- собственно распознавание (указание принадлежности объекта определенному классу).

     В этих задачах можно вводить понятие  аналогии или подобия объектов и  формулировать правила, на основании  которых объект зачисляется в  один и тот же класс или в  разные классы.

     Также в этих задачах можно оперировать набором прецедентов-примеров, классификация которых известна и которые в виде формализованных описаний могут быть предъявлены алгоритму распознавания для настройки на задачу в процессе обучения.

     Для этих задач трудно строить формальные теории и применять классические математические методы (часто недоступна информация для точной математической модели или выигрыш от использования модели и математических методов несоизмерим с затратами).

     Выделяют  следующие типы задач распознавания: - Задача распознавания - отнесение предъявленного объекта по его описанию к одному из заданных классов (обучение с учителем);

• Задача автоматической классификации - разбиение множества объектов, ситуаций, явлений по их описаниям на систему непересекающихся классов (таксономия, кластерный анализ, самообучение);
• Задача выбора информативного набора признаков при распознавании;
• Задача приведения исходных данных к виду, удобному для распознавания;
• Динамическое распознавание и динамическая классификация - задачи 1 и 2 для динамических объектов;
• Задача прогнозирования - суть предыдущий тип, в котором решение должно относиться к некоторому моменту в будущем.

Глава 3. Фурье-спектроскопия и распознавание образов в методах оптической обработки информации

     В настоящее время развитие методов и средств оптической обработки информации идет по пути создания специализированных аналоговых оптических вычислительных устройств, для решения достаточно широкого круга прикладных задач.

     Можно выделить следующие 4 группы таких устройств в зависимости от выполняемых операций и их структуры:

1. Специализированные оптические процессоры, предназначенные для двумерного спектрального анализа изображений или многоканального спектрального анализа электрических сигналов. В простейшем случае (при разложении по Фурье) оптический анализатор спектра содержит всего одну линзу, устройство ввода и устройство вывода в виде матрицы фотодетекторов.
2. Специализированные оптические процессоры, предназначенные для выполнения операций линейной пространственной фильтрации над изображениями или многоканальной фильтрации над электрическими сигналами. Эти процессоры содержат две линзы, осуществляющие два последовательных Фурье-преобразования, устройства ввода и вывода и амплитудный фильтр-маску в частотной плоскости для модуляции пространственно-частотного спектра входного изображения требуемым образом.
3. Специализированные оптические процессоры, предназначенные для выполнения операций двумерного корреляционного анализа изображений или для многоканального корреляционного анализа электрических сигналов. Данные корреляторы обычно синтезируют на основе оптических схем пространственной фильтрации, в которых в качестве фильтров-масок используют так называемые голографические согласованные фильтры, представляющие собой фурье-голограммы опорного изображения или электрического сигнала.
4. Специализированные оптические процессоры, предназначенные для выполнения одномерных и двумерных интегральных преобразований Гильберта, Френеля и др. над электрическими сигналами или изображениями. Преобразования Гильберта могут быть реализованы, например, в двухлинзовой схеме пространственной фильтрации с помощью дифракционных решеток со сбоем.

     В будущем просматривается создание универсальных оптических вычислительных устройств, как аналоговых, так и цифровых, пригодных для решения широкого класса задач. Универсальные оптические вычислители будут гибридными оптико-электронными системами. На схеме приведена классификация когерентных оптических устройств обработки информации, исходя из функционального принципа. Помимо рассмотренных выше оптических процессоров, в схему введены голографические запоминающие устройства и устройства ввода и вывода информации, которые являются необходимыми практически в любом оптическом процессоре.

Рисунок 6 Обобщенная структурная схема специализированного аналогового оптического устройства

     Перейдем  теперь к рассмотрению структурной схемы специализированного аналогового оптического вычислительного устройства (рис.6)

     Она включает в себя: источник когерентного света - ОКГ, расширитель пучка, устройство ввода информации, собственно аналоговый оптический вычислитель (процессор), устройство вывода информации и запоминающее устройство. Устройство ввода служит для преобразовании подлежащей обработке информации в форму, удобную для использования в оптическом вычислителе, и его задачей является осуществление пространственной модуляции, сформированной расширителем пучка плоской монохроматической волны по амплитуде, фазе или поляризации в соответствии с обрабатываемыми сигналами. Таким образом, устройство ввода преобразует обрабатываемые сигналы, имеющие различную физическую природу, в когерентные оптические сигналы, а точнее - поля. Обычно обрабатываемые сигналы поступают в электрической или оптической форме. Для преобразования электрических сигналов в оптические используют ультразвуковые модуляторы света или электронно-лучевые трубки с экраном в виде термопластической мишени, электрооптического кристалла, катодохромного материала и др. При оптической обработке изображений устройство ввода должно преобразовывать изображение в некогерентном свете в изображение в когерентном свете. Такое преобразование можно осуществить, например, с помощью электрооптических или жидких кристаллов, которые в совокупности со слоем фотопроводника образуют сложную структуру типа: прозрачный металлический электрод - фотопроводник - кристалл - прозрачный металлический электрод.

