<<
>>

21. Несколько задач на распознавание

Перейдем теперь отвсе еще абстрактных рассуждений к некоторым конкретным результатам. Образы, разумеется, можно выбирать совершенно произвольно, и ничто не мешает нам рассматривать не лица целиком,

Рис.

21.1. Фотографии области рта, хорошо различаемые компьютером

Рис. 21.2. Еще два изображения, которые компьютер отличает как одно от другого, так и от вышеприведенных

Рис. 21.3. Фотографии области глаз, хорошо различаемые компьютером

а отдельные выражения этих самых лиц. Анализ выражений лица играет существенную роль и в психологии, и при исследовании болезней состояний в психиатрии. Возникает вопрос: а способен ли компьютер однозначно определить столь тонкую вещь, как различие в выражениях лица? Приведем несколько небольших, но весьма типичных, примеров из проработанного нами вместе с Робертом Хёнлингером и Филиппосом Вангером обширного материала. Сначала о том, удается ли компьютеру отличать друг от друга по выражению не только целые лица, но и отдельные участки лиц (например, область рта или глаз). В первой серии экспериментов мы сохранили в памяти компьютера в качестве прототипов несколько изображений двух участков лица (области рта и области глаз) одного и того же человека в различных эмоциональных состояниях, а затем предложили компьютеру одно из этих изображений в качестве тестового образа. Компьютер оказался на удивление проницательным и смог заметить различие между выражениями лица, приведенными на рис. с 21.1 по 21.3. Несколько более сложной оказалась

Рис. 21.4. Четыре сохраненных в памяти компьютера плана городов

для компьютера задача по различению мимики разных людей; удалась лишь небольшая часть попыток. Однако способность компьютера к распознаванию человеческих эмоций резко улучшилась — до 90% верных ответов — после того как для запоминания ему предоставили усредненные прототипы.

При создании таких прототипов были использованы фотографии различных участков лиц (например, области рта) примерно десяти человек в определенном эмоциональном состоянии; затем было вычислено среднее значение уровня серого в одинаково расположенных пикселях всех фотографий одного участка лица и на основе полученных данных создано его усредненное изображение. Выяснилось, что с помощью усредненного прототипа компьютер способен узнавать выражение лица людей, не входящих в число тех, фотографии которых использовались для создания этого само-го прототипа. Исходя из результатов эксперимента можно предположить, что и человеческий мозг создает свои прототипы посредством подобного усреднения — по крайней мере, при распознавании лиц. Об удивительном подтверждении тому мы расскажем в одной из последующих глав.

Рис. 21.5. Компьютерная реконструкция плана города по предложенному фрагменту; кроме этого, компьютер определяет и название города, закодированное буквой

Рис. 21.6. По буквенному коду компьютер восстанавливает план города на основе сохраненных изображений

Хотя компьютер оказался способен различать сами по себе выражения лиц, интерпретация этих выражений, т. е. определение их эмоционального смысла (радость, грусть, злость) ему, естественно, пока не по силам. Его, однако, можно определенным образом запрограммировать и тем самым, так сказать, научить узнавать собственно эмоции — так, чтобы на экран монитора рядом с предложенным компьютеру изображением лица выводилась бы еще и его интерпретация (верная!).

В качестве следующего примера проиллюстрируем процесс распознавания плана города (рис. 21.4-21.6). Вообще говоря, область возможных применений описанного процесса распознавания практически безгранична: сравнение промышленных деталей и отыскание бракованных, сортировка упаковок по надписям на них — например, в фармакологической промышленности — и многое другое. Как бы то ни было, обсуждение радужных перспектив применения синергетического компьютера не является целью нашей книги, и поэтому мы обратимся к основным моментам, связывающим работу синергетического компьютера с деятельностью мозга.

<< | >>
Источник: Хакен Г., Хакен-Крелль М.. Тайны восприятия. — Москва: Институт компьютерных исследований, 2002, 272 стр.. 2002

Еще по теме 21. Несколько задач на распознавание:

  1. 9.3.2.3. Прояснение (распознавание) активирующего события
  2. 6.3. Свойства действия
  3. 6.4. Этапы процесса усвоения
  4. 10.8. Качество сформированных понятий при управлениипроцессом их усвоения
  5. Лекция 1. Психология как наука. Предмет и задачи психологии. Отрасли психологии
  6. Распознавание
  7. 1.4. АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ
  8. 6.2. ОПИСАНИЕ СИГНАЛА НА ВХОДЕФОНЕТИЧЕСКОГО ИНТЕРПРЕТАТОРА
  9. 16. Синергетика и распознавание образов
  10. 21. Несколько задач на распознавание
  11. 22. Распознавание синергетическим компьютером зашумленных и профильтрованных изображений
  12. 23. Плоские трансформации изображений — первый подход к распознаванию
  13. 1.1. Понятие, предмет и задачи судебной психиатрии