Одна
из возможных гипотез состоит в том, что хранящийся в ДП
код представляет собой миниатюрную копию (или <эталон>)
данного стимула; для каждого распознаваемого нами стиму-
ла в ДП имеется его внутренний дубликат, который и исполь-
зуется при распознавании. Согласно этой гипотезе, для рас-
познавания образа приходится сравнивать данный стимул с
длинным рядом эталонов, хранящихся в ДП. Распознание
совершится в тот момент, когда будет выбран наиболее под-
ходящий для данного стимула, эталон и тем самым опреде-
лится, что же представляет собой этот стимул.
Однако гипотеза эталонов слишком проста; она чересчур
наивна, чтобы служить основой для теории распознавания
образов. Ее главный недостаток-огромное количество не-
обходимых эталонов. Рассмотрим, например, распознавание
одного не очень сложного стимула - буквы А. Согласно ги-
потезе эталонов, в ДП имеется копия этой буквы, с которой
сравнивается любой стимул, похожий на А, когда бы он ни
появился, и которая соответствует ему лучше, чем любой дру-
гой эталон. Отсюда, однако, следует, что нам понадобится
отдельный эталон для каждой разновидности буквы А. Изме-
нилась величина стимула? Нужен другой эталон. Если слегка
повернуть букву, нужен будет еще один эталон. Для какого-
нибудь своеобразного начертания, например , опять-таки
потребуется свой особый эталон. Если у нас не будет эталонов
для всех этих разновидностей буквы А, то при распознава-
нии неизбежно возникнут ошибки. Например, может оказать-
ся, что наклонное А лучше соответствует эталону для R, чем
для А, и тогда, встретившись с А, мы распознаем его как R.
Чтобы исключить возможность таких ошибок, понадобится
бесчисленное множество эталонов, несомненно гораздо боль-
шее, чем может вместить ДП.
Гипотезу эталонов можно видоизменить, сделав ее го-
раздо более приемлемой. Одна модификация состоит в том,
чтобы добавить к модели процесс, который предшествует со-
поставлению и служит для <очистки> входного стимула. Та-
кая предварительная обработка могла бы придавать стимулу
стандартное положение и стандартные размеры. Этот про-
цесс называют <нормализацией>, так как он устраняет раз-
личные неправильности в форме стимула и приводит его к
более обычному виду. Например, если стимул имел вид Д ,
то в результате нормализации он уменьшился бы, искрив-
ленная правая часть была бы выпрямлена, и все это
произошло бы еще до сравнения стимула с эталоном.
Подобный процесс сильно сократил бы число эталонов, не-
обходимых для распознавания буквы А.
Однако нормализация, предшествующая сравнению, не
позволяет снять все трудности, связанные с эталонной гипо-
тезой. Логически возникает следующее возражение: для того
чтобы знать правильную ориентацию и величину стимула,
нужно заранее знать, какой образ представляет данный сти-
Распознавание образов
мул. Например, какую ориентацию должен иметь стимул,
имеющий вид наклоненного Q? В одном случае он будет
выглядеть как Р, а в другом как Q. Чтобы знать, какой из.
этих двух поворотов будет правильным, необходимо сначала
решить, какая это буква. Но эта задача возлагается именно.
на систему распознавания, а не на предшествующий ей пре-
образователь. С этой логической проблемой, однако, нетруд
но справиться. Во-первых, при резких отклонениях стимула
от стандартной ориентации он, по всей вероятности, окажется:
нераспознаваемым. Иными словами, нет нужды постулиро-
вать, что этот предварительный процесс сможет перерабо-
тать сильно наклоненную букву Q, если в действительности
распознающая система не способна иметь дело с такого
рода стимулами. Во-вторых, подлежащие распознаванию
стимулы обычно включены в какой-то более обширный кон-
текст, и этот контекст может помогать процессу нормализа-
ции, подсказывая, как нужно изменить положение или вели-
чину данного стимула.
В более общем плане контекст сильно помогает процессу
распознавания, сокращая число образов, которым мог бы со-
ответствовать данный стимул. Кроме того, контекст облег-
чает решение таких проблем, как распознавание совершенно.
новых стимулов. Как нам удается распознать такой стимул,
как /\, если мы его никогда раньше не видели? Совершен-
но очевидно, что в ДП не может быть соответствующих эта-
лонов. В каком качестве будет распознан подобный стимул,
зависит от того, когда и где мы с ним встретимся. Если он
появится при обсуждении распознавания букв алфавита, то
он, возможно, будет воспринят как буква А, если же мы.
встретим его в такой карикатуре:
то вряд ли он нам покажется похожим на А
И он совершен
но прав"
ПРОТОТИПЫ
Контекст может помочь нам справиться с некоторыми
трудностями, присущими гипотезе эталонов, но он не позво-
ляет решить проблему полностью. Дело в том, что многие
стимулы, которые мы умеем распознавать, предстают перед
нами вне специального контекста, и тем не менее мы рас-
Глава 4
познаём их, несмотря на различия в размерах и ориентации.