     Аналоговый  оптический вычислитель осуществляет над сфокусированным в устройстве ввода когерентным оптическим сигналом требуемую математическую операцию и представляет результат вычислений в виде некоторой световой картины, распределение комплексных амплитуд поля в которой связано с распределением поля, на входе требуемым математическим соотношением. Для выполнения математических операций обычно используют амплитудные маски или голограммы, устанавливаемые в определенных местах оптической схемы, и с их помощью осуществляют пространственную модуляцию поля по требуемому закону.

     Устройство  вывода информации преобразует результат вычислений в электрический сигнал для последующей обработки в ЭЦВМ или ином электронном устройстве, либо регистрирует его на светочувствительный носитель (например, фотопленку).

     Для преобразования оптических сигналов в  электрические обычно используют пространственно распределенные фотоприемники (например, передающие телевизионные трубки или матрицы фотодетекторов) либо одиночные дискретные фотоприемники в виде фотодиодов или фотоэлектронных умножителей.

     Запоминающее  устройство (оптическое или голографическое) служит для хранения требуемого набора эталонных масок или голограмм и является обязательным функциональным блоком в оптико-электронных информационно-поисковых системах, а также в многофункциональных аналоговых оптических вычислительных устройствах.

     Когерентные аналоговые оптические вычислительные устройства обладают следующими основными  достоинствами:

     1) обеспечивают возможность параллельной  обработки больших массивов информации  благодаря своей двухмерности и чрезвычайно высокой информационной емкости светового поля и используемого носителя;

     2) обеспечивает высокую скорость  выполнения операций, не зависящую  от степени их сложности, которая  практически ограничивается скоростью  ввода-вывода информации, а не  скоростью собственно обработки, определяемой временем прохождения света от входа до выхода системы.

     Хотя  в целом аналоговые оптические вычислители  уступают ЦВМ по точности вычисления, однако, благодаря быстроте вычислений, простоте аппаратуры и ее обслуживания, отсутствию необходимости программирования они оказываются более эффективными при решении ряда практических задач. Чаще всего эти задачи связаны с необходимостью выполнения операций двумерного спектрального и корреляционного анализа над двумерными комплексными функциями или многоканального анализа электрических сигналов. Решение подобных задач на ЭЦВМ сопряжено со значительными затратами машинного времени и поэтому не всегда эффективно и экономически оправдано.

     В некоторых частных случаях оптические методы обработки не уступают по точности электронным методам и даже превосходят их.

     Следует отметить, что развитие оптических средств обработки информации не только сравнительно универсальных, но и узкоспециализированных, в настоящее время сильно сдерживается из-за отсутствия необходимой элементной базы и прежде всего из-за отсутствия:

1. высокоразрешающих реверсивных фоточувствительных материалов, обладающих высокой дифракционной эффективностью;
2. пространственных модуляторов света с высоким фаз решением, быстродействием и ресурсом работы;
3. фотоприёмных матриц с высокой чувствительностью, пространственным разрешением и большим числом элементов;
4. эффективных, надежных и быстродействующих дефлекторов света и целого ряда других устройств.

     Для преодоления этих трудностей во многих странах проводятся интенсивные исследования как по совершенствованию известных носителей таких, как фотохромные материалы, термо- и фотопластики, халькогенидные стеклообразные пленки, жидкие кристаллы, сегнетоэлектрические керамики, электрооптические кристаллы и др., так и по поиску новых оптически активных сред и разработке устройств на их основе. Достигнутые к настоящему времени успехи позволяют надеяться на создание в недалеком будущем материалов и устройств с требуемыми характеристиками. Это дает возможность намного расширить спектр решаемых задач и области приложения оптических методов обработки информации.

Заключение

     В заключении, необходимо подчеркнуть, что в настоящее время методы фурье-спектроскопии полностью заместили собой дисперсионные (с применением призм или дифракционных решеток) в исследованиях, проводящихся в инфракрасной области, так как именно здесь их потенциал раскрывается в полной мере. Овладение методами фурье-спектроскопии позволило намного увеличить спектральное разрешение, и даже если этого не требуется, существует возможность без потери качества спектров существенно повысить скорость регистрации и отношение сигнал/шум. Такие преимущества привели к тому, что многие исследователи все чаще обращаются к методам фурье-спектроскопии даже для рутинных измерений. 
Список используемой литературы 

1. Тонков  М.В. Фурье-спектроскопия – Максимум информации за минимум времени. –  Соросовский образовательный журнал, том 7, № 1, 2001.
2. Белл Р. Дж. Введение в фурье-спектроскопию. – Москва, 1975.
3. Майар Ж. Применение фурье-спектроскопии в ближней инфракрасной области к астрономическим проблемам // Инфракрасная спектроскопия высокого разрешения / Под ред. Г.Н. Жижина. – Москва, 1972.
4. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. – Санкт-Петербург, 2007.
5. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. – Москва, 2005.