Проблемы квазислухового опознавания

Глаз действует, таким образом, и как некий отборочный фильтр, и как устройство предварительной обработки информации, выбирающее из входящих сигналов определенные, заданные внутренним строением устройства. Собственно процесс опознавания осуществляется в ассоциирующей системе. Сигнал, поступающий в эту систему, является описанием объекта или его образом.

Образ объекта сравнивается с эталонными образами и выявляются совпадения. В результате опознавания образ объекта относится к определенному классу образов.

Класс опознаваемых образов — это совокупность элементов, эталонные образы которых включены в одно множество.

Выше уже упоминались изоморфные преобразования объекта опознавания как фактора, затрудняющего работу опознающих устройств. Изоморфные преобразования не должны выводить оригинал за пределы поля деятельности опознающего устройства, которое характеризует возможности системы.

Теория автоматического опознавания использует обширный математический аппарат. Особенно важными являются теория множеств и математическая логика.

Для решения задач опознавания должны разрабатываться специальные алгоритмы. Эти алгоритмы в идеальном случае представляют собой математическое отображение элементов психофизиологической анализаторной деятельности.

Существуют и другие аспекты проблемы квазислухового опознавания. Так, имеют практическое значение работы по автоматическому опознаванию звуков неисправных машин, например авиационных моторов.

Автоматическое опознавание звуков моря позволит прогнозировать волнения и штормы.

В качестве примера можно привести одно из решений проблемы раннего предсказания штормов па основе имитации реакций медузы.

Оказалось, что это простейшее морское животное слышит не доступные слуху человека инфразвуковые колебания, которые хорошо распространяются в воде и появляются на 10-15 часов раньше шторма.

Комментарии запрещены.