В результате проведенного анализа можно сделать следующие вы-
воды о возможных областях применения методов распознавания.
Все экстенсиональные и интенсиональные методы (за исключени-
ем метода, основанного на оценках плотностей распределения зна-
чений признаков) работают с пространством признаков, для которого
характерно небольшое число параметров. Метод, основанный на оцен-
ках плотностей распределения, работает только с небольшим числом
признаков, а для метода, основанного на предположении о классе ре-
шающих функций, требуется задавать ортонормированную систему
признаков.
Экстенсиональные методы могут применяться также в случае не-
большого числа классов образов. Из интенсиональных методов ло-
гические и лингвистические могут работать с произвольным числом
классов образов; метод, основанный на предположении о классе ре-
шающих функций, применим в случае хорошего разделения классов
образов, а при использовании метода, основанного на оценках плотно-
стей распределения, требуется знание закона распределения значений
признаков и набора большой статистики.
Результаты анализа ограничений методов распознавания образов
приведены в таблице.
Таблица
Ограничения методов распознавания образов
Методы
распозна-
вания
Ограничения
Зависи-
мость
резуль-
татов от
метрики
Вычисли-
тельная
трудо-
емкость
Техни-
ческая
сложность
Полный
перебор
Прочее
Интенсиональные методы
Методы,
основанные
на оценках
плотностей
распределе-
ния значений
признаков
Нет
Средняя Низкая
+ Высокая чувствитель-
ность к непредстави-
тельности обучающей
выборки и артефактам
Методы,
основанные
на предполо-
жениях о
классе реша-
ющих функ-
ций
Нет
Низкая
Низкая
–
Должен быть заранее
известен вид решаю-
щей функции. Невоз-
можность учета новых
знаний о корреляциях
между признаками
180
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
