MỞ ĐẦU Cuộc cách mạng thông tin kỹ thuật số đã đem lại những thay đổi sâu sắc trong xã hội và trong cuộc sống của chúng ta. Mạng Internet toàn cầu đã biến thành một xã hội ảo nơi diễn ra quá trình trao đổi thông tin trong mọi lĩnh vực chính trị, quân sự, quốc phòng, kinh tế, thương mại… Và chính trong môi trường mở và tiện nghi như thế xuất hiện những vấn nạn, tiêu cực đang rất cần đến các giải pháp hữu hiệu cho vấn đề an toàn thông tin như nạn xuyên tạc thông tin,. Kh (Recognition of language) tự nhiên dựa vào phân hoạch không gian (hay nhận dạng theo thống kê toán học), trong đó một lớp ngôn ngữ tiêu biểu được nghiên cứu đó là Tiế. Phƣơng pháp nghiên cứu: o Nghiên cứu tài liệu (Tài liệu kỹ thuật thống kê toán học các quá trình Markov ).
o Các quy luật ngôn ngữ như là một quá trình ngẫu nhiên dừng, không hậu quả. Nội dung nghiên cứu: o Tính tần số bộ đôi móc xích của ngôn ngữ Tiếng Anh o. o Nghiên cứu cơ sở của lý thuyết sác xuất – thống kê toán học o Nghiên cứu, xây dựng tiêu chuẩn nhận dạng và lập trình thể hiện thuật toán trên ngôn ngữ Matlab. 2 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG 1.
Tổng quan về nhận dạng Nhận dạng (pattern recognition) là một ngành thuộc lĩnh vực học máy (machine learning). Nhận dạng nhằm mục đích phân loại dữ liệu (là các mẫu) dựa trên: hoặc là kiến thức tiên nghiệm (a priori) hoặc dựa vào thông tin thống kê được trích rút từ các mẫu có sẵn. Các mẫu cần phân loại thường được biểu diễn thành các nhóm của các dữ liệu đo đạc hay quan sát được, mỗi nhóm là một điểm ở trong một không gian đa chiều phù hợp. Đó là không gian của các đặc tính để dựa vào đó ta có thể phân loại.
Quá trình nhận dạng dựa vào những mẫu học biết trước gọi là nhận dạng có thầy hay học có thầy (supervised learning); trong trường hợp ngược lại là học không có thầy (unsupervised learning). Trong lý thuyết nhận dạng nói chung có ba cách tiếp cận khác nhau: - Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian. - Nhận dạng cấu trúc. - Nhận dạng dựa vào kỹ thuật mạng nơ ron.
Hai cách tiếp cận đầu là các kỹ thuật kinh điển. Cách tiếp cận thứ ba hoàn toàn khác. Nó dựa vào cơ chế đoán nhân, lưu trữ và phân biệt đối tượng mô phỏng theo hoạt động của hệ thần kinh con người. Các cách tiếp cận trên sẽ trình bày trong các phần dưới đây.
Các ứng dụng phổ biến là nhận dạng tiếng nói tự động, phân loại văn bản thành nhiều loại khác nhau (ví dụ: những thư điện tử nào là spam/non-spam), nhận dạng tự động các mã bưu điện viết tay trên các bao thư, hay hệ thống nhận dạng danh tính dựa vào mặt người. Ba ví dụ cuối tạo thành lãnh vực con phân tích ảnh của nhận dạng với đầu vào là các ảnh số. Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch Không gian biểu diễn đối tượng [1] Các đối tượng khi quan sát hay thu thập được, thường được biểu diễn bởi tập các đặc trưng hay đặc tính. Như trong trường hợp xử lý ảnh, ảnh sau khi được tăng cường để nâng cao chất lượng, phân vùng và trích chọn đặc tính được biểu diễn bởi các đặc trưng như biên, miền đồng nhất,v.
