УСТРОЙСТВО АССОЦИАТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ Российский патент 2014 года по МПК G06K9/62 

Описание патента на изобретение RU2504837C1

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 использована для обработки и распознавания сигналов и изображений.

Известно устройство, содержащее генераторы пилообразного напряжения, аналого-цифровые и цифро-аналоговые 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-ого блока умножения на весовые коэффициенты (i=1…N) соединен с выходом i-ого параллельного сумматора, а каждый из выходов j-ого блока умножения на весовые коэффициенты (j=1…N) соединен с соответствующим ему входом взвешенного сигнала i-ого 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, P-1 параллельных сумматоров со второго по P-ый, P-1 блоков вычисления активационной функции со второго по P-ый, 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 P-ую 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 K блоков формирования значений функций принадлежности с первого по K-ый, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания [RU 2342702, C2, G06K 9/62, 27/06/2008].

Недостатком наиболее близкого технического решения является относительно узкие функциональные возможности и относительно низкая точность распознавания для случая, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов. В этом случает суммирование значений функций принадлежности по элементам предъявляемого изображения может приводить к маскировке распознаваемых объектов за счет влияния относительно других элементов и областей изображений, что снижает достоверность их распознавания.

Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей и повышении точности распознавания при распознавании объектов с отдельными слабо и/или не полностью искаженными областями.

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

Анализ научно-технической и патентной литературы показал, что до даты подачи заявки отсутствовали устройства с указанной совокупностью признаков. Следовательно, оно отвечает критерию новизны.

Кроме того, требуемый технический результат достигается тем, что для достижения требуемого технического результата введены P групп умножителей на весовые коэффициенты содержащие K умножителей на весовые коэффициенты, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующего блока формирования функции принадлежности и P блоков выделения максимального сигнала, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующей группы умножителей на весовые коэффициенты, а выходы каждого из P блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из P блоков вычисления активационной функции.

Анализ научно-технической и патентной литературы показал, что до даты подачи заявки отсутствовали технические решения, в которых поставленная техническая задача была решена с использованием указанной совокупности признаков. Следовательно, решение отвечает критерию изобретательского уровня.

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.

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

Устройство ассоциативного распознавания содержит также P групп с первой 3-1 по P-ую 3-P блоков формирования значений функций принадлежности и P групп с первой 4-1 по P-ую 4-P умножителей на весовые коэффициенты, при этом каждая из P групп умножителей на весовые коэффициенты содержит K умножителей на весовые коэффициенты с первого по K-ый (4-1-1, …4-1-K, …4-Р-1, …4-P-K), входы каждого из которых соединены с выходами одноименных блоков формирования значений функции принадлежности P групп формирований значений функции принадлежности, а выходы соединены с входами одноименных блоков выделения максимального сигнала 1-1…1-P, при этом, каждая из P групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности с первого по K-ый (3-1-1…3-1-K, …3-P-1…3-P-K), входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P 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 P 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 P изображений формируется функция принадлежности этого элемента в соответствии с наиболее типичным уровнем сигнала, соответствующего эталонному изображению. На основе подобных функций производится программирование блоков формирования значений функций принадлежности (3-1-1…3-1-K, …3-Р-1…3-P-K).

На входы блоков 3-1-1…3-1-K, …3-P-1…3-P-K формирования значений функций принадлежности поступают входные (возбуждающие) сигналы. При этом на входы одноименных блоков каждой из P 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-K, …3-P-1…3-P-K 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-K, …3-Р-1…3-Р-K настроен на свой вид функции принадлежности.

В блоках 4-1-1, …4-1-K, …4-P-1, …4-P-K умножителей на весовые коэффициенты сформированные функции принадлежности умножаются на весовые коэффициенты отражающие представление о значимости соответствующего элемента изображения в эталонном образе.

В блоках 1-1…1-P выделения максимального сигнала из сформированных значений сигналов с умножителей на весовые коэффициенты соответствующих им групп блоков умножителей на весовые коэффициенты выделяются максимальные сигналы, которые подаются на входы соответствующих блоков 2-1…2-P 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 предложенной устройстве достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей, поскольку распознавание изображения производится с использованием информации о 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, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью 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, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов, с учетом значимости данных элементов.

