Заключение. 
Распознавание образов

В результате работы был сделан краткий обзор основных определений понятий такого раздела кибернетики как распознавание образов, выделены методы распознавания, сформулированы задачи.

Безусловно, существует множество направлений по развитию данной науки. К тому же, как было сформулировано в одной из глав, распознавание — одно из ключевых направлений развития на данный момент. Так, программное обеспечение в ближайшие десятилетия может стать ещё более привлекательным для пользователя и конкурентоспособным на современном рынке, если приобретет коммерческий формат и начнет распространяться в рамках большого количества потребителей.

Дальнейшие исследования могут быть направлены на следующие аспекты: глубокий анализ основных методов обработки и разработка новых комбинированных или модифицированных методов для распознавания. На основании проведенных исследований можно будет разработать функциональную систему распознавания, с помощью которой возможно проверить выбранные методы распознавания на эффективность.

Список литературы

• 1. Дэвид Формайс, Жан Понс Компьютерное зрение. Современный подход, 2004
• 2. Айзерман М. А., Браверман Э. М., Розоноэр Л. И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. — М.: Наука, 2004.
• 3. Журавлев Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 2005. — Вып. 33.
• 4. Мазуров В. Д. Комитеты систем неравенств и задача распознавания // Кибернетика, 2004, № 2.
• 5. Потапов А. С. Распознавание образов и машинное восприятие. — С-Пб.: Политехника, 2007.
• 6. Минский М., Пейперт С. Персептроны. — М.: Мир, 2007.
• 7. Растригин Л. А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. М. Энергоиздат, 2006.
• 8. Рудаков К. В. Об алгебраической теории универсальных и локальных ограничений для задач классификации // Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. Вып. 1. — М.: Наука, 2007.
• 9. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. — М.: Мир, 2005.