Người ta thường phân các đặc trưng này theo các loại như: đặc trưng tôpô, đặc trưng hình học và đặc trưng chức năng. Việc biểu diễn ảnh theo đặc trưng nào phụ thuộc vào ứng dụng tiếp theo. Ở đây ta đưa ra một cách hình thức việc biểu diễn các đối tượng. Giả sử đối tượng X (ảnh, chữ viết, dấu vân tay,v.); được biểu diễn bởi n thành phần (n đặc trưng): X={x 1,x2,.,xn}; mỗi xi biểu diễn một đặc tính.
Không gian biểu diễn đối tượng thường gọi tắt là không gian đối tượng X và được ký hiệu là: X ={X1,X2,.,Xn} trong đó mỗi Xi biểu diễn một đối tượng. Không gian này có thể là vô hạn. Để tiện xem xét chúng ta chỉ xét tập X là hữu hạn. Không gian diễn dịch Không gian diễn dịch là tập các tên gọi của đối tượng.
Kết thúc quá trình nhận dạng ta xác định được tên gọi cho các đối tượng trong tập không gian đối tượng hay nói là đã nhận dạng được đối tượng. Một cách hình thức gọi là tập tên đối tượng: ={w1,w2,.,wk} với wi, i =1,2,.,k là tên các đối tượng: Quá trình nhận dạng đối tượng là một ánh xạ f: X với f là tập các quy luật để định một phần tử trong X ứng với một phần tử. Nếu tập các quy luật và tập tên các đối tượng là biết trước như trong nhận dạng chữ viết (có 26 lớp từ A đến Z), người ta gọi là nhận dạng có thầy. Trường hợp thứ hai là nhận dạng không có thày.
Đương nhiên trong trường hợp này việc nhận dạng có khó khăn hơn. Mô hình và bản chất của quá trình nhận dạng 1. Mô hình Việc chọn lựa một quá trình nhận dạng có liên quan mật thiết đến kiểu mô tả mà người ta sử dụng để đặc tả đối tượng. Trong nhận dạng, người ta phân chia làm hai họ lớn: [1] - Họ mô tả theo tham số; - Họ mô tả theo cấu trúc.
Cách mô tả được lựa chọn sẽ xác định mô hình của đối tượng. Như vậy, chúng ta sẽ có hai loại mô hình: mô hình theo tham số và mô hình cấu trúc. Mô hình tham số sử dụng một vectơ để đặc tả đối tượng, mỗi phần tử của vectơ mô tả một đặc tính của đối tượng. Thí dụ như trong các đặc trưng chức năng, người ta sử dụng các hàm cơ sở trực giao để biểu diễn.
Và như vậy ảnh sẽ được biểu diễn bởi một chuỗi các hàm trực giao. Giả sử C là đường bao của ảnh và C(i,j) là điểm thứ i trên đường bao, i = 1, 2, ., N (đường bao gồm N điểm) Giả sử tiếp: 1 N x0 xi Ni1 1 N y0 yi Ni1 là tọa độ tâm điểm. Như vậy, momen trung tâm bậc p, q của đường bao là 1 N pq (x i x 0 ) p (yi y0 )q (1.1) Ni1 Vectơ tham số trong trường hợp này chính là các momen ij với i=1,2,. Còn trong các đặc trưng hình học người ta hay sử dụng chu tuyến, đường bao, diện tích và tỉ lệ T = 4 S/p2, với S là diện tích, p là chu tuyến.
Việc lựa chọn phương pháp biểu diễn sẽ làm đơn giản cách xây dựng. Tuy nhiên, việc lựa chọn đặc trưng nào là hoàn toàn phụ thuộc vào ứng dụng. Thí dụ, trong nhận dạng chữ, các tham số là các dấu hiệu: 5 - Số điểm chạc ba, chạc tư, - Số điểm chu trình, - Số điểm ngoặt, - Số điểm kết thúc, Chẳng hạn với chữ t có 4 điểm kết thúc, 1 điểm chạc tư,. Mô hình cấu trúc: Cách tiếp cận của mô hình này dựa vào việc mô tả đối tượng nhờ một số khái niệm biểu thị các đối tượng cơ sở trong ngôn ngữ tự nhiên.
