УСТРОЙСТВО АССОЦИАТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ

Изобретение относится к области обработки данных для специальных применений, в частности, для преобразования сигналов и изображений, задаваемых невзвешенными цифровыми кодами, во взвешенные коды, и может быть использовано для обработки и распознавания сигналов и изображений.

Известно устройство, содержащее генераторы пилообразного напряжения, аналого-цифровые и цифроаналоговые преобразователи, элементы ИЛИ, блоки памяти функций принадлежности, блоки определения минимума, блоки сравнения, блоки вычитания из единицы, регистры, счетчик и элементы задержки с соответствующими связями [SU 1791815, G06F 7/58, 1990].

Недостатком устройства являются относительно узкие функциональные возможности.

Известно также устройство, содержащее n параллельных сумматоров, входы и выходы которых являются, соответственно, группой входов и группой выходов устройства, а также n блоков умножения на весовые коэффициенты, при этом вход i-го блока умножения на весовые коэффициенты (i=1…N) соединен с выходом i-го параллельного сумматора, а каждый из выходов j-ого блока умножения на весовые коэффициенты (j=1…N) соединен с соответствующим ему входом взвешенного сигнала i-го сумматора (i не = j) [А.В. Назаров, А.И. Лоскутов ″Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем″, Санкт-Петербург, ″Наука и Техника″, 2003 г., стр.231].

Недостатком этого устройства также являются относительно узкие функциональные возможности.

Кроме того, известно устройство, содержащее группу умножителей на весовые коэффициенты, входы которых являются входами устройства, параллельный сумматор, входы которого соединены к выходами умножителей на весовые коэффициенты, и блок вычисления активационной функции, вход которого соединен с выходом параллельного сумматора, а выход является выходом устройства [Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. М.: КомКнига, 2006, стр.ис.5.1.].

Недостатком и этого устройства также являются относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что устройство позволяет распознавать сигналы и изображения с использованием моделирования работы нейрона в допущении, что весовые коэффициенты для входных сигналов могут быть определены точно, что позволяет использовать их в умножителях на весовые коэффициенты. На практике значения весовых коэффициентов не всегда могут быть определены точно, и в большинстве случаев их значения являются нечеткими, ″размытыми″, что снижает точность устройства и сужает функциональные возможности известного устройства.

Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является устройство ассоциативного распознавания, содержащее первый параллельный сумматор и первый блок вычисления активационной функции, вход которого соединен с выходом первого параллельного сумматора, а выход является первым выходом устройства ассоциативного распознавания, Р-1 параллельных сумматоров со второго по Р-й, Р-1 блоков вычисления активационной функции со второго по Р-й, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных параллельных сумматоров, а выходы являются одноименными выходами устройства ассоциативного распознавания, а также Р групп с первой по Р-ю блоков формирования значений функций принадлежности, выходы каждой из которых соединены с входами одноименных параллельных сумматоров, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности с первого по К-й, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания [RU 2342702, С2, G06K 9/62, 27/06/2008].

Недостатком наиболее близкого технического решения является относительно узкие функциональные возможности и относительно низкая точность распознавания для случая, когда часть предъявляемых (входных, возбуждающих) сигналов, характеризующих наблюдаемое изображение, отсутствует, т.е. отдельные элементы и области изображений либо отсутствуют, либо полностью искажены. В этом случае суммирование значений функций принадлежности по элементам предъявляемого изображения может приводить к маскировке распознаваемых объектов за счет влияния отсутствующих или сильно искаженных элементов и областей изображений, что снижает достоверность их распознавания.

Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей и повышении точности распознавания при распознавании объектов в условиях отсутствия и/или сильного искажения отдельных областей изображения

Требуемый технический результат достигается тем, что в устройство, содержащее Р блоков вычисления активационной функции и Р групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания, введены Р групп дешифраторов, содержащих К дешифраторов, входы каждого из которых соединены с входами устройства ассоциативного распознавания, Р групп умножителей, содержащих К умножителей, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующего блока формирования функции принадлежности, выходами соответствующего дешифратора, и Р блоков выделения максимального сигнала, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующей группы умножителей, а выходы каждого из Р блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из Р блоков вычисления активационной функции.

Дополнительно отметим, что, как будет показано ниже, предлагаемое техническое решение может быть реализовано с помощью известных элементов цифровой техники. Следовательно, оно отвечает критерию промышленной применимости.

На чертеже представлена электрическая структурная схема устройства ассоциативного распознавания (фиг.1).