В связи с этим нужно, по-видимому, иметь такую эталонную
систему, которая допускает некоторые вариации или <рас-
плывчатость> входящих в нее образов. Иными словами, рас-
познающее устройство должно хорошо работать и при нали-
чии мелких вариаций, которые могут оставаться после <очи-
стки> стимула. После введения в распознающее устройство
эталонов, допускающих вариации, система становится более
сходной с так называемой системой прототипов, или систе-
мой, основанной на схемах.
""-Схема-это просто набор правил для создания или опи-
сания прототипа, под которым мы здесь имеем в виду некую
.абстрактную фигуру, отображающую основные элементы ка-
кого-то множества стимулов. Например, прототип самолета
можно представлять себе в виде длинной трубы, к которой
прикреплены два крыла; все самолеты окажутся различными
вариантами этого прототипа. Иными словами, прототип-это
некая сущносгь, некая главная или средняя тенденция, да-
Г"Ж6, если хотите, платонова <идея>. Согласно прототипной ги-
J потезе распознавания образов, в ДП хранятся прототипы-
\J обобщенные, идеализированные образцы известного множе-
ства стимулов. Теоретически любой стимул можно закодиро-
вать в виде Трототипа в сочетании с перечнем вариаций,
_ после чего все поступающие стимулы можно сопоставлять с
прототипами, а не с эталонами, (Таким образом, концепция
..эталонов заменяется здесь концепцией прототипов). Предпо-
лагается, что наша долговременная память содержит прото-
типы всех распознаваемых нами категорий-собак, челове-
ческих лиц, букв А и т. д.,- что и позволяет нам узнавать
отдельных представителей этих категорий.
Существуют ли прототипы на самом деле? Судя по неко-
торым экспериментальным данным, на этот вопрос можно
ответить утвердительно: известны случаи формирования про-
тотипов для множеств стимулов. Например, Познер и Кил
(Posner a. Keele, 1968) провели эксперимент, в котором испы-
туемые вели себя так, как если бы у них вырабатывались
прототипы. Прежде всего Познер и Кил построили прототи-
пические образы, состоявшие из 9 точек каждый. В некото-
рых случаях эти точки располагались в виде геометрической
фигуры, например треугольника, в других-в виде буквы,
в третьих-случайным образом.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98
из возможных гипотез состоит в том, что хранящийся в ДП
код представляет собой миниатюрную копию (или <эталон>)
данного стимула; для каждого распознаваемого нами стиму-
ла в ДП имеется его внутренний дубликат, который и исполь-
зуется при распознавании. Согласно этой гипотезе, для рас-
познавания образа приходится сравнивать данный стимул с
длинным рядом эталонов, хранящихся в ДП. Распознание
совершится в тот момент, когда будет выбран наиболее под-
ходящий для данного стимула, эталон и тем самым опреде-
лится, что же представляет собой этот стимул.
Однако гипотеза эталонов слишком проста; она чересчур
наивна, чтобы служить основой для теории распознавания
образов. Ее главный недостаток-огромное количество не-
обходимых эталонов. Рассмотрим, например, распознавание
одного не очень сложного стимула - буквы А. Согласно ги-
потезе эталонов, в ДП имеется копия этой буквы, с которой
сравнивается любой стимул, похожий на А, когда бы он ни
появился, и которая соответствует ему лучше, чем любой дру-
гой эталон. Отсюда, однако, следует, что нам понадобится
отдельный эталон для каждой разновидности буквы А. Изме-
нилась величина стимула? Нужен другой эталон. Если слегка
повернуть букву, нужен будет еще один эталон. Для какого-
нибудь своеобразного начертания, например , опять-таки
потребуется свой особый эталон. Если у нас не будет эталонов
для всех этих разновидностей буквы А, то при распознава-
нии неизбежно возникнут ошибки. Например, может оказать-
ся, что наклонное А лучше соответствует эталону для R, чем
для А, и тогда, встретившись с А, мы распознаем его как R.
Чтобы исключить возможность таких ошибок, понадобится
бесчисленное множество эталонов, несомненно гораздо боль-
шее, чем может вместить ДП.
Гипотезу эталонов можно видоизменить, сделав ее го-
раздо более приемлемой. Одна модификация состоит в том,
чтобы добавить к модели процесс, который предшествует со-
поставлению и служит для <очистки> входного стимула. Та-
кая предварительная обработка могла бы придавать стимулу
стандартное положение и стандартные размеры. Этот про-
цесс называют <нормализацией>, так как он устраняет раз-
личные неправильности в форме стимула и приводит его к
более обычному виду. Например, если стимул имел вид Д ,
то в результате нормализации он уменьшился бы, искрив-
ленная правая часть была бы выпрямлена, и все это
произошло бы еще до сравнения стимула с эталоном.
