Распознавание изображений в ассоциативной осцилляторной среде

Актуальность темы

.

Темп прогресса вычислительной техники много выше, нежели в других технических областях. Однако, повышению производительности вычислительных устройств препятствует несколько проблем [1,2].

Рост производительности ЭВМ в настоящее время осуществляется в основном за счет совершенствования интегральных полупроводниковых технологий, возможности которых рано или поздно будут исчерпаны.

Архитектура современных ЭВМ определяется предложенными фон Нейманом принципами двоичной системы исчисления, программного управления, совместного хранения программ и данных в одной памяти, иерархической организации памяти, наличия команд условного перехода. Такая архитектура приводит к возникновению разрыва между быстродействием процессора и памяти. Это явление зафиксировано в законе Мура, который гласит: «в то время, как быстродействие процессоров возрастает на 60% ежегодно, время доступа к памяти сокращается менее, чем на 7% в год».

Перечисленные проблемы заставляют искать новые архитектурные решения, разрабатывать качественно новые вычислительные средства. В связи с этим, наблюдается возрастающий интерес к клеточным автоматам и однородным средам. Их используют и как способ моделирования разнообразных процессов, и как инструмент для вычислений. Исследования в области нейробиологии формируют предпосылки для моделирования информационных процессов нейронной памяти с помощью клеточных автоматов [2, 3, 4].

Одним из перспективных направлений, реализующих логику клеточных автоматов, является ассоциативная осцилляторная среда. Эта однородная среда совмещает функции хранения и обработки информации и обеспечивает ассоциативный способ доступа к информации.

Ассоциативный способ доступа основан на установлении соответствия, ассоциации между хранимой в среде информацией и поисковыми аргументами. Ассоциативный способ доступа к информации обеспечивает:

• практически одновременный доступ ко всей хранящейся в среде информации;

• относительную независимость времени поиска информации от емкости памяти;

• внесение элементов обработки информации непосредственно в процесс самого доступа;

• обработку информации непосредственно в среде ее хранения.

Эти, а также ряд других отличительных особенностей ассоциативного способа доступа к информации делают его чрезвычайно перспективным в системах обработки данных.

В ассоциативной осцилляторной среде данные обрабатываются непосредственно в логико-запоминающей среде и обеспечивается потоковая обработка информации.

На кафедре Вычислительной техники Московского энергетического института под руководством д.т.н., профессора Огнева И. В. более 25 лет ведутся исследования и разработка новых ассоциативных сред и методов ассоциативной обработки информации [2, 5, 6, 7].

Разработка новых ассоциативных осцилляторных сред (АОС) [3, 4], успехи электронных технологий открыли принципиально новые возможности для решения интеллектуальных задач. Одной из важнейших задач в области искусственного интеллекта является задача распознавания изображений.

Распознавание изображений — научное направление, связанное с разработкой принципов и построением систем, предназначенных для определения принадлежности данного объекта к одному из заранее выделенных классов объектов. Под объектами в распознавании изображений понимают различные предметы, явления, процессы, ситуации, сигналы.

Цель работы состоит в исследовании и разработке ассоциативных сред и методов предварительной обработки и распознавания изображений в этих средах.

Для достижения поставленных целей в диссертации решаются следующие основные задачи:

• выбор ассоциативной среды для решения задач предварительной обработки и распознавания изображений;

• выбор метода предварительной обработки изображений;

• разработка и моделирование аппаратной реализации предварительной обработки изображений в ассоциативной осцилляторной среде;

• выбор метода распознавания изображений;

• разработка программного комплекса для исследования алгоритма распознавания изображений;

• оценка количества операций и точности работы алгоритма распознавания на примерах задач распознавания слов из энциклопедического словаря, изображений китайских иероглифов, изображений рукописных символов;

• разработка и моделирование аппаратной реализации системы распознавания изображений в ассоциативной осцилляторной среде;

• выбор ПЛИС для аппаратной реализации ассоциативной осцилляторной среды предварительной обработки и распознавания изображений;

• оценка временных и ресурсных затрат аппаратной реализации предварительной обработки и распознавания изображений в ассоциативной осцилляторной среде.

Объектом исследований являются ассоциативные осцилляторные среды, средства описания этих сред, а также методы и алгоритмы обработки информации, построенные на их основе.

