Теоретические проблемы применения экстенсиональных методов
распознавания связаны с проблемами поиска информативных групп
признаков, нахождения оптимальных метрик для измерения сходства
и различия объектов и анализа структуры экспериментальной инфор-
мации. В то же время успешное решение перечисленных проблем
позволяет не только конструировать эффективные распознающие ал-
горитмы, но и осуществлять переход от экстенсионального знания
эмпирических фактов к интенсиональному знанию о закономерностях
их структуры.
Переход от экстенсионального знания к интенсиональному проис-
ходит на той стадии, когда формальный алгоритм распознавания уже
сконструирован и продемонстрировал свою эффективность. Тогда про-
водится изучение механизмов, за счет которых достигается полученная
эффективность. Такое изучение, связанное с анализом геометрической
структуры данных, может, например, привести к выводу о том, что до-
статочно заменить объекты, представляющие тот или иной диагности-
ческий класс, одним типичным представителем (прототипом). Также
возможно, что каждый диагностический класс достаточно заменить
несколькими объектами, осмысленными как типичные представители
некоторых подклассов.
Обзор методов распознавания образов показывает, что в насто-
ящее время для большинства теоретически разработанных методов
распознавания их программная реализация отсутствует. Следователь-
но, остается недостаточно изученным вопрос о применимости тех или
иных теоретических методов распознавания для решения практиче-
ских задач при реальных (т.е. довольно значительных) размерностях
данных и на конкретных современных компьютерах.
Упомянутое выше обстоятельство может быть понято, если учесть,
что сложность математической модели экспоненциально увеличивает
трудоемкость программной реализации системы и в такой же степени
снижает вероятность того, что эта система будет работать на прак-
тике. Это означает, что в действительности на рынке могут найти
спрос только такие программные системы, в основе которых лежат
достаточно простые и “прозрачные” математические модели. Поэтому
разработчик, заинтересованный в тиражировании своего программно-
го продукта, подходит к выбору математической модели не с чисто
научной точки зрения, а скорее как прагматик, с учетом возможностей
программной реализации. Модель должна быть как можно проще, а
значит и разработку ее следует вести с меньшими затратами и более
качественно: созданная модель должна обязательно работать.
Несмотря на высокий уровень исследований в рассматриваемой
области, создание практически значимых систем для распознавания
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
183
