|
объекта и эти части находятся в соответствующих отношениях. Сами части получают интерпретацию только в составе предполагаемого целого гипотезы об объекте. Принцип целенаправленности исходит из того, что распознавание строится как процесс выдвижения и целенаправленной проверки гипотез о целом, в нашем случае о символе, изображенном в данном месте строки. Источниками гипотез являются признаковые классификаторы и контекстная информация. Части изображения анализируется не априорно, а только в рамках выдвинутой гипотезы о целом. Традиционный подход, состоящий в интерпретации того, что наблюдается на изображении, заменяется процедурой целенаправленного поиска того, что ожидается на изображении. Целостно-целенапра вленный процесс распознавания Процесс распознавания с использованием признаковых классификаторов ОБЪЕКТ РЛСЯОЭНАЗАЮЯ ОБЪЕКТ ^ОРИГИНАЛ) ИСГСЗИМАЖЯ (СРИГИН*Л! Прокрсагиюгм \ 16ЛЕНОПРАВЛЕННЫЙ ПОИСКСТРУКТУРНЫХ элакнтов *а Вычис.*я*ие "ринаю* СТР'ОГТУРЦ»!Е ЭТАЛОНЫ Сменен** ч^ЕПОСТНАЯ 9*«т>м пяшз<се МОДЕЛЬ! спризнАюеьыи ЭТАПОАУИ Рис. 3.1. Сравнение целостно-целенаправленного процесса распознавания и традиционных подходов. Использование контекстной информации постулирует, что распознавание объекта должно быть частью интегральной процедуры распознавания более высокого уровня. Процедура распознавания одного символа должна иметь доступ к информации от вышестоящих уровней, например, о гипотезе деления слова на символы или об имеющихся контекстных ограничениях. Применительно к распознаванию символов принцип использования контекстной информации можно рассматривать как распространение принципов целостности и целенаправленности на уровень распознавания слов и строк. 56 |
отношениями. Изображение интерпретируется как конкретный объект, только если на нем присутствуют все структурные части этого объекта и эти части находятся в соответствующих отношениях. Сами части получают интерпретацию только в составе предполагаемого целого > гипотезы об объекте. Согласно принципу целенаправленности, распознавание строится как процесс выдвижения и целенаправленной проверки гипотез о целом, в нашем случае о символе, изображенном в данном месте строки. Источниками гипотез являются признаковые классификаторы и контекстная информация. Части изображения анализируется не априорно, а только в рамках выдвинутой гипотезы о целом. Традиционный подход, состоящий в интерпретации того, что наблюдается на изображении, заменяется подходом, состоящим в целенаправленном поиске того, что ожидается на изображении. Использование контекстной информации постулирует, что распознавание объекта должно быть частью интегральной процедуры распознавания более высокого уровня. Процедура распознавания одного символа должна иметь доступ к информации от вышестоящих уровней, например о гипотезе деления слова на символы или об имеющихся контекстных ограничениях. Применительно к распознаванию символов принцип использования контекстной информации можно рассматривать как распространение принципов целостности и целенаправленности на уровень распознавания слов и строк. Чтобы создать структурный классификатор, удовлетворяющий перечисленным выше принципам, необходимо: а) разработать язык структурных описаний, который позволяет описывать символ как набор структурных элементов, связанных пространственнометрическими отношениями; б) разработать и реализовать алгоритмы поиска на изображении объектов, удовлетворяющих структурному описанию; с) разработать и реализовать программную систему, позволяющую составлять и настраивать структурные описания символов и визуализировать результаты их сопоставления. Хорошо известно, что с ростом числа классов сложность классификатора растет, в то время как его точность падает. С этой точки зрения наиболее простым случаем является выбор одного их двух возможных классов. Однако такой классификатор на 34 |