РОЗДІЛ 2. СТВОРЕННЯ ТА ДОСЛІДЖЕННЯ ШУМОВИХ ПОЛІВ
2.1. Передумови використання шумових полів.
Розвиток сучасних інформаційно-пошукових систем та інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень є переважно зорієнтованим на інтелектуальний аспект людського фактора, особливо при розв'язуванні задач з високою відповідальністю в умовах обмеженого часу на вибір або створення і прийняття відповідних, щодо даної ситуації, рішень. Основою для прийняття рішень в таких системах переважно є інформація отримана в результаті обробки і розпізнавання зображень, які визначаються насамперед предметною галуззю: аерокосмічні та підводні знімки, медицина та мікробіологія, текстові та графічні матеріали, тощо. Такі системи, як правило, створюються в одному, рідше в декількох екземплярах, вони переважно стосуються чітко окресленого кола специфічних, здебільшого невеликого різновиду деяких загальних задач. Кожна новостворена система відрізняється від попередньої не лише більш продуктивним і надійним технічним забезпеченням, але і принциповими, оригінальними, науково обґрунтованими підходами і розробками та певним професійним сервісом для користувача. Тим не менше, проблема моделювання інтелектуальної діяльності не втрачає свого сенсу - перекласти на комп'ютер вирішення рутинних та другорядних завдань і з появою все більш досконалої обчислювальної техніки та спеціалізованого програмного забезпечення.
Під час спостереження на моніторі реальних картин природного оточення часто мають місце такі фактори, як збурення середовища (дощ, сніг, пил, туман, теплові потоки), закриття об'єктів уваги іншими об'єктами, шуми в каналах передачі інформації, а також можливі збої в роботі алгоритмів та програмного забезпечення. Ці фактори дуже сильно впливають на результати розпізнавання, а отже і на правильність вибору рішень та зумовлюють значну складність розпізнавання зображень об'єктів, явищ та ситуацій. Проте, ступінь їх впливу на якість процедури розпізнавання може бути використана і як критерій диференціації систем за їх розпізнавальною ефективністю стосовно таких зображень.
У фізичних та технічних експериментах майже завжди є можливість вимірювання показників та параметрів вхідних та вихідних величин досліджуваних об'єктів, включаючи і якісні характеристики умов їх проведення з заданою точністю, отримуючи дані, що практично точно і об'єктивно відображають існуючі закономірності. В психологічних дослідженнях переважно пред'являють одну і ту ж вхідну інформацію, у вигляді тестових зображень, групі реципієнтів, а закономірності визначають на основі прямих та непрямих вимірювань та суб'єктивного хоч і докладного аналізу їх реакцій. Аналогічна ситуація і в соціологічних дослідженнях, коли в якості вхідної інформації використовують еталонні, стандартні питання та відповідні, не градуйовані або градуйовані в порядковій шкалі, питальні методики.
Якість розпізнавання зображень людиною залежить від інтенсивності та характеру присутніх на них завад, а тому результати тестування оператора з допомогою спеціальних зображень-тестів можуть бути використані при моделювання інтелектуальної діяльності. Такі зображення натурально або стилізовано відображають ідеалізовані картини реальних ситуацій без перешкоджаючих факторів, а складність їх розпізнавання визначається внесеними в них, градуйованими за відповідними шкалами, спотвореннями з заданими властивостями і параметрами, і тоді, результати тестування можуть аналітично показати зв'язок між ступенем спотворення, тобто складністю розпізнавання та оцінкою прийнятих оператором рішень.
Для побудови тестових зображень з заданими або контрольованими, в метрологічному сенсі, шкалами складності їх розпізнавання можна виділити такі типи спотворень: зміну різкості, геометричні та хроматичні аберації, змаз, різноманітні спотворення спектру та маскування шумом і завадами. В основі типів зміни різкості і аберацій лежать принципи геометричної оптики, змаз зображення зумовлений рухом оптичної системи. Зміна спектрального представлення, в основі якого лежить перетворення Фур'є (розклад зображення на спектральні складові), має місце тоді, коли збіднюється, переважно каналами з обмеженим спектром, фактичний спектр цього зображення, оскільки, при втраті тих чи інших спектральних складових суттєво знижується початкова якість зображення, його чіткість, контраст. В основі маскування шумом лежить підхід, який полягає в накладанні шуму і завад - об'єктів, які в даному контексті задачі є заважаючими, на дане реальне або штучне зображення оригіналу. В цьому випадку шум на зображенні об'єкта уваги закриває частину ознак, ускладнюючи процедуру його розпізнавання. Шум з заданими характеристиками: вид локалізації, інтенсивність, можна використати в якості метрологічних засобів оцінювання процесів опрацювання та розпізнавання зображень в дослідженні інтелектуальної діяльності.
Оцінювання ефективності інтелектуальної діяльності в системах обробки та розпізнавання візуальної інформації є об'єктивним лише в тому випадку, якщо встановлено або вказано ступінь "зіпсованості" пред'явленого для обробки зображення. Тоді можна визначати індивідуальні параметри та пороги достовірності обробки інформації, і вже на цій підставі уточнювати моделі. Встановити ступінь "зіпсованості" пред'явленого зображення-оригіналу є досить складною задачею, тому одним з шляхів є цілеспрямоване контрольоване "псування" "чистого" зображення, за якого забезпечено конкретні градацій такої "зіпсованості". Псувати зображення можна по різному: накладати завади і шум, вилучати спектральні складові, знижувати контраст і, як результат, оцінювати параметри пошуку об'єкта заданого класу [157]. Найпростіший спосіб зіпсувати зображення об'єкта - накласти завади і шум [158].
Означення 2.1. Завадами будемо називати, заважаючі відбору інформації, об'єкти інших класів, близькі за розмірами з самими об'єктами уваги або їх великими фрагментами.
Означення 2.2. Шумом - шумовими елементами будемо називати,