого (возможно, большого) числа свойств. Каждой характеристике (свойству) приписьгоается ось в пространстве состояний; наличие свойства обозначается единицей, отсутствие - нулем. В результате, конфигурации соответствует некоторое подпространство в пространстве состояний. Геометрически распознавание образов заключается в определении поверхностей, которые производят наилучшее разбиение многомерного гиперпространства на подпространства, соответствующие различным классам. Гиперповерхности, производящие разбиение, устанавливаются в процессе обучения.
Метод потенциальных функций (МПФ) 5 - это метод распознавания образов, основанный на аппроксимации рещающей функции с помощью разложения ее в ряд по известной системе функций. Решающее правило представляется в виде:
r  sign2ci- i(x),(5)
где X - распознаваемый сигнал, г - ответ распознающей системы о принадлежности сигнала к тому или иному классу, ;(х)- заранее
известные функции от сигнала,  коэффициенты, подлежащие определению в процессе обучения. Здесь , в случае  коэффициенты С; должны удовлетворять условию: ряд Аг должен
быть сходящимся при некоторых if, которые также образуют сходящийся ряд. При конечном п линейная комбинация функций ф.(х) рассматривается как оператор, отображающий множество сигналов X в п- мерное пространство признаков. Поскольку справедливо соотношение (5), в п-мерном пространстве признаков множества, соответствующие различным классам, линейно разделимы в спрямляющем пространстве. Таким образом, задача обучения зактпочается в отыскании гиперплоскости в спрямляющем пространстве, разделяющей два множества, соответствующие разным классам.
Обучение заключается в последовательном изменении коэффициентов С {с1,с2,...,с„} по приведенному ниже алгоритму. Распознавание образов после обучения состоит, в основном, в проверке новых типов, о принадлежности которых к определенному классу ничего не известно. ЭВМ 10, осуществляющая распознавание, будет указывать то подпространство, к которому принадлежит рассматриваемый тип 6.
Пусть (x) - функция разбиения, здесь вектор х характеризует свойства анализируемой конфигзфации, а у определяет класс, в котором она содержится:
, если хеА
у -1, если X еВ.(6)
Для решения используется аппроксимирующая функция:
Это конечная сумма функций ф.(х) (,2,...,п), которые линейно независимы и служат для аппроксимации f(x). Ошибка аппроксимации оценивается с помощью функционала:
I(c)  M.,{F(cf.(x)-y)j,(8)
где F - строго выпуклая функция. Для вектора С, дающего приближение, 1(с) достигает минимума. Соответствующий градиент равен:
VcQ(x,c)  F(cV(x)-y)  (25 (X),(9)
где F - производная от функции F по ее аргументу. Решение уравнения (9) осуществляется по методу стохастической аппроксимации:
c(k)-c(k-l)+ R(k)-VcQ(x(k),c(k-l)),(10)
здесь Vc или  - дифференциальный оператор набла.
Компоненты r(k) диагональной матрицы R(k) могут зависеть от числа щагов и от значений c(k-l)npH условии сходимости итерационного процесса c(k) для возрастающих k. Подставляя выражение (9) в (10), получим:
c(k)  c(k-l) + R(k). (k-l)(x(k)) - y(k).(x(k)). (И) -11 f(x)  cf.9J(x).(7) В случае непрерывного алгоритма гичный вид:  R(t). (t)()(x(t)) Как видно, в схеме персептрона вместо специальных пороговых функций должна быть взята система базисных функций i(x), состоящая из линейно независимых составляющих.
Общий алгоритм распознавания образов построен на условии, что знаки точной и аппроксимирующей функций разделения должны совпадать. Это означает, что задача распознавания образов сводится к решению совместной системы линейных неравенств. При этом находится вектор С, для которого знаки функций f(x) и f(x) одинаковы, т.е. этот вектор удовлетворяет неравенству:
y(k).c(k-l).(x(k))0.(13)
Решение неравенства сводится к решению уравнения:
y(k).c(k-l).J(x(k))  a(k-l).(14)
Вектор С, удовлетворяющий этому зфавнению, определяется при минимизации функционала:
I(c,a)-Mx{F(y-c.(x)-a)},  . (15)
В целом, для решения задачи распознавания образов используется алгоритм: обучения решение имеет аналоy(t). ф(х(1}}.(12) c(k)c(k - l)+R(k)(k)  - l)(x(k)) -a(k -1). y(k).(x(k))
a(k)a(k-l)-P.(k).(k).c(k-l)-(x(k))-a(k-l)+(16)
(k).c(k -1).Ф(x(k))-a(k -1) | }
Функциональный генератор 18 содержит функции- фракталы, являющиеся множествами с крайне нерегулярной разветвленной или изрезанной структурой. Основной характеристикой фрактала служит размерность Хаусдорфа-Безиковича - фрактальная размерность (ФР). При определении ФР рассматриваются всевозможные покрытия 4 фрактала М конечным или бесконечным набором шаров {Oi} радиуса п  s. При этом размерность фрактала М представляет такое число , что  при s- О для всех
у  8 , и inf  - « при S - о для всех у  6 ; такое граничI I
ное значение 5 - единственно.
ЛИТЕРАТУРА
1.Лукенсюк А.А., Маринец В.Л. Устройство для распознавания
2.Рафаилов М.Х.Устройство для распознавания
- 13протяженных линейных объектов. a.c.N 826372, G06K 9/30, 1981
оптических сигналов. А -С  J И 222 G06K 1/00, 9/00, 1978 3. 4. 5. 6.
- 14Мещанкин В.М.Персептрон. птические преобразования Фурье фракталов. Фракталы в физике. Труды VI международного симпозиума по фракталам в физике.М., Мир, 1988 Цыпкин Я.З.Оптимальные гибридные алгоритмы адаптации и обучения. Автоматика и телемеханика, 1968, 29, N8 Чаки Ф.Современная теория управления. М., Мир, 1975 а.с. N488230, G06K 9/02, ООЗс 9/08, 1976