CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG 1. Tổng quan về nhận dạng Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và gán cho chúng vào một lớp (gán cho đối tượng một tên gọi) dựa theo những quy luật và các mẫu chuẩn. Quá trình nhận dạng dựa vào những mẫu học biết trước gọi là nhận dạng có giám sát hay học có giám sát (supervised learning); trong trường hợp ngược lại là nhận dạng không giám sát hay học không có giám sát (unsupervised learning). Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch - Không gian biểu diễn đối tượng: 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={x1,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 3 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 giám sát.
Trường hợp thứ hai là nhận dạng không có thầy. 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: 4 là tọa độ tâm điểm. Như vậy, momen trung tâm bậc p, q của đường bao là (1.1) Vectơ tham số trong trường hợp này chính là các momen 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: - 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 V n.
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 V t). 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) 5 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. 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 giám sát(supervised learning) : Kỹ thuật phân loại nhờ kiến thức biết trước gọi là học có giám sát. 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 giám sát(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 giám sát 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. 6 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: Hình 1. Sơ đồ tổng quát một hệ nhận dạng. Nhận dạng dựa trên phân hoạch không gian Trong kỹ thuật này, các đối tượng nhận dạng là các đối tượng định lượng, mỗi đối tượng được biểu diễn bởi một vectơ nhiều chiều.
Phân hoạch không gian Giả sử không gian đối tượng X được định nghĩa: X={Xi,i=1,2,.,m}, Xi là một vectơ. Người ta nói P là một phân hoạch của không gian X thành các lớp Ci, Ci X nếu: Ci Cj = với i j và Ci = X Nói chung, đây là trường hợp lý tưởng: tập X tách được hoàn toàn. Trong thực tế, thường gặp không gian biểu diễn tách được từng phần. Như vậy phân loại là dựa vào việc xây dựng một ánh xạ f: X P.
Công cụ xây dựng ánh xạ này là các hàm phân biệt (Descriminant functions). Hàm phân lớp hay hàm ra quyết định Để phân đối tượng vào các lớp, ta phải xác định số lớp và ranh giới giữa các lớp đó. Hàm phân lớp hay hàm phân biệt là một công cụ rất quan trọng. Gọi {g} là lớp các hàm phân lớp.
Lớp hàm này được định nghĩa như sau: nếu i ≠ k, gk(X)>gi(X) thì ta quyết định Xlớp k. Như vậy để phân biệt k lớp, ta cần k-1 hàm phân biệt. Hàm phân biệt g của một lớp nào đó thường dùng là hàm tuyến tính, có nghĩa là: 7 g(X)= W0+W1X1+W2X2+.+WkXk trong đó: - Wi là các trọng số gán cho các thành phần Xi. - W0 là trọng số để viết cho gọn.
Trong trường hợp g là tuyến tính, người ta nói việc phân lớp là tuyến tính hay siêu phẳng (hyperplan). Các hàm phân biệt thường được xây dựng dựa trên khái niệm khoảng cách hay dựa vào xác suất có điều kiện. Lẽ tự nhiên, khoảng cách là một công cụ rất tốt để xác định xem đối tượng có "gần nhau" hay không. Nếu khoảng cách nhỏ hơn một ngưỡng nào đấy ta coi đối tượng là giống nhau và gộp chúng vào một lớp.
Ngược lại, nếu khoảng cách lớn hơn ngưỡng, có nghĩa là chúng khác nhau và ta tách thành hai lớp. Trong một số trường hợp, người ta dựa vào xác suất có điều kiện để phân lớp cho đối tượng. Lý thuyết xác suất có điều kiện được Bayes nghiên cứu khá kỹ và chúng ta có thể áp dụng lý thuyết này để phân biệt đối tượng.2) Nếu P(Ci/X)>P(Ck/X) với i ≠ k thì X Ci. Tùy theo các phương pháp nhận dạng khác nhau, hàm phân biệt sẽ có các dạng khác nhau.
Nhận dạng thống kê Nếu các đối tượng nhận dạng tuân theo luật phân bố Gauss, mà hàm mật độ xác suất cho bởi: 8 người ta có dùng phương pháp ra quyết định dựa vào lý thuyết Bayes. Lý thuyết Bayes thuộc loại lý thuyết thống kê nên phương pháp nhận dạng dựa trên lý thuyết Bayes có tên là phương pháp thống kê.