Мона Лиза и компьютер

Распознавание образов помогает усовершенствовать бизнес-транзакции

Компьютеру, чтобы добиться того же результата, необходимо оцифровать изображение, отфильтровать из огромного объема информации все ненужное и сравнить оставшиеся данные с эталонной моделью. Именно такая технология, названная сравнением образов, лежит в основе построения дружественных к пользователю и простых в работе современных систем.

Идея сопоставления с образцами в той или иной форме широко применяется в различных коммерческих приложениях. Средства распознавания рукописного ввода позволяют пользователям карманных компьютеров Palm преобразовывать свои записи в текстовые документы. Почтовая служба США с их помощью производит автоматическую сортировку писем. В программном обеспечении добычи данных (например, в пакете DB2 Intelligent Miner for Data, разработанном корпорацией IBM) за интуитивно понятным интерфейсом также скрываются сложные алгоритмы распознавания образов.

Технологии распознавания образов все чаще используется в медицинских программах. Процедура Muscle Pattern Recognition, входящая в состав пакета Myo Diagnostics, помогает врачам следить за состоянием мышц пациентов, получивших травмы спины и позвоночника.

Идея сопоставления с образцами в той или иной форме широко применяется в различных коммерческих приложениях

Сегодня в мире разрабатывается очень много весьма интересных исследовательских проектов, цель которых заключается в повышении устойчивости и точности технологии распознавания образов. Эти методы планируется применять для идентификации человека по его фотографии, а в более общем случае — для осуществления распознавания, классификации и выборки образов на основании заложенной в компьютере информации. Такие решения, например, позволят отказаться от ненадежной методики cookie-файлов и идентифицировать посетителей сайтов при помощи размещенных повсюду Web-камер.

Еще одной интересной областью исследований, над которой сейчас работают ученые Массачусетсского технологического института, является распознавание эмоциональных состояний. Представьте себе круглосуточно функционирующее приложение в службе технической поддержки клиентов, которое по характеру диалога может оценивать настроение клиента, определять, удовлетворен тот или расстроен, и адекватно реагировать на сложившуюся ситуацию. Потенциальные преимущества такой близости к клиенту и эффективность конечного результата вполне очевидны.

Технология распознавания образов базируется на сложных математических уравнениях, с помощью которых из исходных данных вычленяются некоторые блоки, которыми можно манипулировать. Эти блоки классифицируются и сравниваются с эталонной моделью. Сложность заключается в том, что процент ошибки пока весьма велик, а практическое применение разработанных приложений в бизнесе возможно, если вероятность ошибки не выходит за пределы 2-3%. В процессе дальнейшего развития несомненно появятся более сложные и точные алгоритмы, пересекающиеся с другими дисциплинами (в частности, с обработкой изображений, распознаванием речи и робототехникой). Сейчас возможности ученых ограничены вычислительной мощью имеющихся у них компьютеров. Исследователями предпринимаются попытки преодолеть существующие трудности за счет применения специальных схем параллельной обработки (так называемых нейронных сетей), позволяющих повысить скорость и устойчивость процедур анализа больших объемов данных. Рост процессорной мощи, подкрепленный совершенствованием специализированных алгоритмов, должен обеспечить дальнейшее развитие технологии.

В ближайшие четыре-шесть лет следует ожидать появления большого числа новых приложений, построенных на основе методов распознавания образов. Впрочем, вовсе не обязательно, что при организации маркетинга своих разработк компании будут акцентировать внимание потенциальных покупателей именно на распознавании образов. Но начиная идентифицировать посетителей своего Web-сайта по их фотографиям, следует помнить, что это стало возможным благодаря совершенствованию технологии распознавания образов.

Распознавание образов