Методы исследования базируются на теориях арифметических и логических операций, теории системного анализа, теории оптимальных ассоциативных преобразований, функционального анализа, математического анализа, методах клеточной логики. Экспериментальные исследования для подтверждения полученных в ходе диссертационной работы результатов проводились на основе имитационного моделирования на ЭВМ. Научная новизна работы заключается в следующем:

• разработаны методы и алгоритмы решения задач предварительной обработки и распознавания изображений в ассоциативных средах;

• впервые новый метод секущих функций для распознавания изображений применен в ассоциативной осцилляторной среде, что позволило увеличить скорость распознавания изображений;

• впервые в сочетании с методом секущих функций применены операции морфологической обработки искаженных шумами изображений на этапе предварительной обработки изображений в ассоциативной осцилляторной среде;

• разработана методика использования встроенной памяти программируемых логических интегральных схем для аппаратной реализации предварительной обработки и распознавания изображений в ассоциативной осцилляторной среде.

Практическая ценность работы состоит в следующем.

• разработан программный комплекс для исследования и апробации метода секущих функций в задачах распознавания изображений.

• рассмотрено практическое применение ассоциативной осцилляторной среды предварительной обработки и распознавания изображений на примерах решения задач распознавания (случайных массивов, слов из словаря Брокгауза и Ефрона, китайских иероглифов, рукописных символов);

• разработана реализация базовых клеточных ансамблей ассоциативной осцилляторной среды на ПЛИС, которая может быть использована для исследования и разработки новых ассоциативных сред.

• разработана аппаратная реализация на ПЛИС системы предварительной обработки и распознавания изображений в ассоциативной осцилляторной среде.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается вычислительными экспериментами и данными, полученными при имитационном моделировании, апробацией работы на международных и региональных конференциях.

Реализация результатов работы.

Разработанная программная модель ассоциативной осцилляторной среды предварительной обработки и распознавания изображений использована при создании модельного и алгоритмического обеспечения ассоциативных сетей обработки знаний в рамках МИР ООО «НПП «Этна — Информационные технологии».

Научные и практические результаты работы включены в курс лекций «Организация ЭВМ и систем» на кафедре вычислительной техники ГОУ ВПО «МЭИ (ТУ)», используются в лабораторной работе «Ассоциативные запоминающие устройства», в дипломном проектировании студентов.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на международных научно-технических конференциях «Информационные средства и технологии» 2005, 2007 гг., на 8-ой международной научно-технической конференции «Информационные технологии и системы» 2008 г.- на 16 международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» в 2010 г.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 6 печатных работах.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная работа изложена на 188 страницах, из них 152 страницы основного текста, 65 рисунков, 10 таблиц и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 70 наименований на 8 страницах и приложений на 36 страницах. Основные положения, выносимые на защиту.

Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. Проведен анализ ассоциативных сред и обоснован выбор ассоциативной осцилляторной среды для решения задачи предварительной обработки и распознавания изображений.

2. Выбран метод предварительной обработки изображений в ассоциативной осцилляторной среде — метод математической морфологии. Разработаны функциональные блоки клеточных ансамблей ассоциативной осцилляторной среды, реализующие операции предварительной обработки изображений.

3. Разработан универсальный элемент ассоциативной осцилляторной среды, обрабатывающий один пиксель черно-белого изображения. Разработан универсальный элемент ассоциативной осцилляторной среды для обработки полутоновых изображений. Проведено моделирование универсальных элементов в системе Quartus II 8.1 Web Edition. Составлены таблицы входных, выходных, управляющих сигналов для универсального элемента. Построены временные диаграммы режимов его работы.

4. На основе матрицы универсальных элементов разработана ассоциативная осцилляторная среда предварительной обработки изображений методами математической морфологии.

5. Исследованы методы распознавания изображений в ассоциативных средах. Выбран метод распознавания изображений в ассоциативной осцилляторной среде — метод секущих функций.

6. Разработана ассоциативная осцилляторная среда распознавания изображений методом секущих функций. Предложена реализация узла дерева распознавания в ассоциативной осцилляторной среде.

7. Разработан программный комплекс для моделирования распознавания изображенийпромоделирован ряд примеров (случайные массивы, словарь Брокгауза и Ефрона, китайские иероглифы, рукописные символы), проведена оценка скорости работы и точности метода распознавания изображений в ассоциативной осцилляторной среде.

8. Получены результаты сравнения методов обработки и распознавания изображений в ассоциативной осцилляторной среде с методами обработки и распознавания изображений в ЭВМ классической архитектуры и в других средах.

9. Разработана аппаратная реализация предложенной системы предварительной обработки и распознавания изображений в ассоциативной осцилляторной среде на ПЛИС фирмы ALTERA с использованием САПР QUARTUS II 8.1 Web Edition. Проведена оценка скорости распознавания и сложности реализации.

Заключение

.

В диссертационной работе решена научно-техническая задача исследования и разработки новых методов и средств распознавания изображений в ассоциативных средах.