Để mô tả đối tượng, người ta dùng một số dạng nguyên thủy như đoạn thẳng, cung,. Chẳng hạn, một hình chữ nhật được định nghĩa gồm 4 đoạn thẳng vuông góc với nhau từng đôi một. Trong mô hình này người ta sử dụng một bộ kí hiệu kết thúc Vt, một bộ kí hiệu không kết thúc gọi là Vn. Ngoài ra, có dùng một tập các luật sản xuất để mô tả cách xây dựng các đối tượng phù hợp dựa trên các đối tượng đơn giản hơn các đối tượng nguyên thủy (tập Vt).
Trong cách tiếp cận này, ta chấp nhận một khẳng định là: Cấu trúc một dạng là kết quả của việc áp dụng luật sản xuất theo những nguyên tắc xác định từ một dạng gốc bắt đầu. Một cách hình thức, ta có thể coi mô hình này tương đương một văn phạm G = (Vt, Vn, P, S) với: - Vt là bộ kí hiệu kết thúc, - Vn là bộ kí hiệu không kết thúc, - P là luật sản xuất, - S là dạng (kí hiệu bắt đầu) 1. Bản chất của quá trình nhận dạng Quá trình nhận dạng gồm 3 giai đoạn chính [1]: - Lựa chọn mô hình biểu diễn đối tượng, - Lựa chọn luật ra quyết định (phương pháp nhận dạng) và suy diễn quá trình học. - Học nhận dạng.
6 Khi mô hình biểu diễn đã được xác định, có thể là định lượng (mô hình tham số) hay định tính (mô hình cấu trúc), quá trình nhận dạng chuyển sang giai đoạn học. Học là giai đoạn rất quan trọng. Thao tác học nhằm cải thiện, điều chỉnh việc phân hoạch tập đối tượng thành các lớp. Việc nhận dạng là tìm ra quy luật và các thuật toán để có thể gán đối tượng vào một lớp hay nói một cách khác gán cho đối tượng một tên.
Học có thầy (supervised learning) Kỹ thuật phân loại nhờ kiến thức biết trước gọi là học có thầy. Đặc điểm cơ bản của kỹ thuật này là người ta có một thư viện các mẫu chuẩn. Mẫu cần nhận dạng sẽ được đem đối sánh với mẫu chuẩn để xem nó thuộc loại nào. Thí dụ như trong một ảnh viễn thám, người ta muốn phân biệt một cánh đồng lúa, một cánh rừng hay một vùng đất hoang mà đã có các miêu tả về các đối tượng đó.
Vấn đề chủ yếu là thiết kế một hệ thống để có thể đối sánh đối tượng trong ảnh với mẫu chuẩn và quyết định gán cho chúng vào một lớp. Việc đối sánh nhờ vào các thủ tục ra quyết định dựa trên một công cụ gọi là hàm phân lớp hay hàm ra quyết định. Hàm này sẽ được đề cập trong phần sau. Học không có thầy (unsupervised learning) Kỹ thuật học này tự định ra các lớp khác nhau và xác định các tham số đặc trưng cho từng lớp.
Học không có thày đương nhiên là khó khăn hơn. Một mặt, do số lớp không được biết trước, mặt khác những đặc trưng của các lớp cũng không biết trước. Kỹ thuật này nhằm tiến hành mọi cách gộp nhóm có thể và chọn lựa cách tốt nhất. Bắt đầu từ tập dữ liệu, nhiều thủ tục xử lý khác nhau nhằm phân lớp và nâng cấp dần để được một phương án phân loại.
Nhìn chung, dù là mô hình nào và kỹ thuật nhận dạng ra sao, một hệ thống nhận dạng có thể tóm tắt theo sơ đồ sau: 7 Trích chọn đặc tính Phân lớp Đánh biểu diễn đối tượng ra quyết định giá Quá trình tiền xử lý Khối nhận dạng Hình 1. Sơ đồ tổng quát một hệ nhận dạng. Nhận dạng dựa trên phân hoạch không gian.