Розпізнавання образів, науковий напрям, пов'язаний з розробкою принципів і побудовою систем, призначених для визначення приналежності даного об'єкту до одного із заздалегідь виділених класів об'єктів. Під об'єктами в Р. о. розуміють різні предмети, явища, процеси, ситуації, сигнали. Кожен об'єкт описується сукупністю основних характеристик (ознак, властивостей) Х = ( x 1 ..., x i ..., x n ), де i -а координата вектора Х визначає значення i -ої характеристики, і додатковою характеристикою S , яка вказує на приналежність об'єкту до деякого класу (образу). Набор об'єктів, що заздалегідь класифікуються, тобто таких, в яких відомі характеристики Х і S , використовується для виявлення закономірних зв'язків між значеннями цих характеристик і тому називаються повчальною вибіркою. Ті об'єкти, в яких характеристика S невідома, утворюють контрольну вибірку. Окремі об'єкти повчальної і контрольної вибірок називаються реалізаціями.
Одне з основних завдань Р. о. — вибір правила (вирішальній функції) D , відповідно до якого за значенням контрольній реалізації Х встановлюється її приналежність до одного з образів, тобто вказуються «найбільш правдоподібні» значення характеристики S для даного Х. Вибір вирішальної функції D потрібно виробити так, щоб вартість пристрою, що самого розпізнає, його експлуатації і втрат, пов'язаних з помилками розпізнавання, була мінімальною. Прикладом завдання Р. о. цього типа може служити завдання розрізнення нафтоносних і водоносних пластів за непрямими геофизичними даними. По цих характеристиках порівняно легко виявити пласти насичені рідиною. Значно складніше визначити, наповнені вони нафтою або водою. Потрібно знайти правило використання інформації, що міститься в геофизичних характеристиках, для віднесення кожного насиченого рідиною пласта до одного з двох класів — водоносному або нафтоносному. При рішенні цієї задачі в повчальну вибірку включають геофизичні дані розкритих пластів.
Успіх в рішенні задачі Р. о. залежить значною мірою від того наскільки вдало вибрані ознаки Х. Вихідний набір характеристик часто буває дуже великим. В той же час прийнятне правило має бути засноване на використанні невеликого числа ознак, найбільш важливих для отліченія одного образу від іншого. Так, в завданнях медичної діагностики поважно визначити, які симптоми і їх поєднання (синдроми) слід використовувати при постановці діагнозу даного захворювання. Тому проблема вибору інформативних ознак — важлива складова частина проблеми Р. о.
Проблема Р. о. тісно пов'язана із завданням попередньої класифікації, або таксономієй .
В основному завданні Р. о. про побудову вирішальних функцій D використовуються закономірні зв'язки між характеристиками Х і S , що виявляються на повчальній вибірці, і деякі додаткові апріорні припущення, наприклад наступні гіпотези: характеристики Х для реалізацій образів є випадковими вибірками з генеральних совокупностей з нормальним розподілом (див. нижчий — Р. о. в математичній статистиці); реалізації одного образу розташовані «компактно» (в деякому розумінні); ознаки в наборі Х незалежні і т.д.
В області Р. о. істотно використовуються ідеї і результати багато ін. наукових напрямів — математики, кібернетики, психології і т.д.
В 60-х рр. 20 ст у зв'язку з розвитком, електронної техніки, зокрема ЕОМ(електронна обчислювальна машина), широке вживання отримали автоматичні системи розпізнавання. Під системами розпізнавання зазвичай розуміють комплекси засобів, призначених для вирішення описаних вище, завдань. Методи Р. о. використовуються в процесі машинної діагностики різних захворювань, для прогнозування корисних копалини в геології, для аналізу економічних і соціальних процесів, в психології, криміналістиці, лінгвістиці, океанології, хімії, ядерній і космічній фізиці, в автоматизованих системах управління і т.д. Їх вживання виправдане практично усюди, де доводиться мати справу з класифікацією експериментальних даних. Див. також Кібернетика,Кібернетика технічна,Автоматична система, що виучується .
Літ.: Себестіан Г.-С., Процеси ухвалення рішень при розпізнаванні образів, пер.(переведення) з англ.(англійський), До., 1965; Бонгард М. М., Проблема пізнавання, М., 1967; Ципкин Я. З., Адаптація і вчення в автоматичних системах, М., 1968; Айзерман М. А., Браверман Е. М., Розоноер Л. І., Метод потенційних функцій в теорії вчення машин, М., 1970; Загоруйко П. Р., Методи розпізнавання і їх вживання, М., 1972; Вапник Ст Н., Червоненкис А. Я., Теорія розпізнавання образів, М., 1974.
А. А. Свинок, Н. Р. Загоруйко.
Р. о. в математичній статистиці — клас завдань, пов'язаних з визначенням приналежності даного спостереження до однієї з генеральних совокупностей (з невідомими розподілами), які представлені лише кінцевими вибірками. Як дане спостереження може виступати і сукупність спостережень (вибірка) з однієї з представлених генеральних совокупностей. Кожним спостереженням є число або вектор. Часто вказаний клас завдань називають також аналізом дискримінанта або класифікацією.