Устройство ассоциативного распознавания содержит Р блоков выделения максимального сигнала с первого 1-1 по 1-Р и Р блоков вычисления активационной функции с первого 2-1 по 2-Р, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных блоков выделения максимального сигнала 1-1…1-Р.

Устройство ассоциативного распознавания содержит также Р групп с первой 3-1 по Р-ю 3-Р блоков формирования значений функций принадлежности, Р групп с первой 4-1 по Р-ю 4-Р умножителей и Р групп с первой 5-1 по Р-ю 5-Р дешифраторов, при этом каждая из Р групп дешифраторов содержит К дешифраторов с первого по К-й (5-1-1,5-1-2, …, 5-1-К, …, 5-Р-К), входы каждого из которых соединены с входами устройства, каждая из Р групп умножителей содержит К умножителей с первого по К-й (4-1-1, … 4-1-К, … 4-Р-1, … 4-Р-К), входы каждого из которых соединены с выходами одноименных блоков формирования значений функции принадлежности Р групп формирований значений функции принадлежности и выходами одноименных дешифраторов Р групп дешифраторов, а выходы соединены с входами одноименных блоков выделения максимального сигнала 1-1…1-Р, при этом, каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности с первого по К-й (3-1-1, …, 3-1-К, … 3-Р-1, …, 3-Р-К), входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания.

Блок выделения максимального сигнала является стандартным элементом вычислительной техники, а блоки формирования значений функций принадлежности и блоки вычисления активационной функции охарактеризованы на функциональном уровне и в предложенном техническом решении используются примеры их выполнения из устройства-прототипа.

Работает устройство ассоциативного распознавания следующим образом.

Предварительно анализируется Р групп образцов сигналов или изображений по нечеткой, ″размытой″ информации, например, по зашумленным фотографиям. Следовательно, отсутствие точных эталонных изображений образцов заменяется их ассоциативными, нечеткими, ″размытыми″ изображениями. В результате для каждого элемента из Р изображений формируется функция принадлежности этого элемента в соответствии с наиболее типичным уровнем сигнала, соответствующего эталонному изображению. На основе подобных функнций производится программирование блоков формирования значений функций принадлежности (3-1-1…3-1-К, … 3-Р-1…3-Р-К).

На входы блоков 3-1-1…3-1-К, … 3-Р-1…3-Р-К формирования значений функций принадлежности поступают входные (возбуждающие) сигналы. При этом на входы одноименных блоков каждой из Р групп блоков подаются одноименные сигналы, например сигналы, характеризующие одинаковые элементы изображения. Каждый из этих сигналов преобразуется в соответствующем ему блоке 3-1-1…3-1-К, … 3-Р-1…3-Р-К в значение функции принадлежности, которое отражает нечеткое представление о соответствии уровня входного сигнала соответствующему эталонному сигналу (элементу изображения).

Каждый из блоков 3-1-1…3-1-К, … 3-Р-1…3-Р-К настроен на свой вид функции принадлежности.

В блоках 4-1-1, … 4-1-К, … 4-Р-1, … 4-Р-К умножителей сформированные функции принадлежности умножаются на весовые коэффициенты, отражающие представление о значимости соответствующего элемента изображения в эталонном образе, определяемом по значению, выдаваемому соответствующим дешифратором.

Дешифраторы 5-1-1, …, 5-1-К, …, 5-Р-К в зависимости от уровней входных сигналов устройства выдают значение весового коэффициента для соответствующего элемента изображения. В случае отсутствия части входных сигналов коэффициенты на оставшиеся входные сигналы могут увеличиваться.

В блоках 1-1…1-Р выделения максимального сигнала из сформированных значений сигналов с умножителей соответствующих им групп блоков умножителей выделяются максимальные сигналы, которые подаются на входы соответствующих блоков 2-1…2-Р вычисления активационной функции. В простейшем случае они могут быть выполнены в виде пороговых блоков.

При превышении их пороговых уровней на выходах формируется уровень логической единицы, который сигнализирует о распознавании входного сигнала при нечетком представлении о значении его отдельных элементов.

Таким образом, в предложенном устройстве достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей, поскольку распознавание изображения производится с использованием информации о ситуационной значимости отдельных элементов изображения и ранговой обработки сигналов путем выделения максимального сигнала.

Кроме того, повышается и точность распознавания, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, либо отсутствуют, либо полностью искажены, т.е. отдельные элементы и области изображений не совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов, при этом учитывается информация о значимости отдельных элементов изображения. В предложенном техническом решении выделение максимального значения из множества значений функций принадлежности практически исключает ошибки при распознавании, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, либо отсутствуют, либо являются полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью не совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов, с учетом значимости данных элементов.