Похожие патенты RU2504837C1

название год авторы номер документа
УСТРОЙСТВО АССОЦИАТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ 2011
  • Борисов Эдуард Васильевич
  • Безбородов Александр Сергеевич
  • Казарин Владимир Ефимович
  • Стукарь Максим Иванович
RU2485682C1
УСТРОЙСТВО АССОЦИАТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ 2013
  • Анисимов Владимир Юрьевич
  • Явтушенко Руслан Сергеевич
  • Молоканов Геннадий Геннадиевич
  • Потюпкин Александр Александрович
RU2541853C1
УСТРОЙСТВО АССОЦИАТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ 2006
  • Анисимов Владимир Юрьевич
  • Борисов Эдуард Васильевич
  • Явтушенко Руслан Сергеевич
RU2342702C2
УСТРОЙСТВО АССОЦИАТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ 2019
  • Кучуганов Валерий Никонорович
RU2730179C1
РАСПОЗНАЮЩЕЕ УСТРОЙСТВО ДЛЯ НЕЧЕТКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 2007
  • Анисимов Владимир Юрьевич
  • Борисов Эдуард Васильевич
  • Явтушенко Руслан Сергеевич
RU2340940C1
УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СИТУАЦИЙ 2000
  • Гурко А.В.
  • Лебедев Д.В.
  • Машков Г.М.
RU2198426C2
Генератор функций принадлежности 1990
  • Борисов Эдуард Васильевич
SU1751743A1
УСТРОЙСТВО ДЛЯ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2006
  • Анисимов Владимир Юрьевич
  • Борисов Эдуард Васильевич
  • Педящев Владимир Николаевич
  • Шанин Александр Викторович
RU2321946C1
АДАПТИВНЫЙ ДИСКРЕТНЫЙ СОГЛАСОВАННЫЙ ФИЛЬТР СИГНАЛОВ 2008
  • Смирнов Александр Александрович
  • Смирнов Александр Сергеевич
  • Егорова Светлана Александровна
  • Егоров Николай Алексеевич
  • Штрекер Евгений Николаевич
RU2394365C2
Устройство для параллельного вычисления цифровой двумерной свертки 1986
  • Донченко Сергей Евгеньевич
  • Кучеренко Константин Иванович
  • Матвеев Юрий Николаевич
  • Очин Евгений Федорович
SU1416976A1

Реферат патента 2014 года УСТРОЙСТВО АССОЦИАТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ

Изобретение относится к области обработки данных для преобразования сигналов и изображений, задаваемых невзвешенными цифровыми кодами, во взвешенные коды и может быть использована для обработки и распознавания сигналов и изображений. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей устройства, а также повышение точности распознавания при распознавании объектов с отдельными слабо и/или неполностью искаженными областями. Устройство ассоциативного распознавания содержит P блоков вычисления активационной функции и P групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом каждая из P групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания, причем введены P групп блоков умножителей на весовые коэффициенты, каждая из которых содержит K блоков умножителей на весовые коэффициенты, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующих блоков формирования значений функции принадлежности из P групп блоков формирования функции принадлежности, а выходы соединены с соответствующими входами P блоков выделения максимального сигнала, а выходы каждого из P блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из P блоков вычисления активационной функции. 1 ил.

Формула изобретения RU 2 504 837 C1

Устройство ассоциативного распознавания, устройство, содержащее P блоков вычисления активационной функции и P групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом каждая из P групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из P групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания, отличающееся тем, что введены P групп блоков умножителей на весовые коэффициенты, каждая из которых содержит K блоков умножителей на весовые коэффициенты, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующих блоков формирования значений функции принадлежности из P групп блоков формирования функции принадлежности, а выходы соединены с соответствующими входами P блоков выделения максимального сигнала, а выходы каждого из P блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из P блоков вычисления активационной функции.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2014 года RU2504837C1

УСТРОЙСТВО АССОЦИАТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ 2006
  • Анисимов Владимир Юрьевич
  • Борисов Эдуард Васильевич
  • Явтушенко Руслан Сергеевич
RU2342702C2
УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ 2002
  • Анисимов В.Ю.
  • Борисов Э.В.
  • Шостак С.В.
RU2223545C1
УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ 2006
  • Борисов Эдуард Васильевич
  • Казарин Владимир Ефимович
  • Явтушенко Руслан Сергеевич
  • Анисимов Владимир Юрьевич
RU2303813C1
СПОСОБ ПРОИЗВОДСТВА КОНСЕРВОВ "САЛАТ ИЗ ШПИНАТА" 2007
  • Квасенков Олег Иванович
  • Новикова Марина Алексеевна
  • Горшенин Павел Александрович
RU2329739C1
JP 4302328 A, 26.10.1992.

RU 2 504 837 C1

Авторы

Анисимов Владимир Юрьевич

Молоканов Геннадий Геннадиевич

Явтушенко Руслан Сергеевич

Курята Богдан Иосифович

Тричев Николай Сергеевич

Даты

2014-01-20Публикация

2012-05-15Подача