Подобный процесс сильно сократил бы число эталонов, не-
обходимых для распознавания буквы А.
Однако нормализация, предшествующая сравнению, не
позволяет снять все трудности, связанные с эталонной гипо-
тезой. Логически возникает следующее возражение: для того
чтобы знать правильную ориентацию и величину стимула,
нужно заранее знать, какой образ представляет данный сти-
Распознавание образов
мул. Например, какую ориентацию должен иметь стимул,
имеющий вид наклоненного Q? В одном случае он будет
выглядеть как Р, а в другом как Q. Чтобы знать, какой из.
этих двух поворотов будет правильным, необходимо сначала
решить, какая это буква. Но эта задача возлагается именно.
на систему распознавания, а не на предшествующий ей пре-
образователь. С этой логической проблемой, однако, нетруд
но справиться. Во-первых, при резких отклонениях стимула
от стандартной ориентации он, по всей вероятности, окажется:
нераспознаваемым. Иными словами, нет нужды постулиро-
вать, что этот предварительный процесс сможет перерабо-
тать сильно наклоненную букву Q, если в действительности
распознающая система не способна иметь дело с такого
рода стимулами. Во-вторых, подлежащие распознаванию
стимулы обычно включены в какой-то более обширный кон-
текст, и этот контекст может помогать процессу нормализа-
ции, подсказывая, как нужно изменить положение или вели-
чину данного стимула.
В более общем плане контекст сильно помогает процессу
распознавания, сокращая число образов, которым мог бы со-
ответствовать данный стимул. Кроме того, контекст облег-
чает решение таких проблем, как распознавание совершенно.
новых стимулов. Как нам удается распознать такой стимул,
как /\, если мы его никогда раньше не видели? Совершен-
но очевидно, что в ДП не может быть соответствующих эта-
лонов. В каком качестве будет распознан подобный стимул,
зависит от того, когда и где мы с ним встретимся. Если он
появится при обсуждении распознавания букв алфавита, то
он, возможно, будет воспринят как буква А, если же мы.
встретим его в такой карикатуре:
то вряд ли он нам покажется похожим на А
И он совершен
но прав"
ПРОТОТИПЫ
Контекст может помочь нам справиться с некоторыми
трудностями, присущими гипотезе эталонов, но он не позво-
ляет решить проблему полностью. Дело в том, что многие
стимулы, которые мы умеем распознавать, предстают перед
нами вне специального контекста, и тем не менее мы рас-
Глава 4
познаём их, несмотря на различия в размерах и ориентации.
В связи с этим нужно, по-видимому, иметь такую эталонную
систему, которая допускает некоторые вариации или <рас-
плывчатость> входящих в нее образов. Иными словами, рас-
познающее устройство должно хорошо работать и при нали-
чии мелких вариаций, которые могут оставаться после <очи-
стки> стимула. После введения в распознающее устройство
эталонов, допускающих вариации, система становится более
сходной с так называемой системой прототипов, или систе-
мой, основанной на схемах.
""-Схема-это просто набор правил для создания или опи-
сания прототипа, под которым мы здесь имеем в виду некую
.абстрактную фигуру, отображающую основные элементы ка-
кого-то множества стимулов. Например, прототип самолета
можно представлять себе в виде длинной трубы, к которой
прикреплены два крыла; все самолеты окажутся различными
вариантами этого прототипа. Иными словами, прототип-это
некая сущносгь, некая главная или средняя тенденция, да-
Г"Ж6, если хотите, платонова <идея>. Согласно прототипной ги-
J потезе распознавания образов, в ДП хранятся прототипы-
\J обобщенные, идеализированные образцы известного множе-
ства стимулов. Теоретически любой стимул можно закодиро-
вать в виде Трототипа в сочетании с перечнем вариаций,
_ после чего все поступающие стимулы можно сопоставлять с
прототипами, а не с эталонами, (Таким образом, концепция
..эталонов заменяется здесь концепцией прототипов). Предпо-
лагается, что наша долговременная память содержит прото-
типы всех распознаваемых нами категорий-собак, челове-
ческих лиц, букв А и т. д.,- что и позволяет нам узнавать
отдельных представителей этих категорий.
Существуют ли прототипы на самом деле? Судя по неко-
торым экспериментальным данным, на этот вопрос можно
ответить утвердительно: известны случаи формирования про-
тотипов для множеств стимулов. Например, Познер и Кил
(Posner a. Keele, 1968) провели эксперимент, в котором испы-
туемые вели себя так, как если бы у них вырабатывались
прототипы. Прежде всего Познер и Кил построили прототи-
пические образы, состоявшие из 9 точек каждый. В некото-
рых случаях эти точки располагались в виде геометрической
фигуры, например треугольника, в других-в виде буквы,
в третьих-случайным образом.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98