Аналитика

Таким образом, переход от дискретного масштабирования образов объектов к дискретному масштабированию образов ситуаций вполне логичен. Автоматически возникают следующие вопросы: «Правомерно ли рассматривать множество признаков, как множество равно значимых для решения задачи распознавания элементов?», «Существуют ли пути автоматизации процесса прореживания точек в пространстве признаков?», «Как и какую метрику можно ввести в таком пространстве признаков?». Ответы на эти вопросы подсказывает все та же теория распознавания образов. Ответы, если расположить их по порядку, таковы: «Не правомерно», «Существуют (при специфической организации пространства признаков)», «Метрика должна вычисляться на основе анализа иерархии, упорядочивающей однотипные признаки». Иными словами,пространство признаков должно быть построено по иерархическому принципу, определяющему параметры алгоритма отсеивания менее информативных признаков. В этом случае процесс масштабирования эталона или образа ситуации до некоторого момента не будет приводить к потере существенных для распознавания черт ситуации. В области ситуационного анализа эти технологии, идеи которых были заложены еще в 1950-е, нашли применение лишь в конце 1980-х — начале 90-х годов.

При обработке изображений теория распознавания образов пошла дальше — с целью преодоления недостатков обычной растровой (построчной, поэлементной) дискретизации изображения были разработаны технологии векторизации контурных изображений по совокупности опорных точек. Это стало возможно благодаря дальнейшей математизации кибернетики и внедрению высокопроизводительной вычислительной техники. При использовании технологии векторизации контурное изображение, считываемое в режиме растрового сканирования, подвергается анализу с целью дальнейшего представления в виде совокупности фрагментов кривых, описывающихся примитивными функциями. Полученная в результате выполнения таких процедур совокупность математических описаний в дальнейшем позволяет осуществлять масштабирование контуров в обоих направлениях без потерь.

Но можно ли синтезировать подобные процедуры в отношении дискретного образа ситуации? Могут ли ситуации, представленные в виде знаковых моделей, построенных на основе текстов, быть описаны таким же образом? — Увы, нет — знаковые системы, используемые для описания ситуаций человеком (попросту — человеческая речь), устроены иначе, нежели числовой ряд, в котором между любыми двумя неравными числами, расположенными на числовой оси, если не налагаются особые ограничения, всегда может быть вставлено еще одно число. Любое слово или знак — это уже дискретный образ некоторого объекта, процесса или ситуации. Конечно, существуют способы параметризации отдельных терминов, но без введения строгой системы метризованных эталонов задачи сравнения решаются с очень низкой точностью (попробуйте определить размер «маленького румяного яблочка», описание которого встретилось в тексте, без знания того, что именно было взято в качестве эталона).

Но с другой стороны, мы уже рассматривали пример успешного снижения размерности задачи распознавания на примере метода А. Бертильона, продемонстрировавшего возможность идентификации лица по минимальному набору формальных признаков. Подобные методы могут быть использованы и в отношении ситуаций —задача состоит в том, чтобы синтезировать иерархическую систему признаков (терминов некоторого заданного уровня детализации), однозначно идентифицирующих ситуацию на заданном уровне иерархии описания (с заданной степенью точности). Создание такой системы позволяет успешно решать задачу классификации.