Передбачимо, що відомі n 1 спостережень з генеральної сукупності A 1 , n 2 спостережень з генеральної сукупності А 2 і т.д., n m спостережень з генеральної сукупності A m , m ³ 2 . Дана також вибірка z = ( z 1 ..., z n ). Завдання Р. о. полягає у визначенні, який з генеральних совокупностей A j , j = 1, 2..., m, належить вибірка z. При цьому зазвичай приймається припущення про те, що розподіли P (·) совокупностей A j належать деякому сімейству { P (Q, •)} розподілів, залежних від векторного параметра Q, так що P j (•) = Р (Q j ·), де Q j невідомі.
Якщо задані втрати L ij , які несе спостерігач, відносячи вибірку 2 до сукупності (образу) A j , коли вона насправді належить A i , то сформульоване завдання може розглядатися і вирішуватися за допомогою методів теорії статистичних ігор [стратегією природи тут є набір (Q 1 ..., Q m , j ), де j вказує номер сукупності, до якої відноситься z ]. В цьому випадку можливе відшукання оптимальних «вирішальних функцій», що мінімізують в тому або іншому сенсі втрати спостерігача.
Завдання Р. о. виявляються вельми важкими і досліджені (1975) лише в окремих окремих випадках. Для загальної проблеми за наявності деяких додаткових припущень можна вказати асимптотика оптимальні правила, що дають втрати, що наближаються до мінімальних, коли числа n j , необмежено зростають.
Сформульовані завдання є однією з найбільш природних математичних моделей (формалізацій) для завдань Р. о.
А. А. Свинок.
Біологічний аспект Р. о. тісно пов'язаний з організацією поведінки тварин, які в природних умовах, як правило, сприймають зовнішні об'єкти одночасно різними органами чуття; тому образи реальних предметів об'єднують в собі зрітельниє, тактильні, смакові і ін. характеристики. Для зручності дослідження зазвичай розділяють процеси, пов'язані із сприйняттям і розпізнаванням оптичних, акустичних і інших властивостей предметів. Термін «образ» частіше застосовують у зв'язку із зоровим і слуховим сприйняттям. Найдетальніше вивчено розпізнавання зрітельних образів.
Зрітельно сприйманий тваринами і людиною навколишній світ — це тривимірний простір з об'ємними об'єктами відносно постійної форми і забарвлення, як правило несамосвітними і поміщеними в прозоре середовище (повітря, воду). Унаслідок рухливості як самих тварин, так і деяких зовнішніх об'єктів, кожному, навіть незмінному предмету, відповідає безліч різних його зображень на сітківці ока, що є плоскими проекціями предметів на поверхню її світлочутливих рецепторів. Найважливіша функція системи зору — реконструкція тривимірного світу на основі цих плоских зображень, що необхідне для організації активної поведінки тварин. Зовнішнім проявом роботи механізмів, що здійснюють таку реконструкцію, служить константна сприйняття людиною і твариною розміру, форми і кольору предметів. Не менш важлива функція зорової системи — класифікація об'єктів відповідно до їх біологічної значущості для тварини (те, що зазвичай розуміється під пізнаванням). Залежно від вигляду тварини і рівня організації його зорової системи пізнавання відбувається різно: тварини відрізняються як по здатності сприймати певні оптичні властивості об'єктів (видима область спектру, колір, поляризована світла), так і по мірі складності обробки зорової інформації. В нижчих тварин вже в сітківці є спеціалізовані, т.з. детекторні нервові клітини, виділяючі біологічно важливі ознаки об'єктів безпосередньо з сітчастого зображення (наприклад, «детектор темної плями» у жаби). У вищих тварин велике значення мають зорові центри головного мозку, де теж знайдені спеціалізовані нервові клітини з вельми складними властивостями. Окрім природжених механізмів Р. о., в роботі зорової системи, як і ін. рецепторних систем, велике значення має індивідуальний досвід (навчення ) і одна з його своєрідних форм — збереження .
Не дивлячись на величезну різноманітність тварин і відмінності в апаратах зору, є багато загального в способах обробки зорової інформації тваринами різних видів. Про це свідчить, зокрема спільність засобів зорового маскування, залучення і відлякування, широко використовуваних в світі тваринних. Ряд особливостей сприйняття і Р. о., краще вивчених для зорового процесу, має загальне значення. Так, вирішувана слуховою системою завдання стабільного сприйняття (правильність пізнавання) слухових образів в змінних умовах аналогічне завданню константного пізнавання забарвлення. Див. також статті Сприйняття,Зір і літ.(літературний) при них.
Літ.: Глезер Ст Д., Невськая А. А., Пізнання зорових образів, в збірці: Фізіологія сенсорних систем, ч. 1 — фізіологія зору, Л., 1971 (Керівництво по фізіології); International joint conference on pattern recognition. Proceedings..., N. Y., 1973.
