Celem niniejszego podręcznika jest przybliżenie zagadnienia naukowego zwanego „rozpoznawaniem wzorców” [3, 5] oraz jego głównych zastosowań w technice, którymi są systemy analizy obrazów cyfrowych [6, 7, 10, 11] i sygnałów mowy [1, 2, 6, 8, 9], stosunkowo szerokiej grupie studentów różnych kierunków studiów – Informatyki, Automatyki i Robotyki, Optoelektroniki i Inżynierii Biomedycznej. Podręcznik obejmuje materiał do wykładu i ćwiczeń. W części wykładowej kładzie się nacisk na opisy funkcjonalne i algorytmiczne metod analizy. W ramach ćwiczeń (Zadania) następuje praktyczne opracowanie tych metod w drodze ich symulacji, z wykorzystaniem przykładowych danych. Oba etapy przygotowują studentów do samodzielnego wykonania projektu informatycznego, którego celem jest implementacja programowa wybranego systemu analizy obrazu lub mowy.

Ze względu na duży zakres materiału konieczna była jego selekcja, którą autor wykonał, wykorzystując trzy kryteria. Po pierwsze, w naturalny sposób w ramach zagadnienia analizy sygnałów i obrazów można wyróżnić trzy poziomy abstrakcji danych: poziom przetwarzania sygnału, poziom segmentacji sygnału i rozpoznawania obiektów oraz poziom rozumienia sygnału. Autor skoncentrował się na pośrednim poziomie analizy (segmentacja sygnału i rozpoznawanie obiektów), gdyż zagadnienia przetwarzania sygnału są przedmiotem wielu podręczników, a poziom rozumienia sygnałów ma silny związek z dziedziną „sztucznej inteligencji”.

Po drugie ograniczone omawianie algorytmów rozpoznawania obiektów i sekwencji słów, w zasadzie do statystycznej analizy względem czasu, tzn. do analizy pojedynczych obiektów i do „wsadowej” ( nieiteracyjnej, niekontekstowej) analizy wycinków sygnału mowy. Jedynym odstępstwem jest tu rozdz. 6, dotyczący sposobów detekcji i estymacji ruchu w sekwencji obrazów. Tym samym pominięto analizę danych obrazowych uzyskiwanych metodami stereowizji, dalmierzami laserowymi. 3-wymiarowej tomografii i za pomocą innych specjalizowanych urządzeń pomiarowych. W opinii autora ten obszar analizy obrazów odpowiada specjalizowanym wykładom na temat zastosowań wizji komputerowej w robotyce, w medycynie, w nawigacji itd.

Po trzecie, autor zdaje sobie sprawę z tego, że nawet w zakresie rozpoznawania obiektów pominął pewne klasy algorytmów, jak np.: morfologiczne metody przetwarzania obrazów, modelowanie analizy metodami zbiorów rozmytych lub algorytmami genetycznymi. W tym względzie, z uwagi na wymów spójności treści, zdecydowało subiektywne odczucie autora o ogólności i skuteczności prezentowanych algorytmów.

Materiał został podzielony na trzy części zatytułowane: Rozpoznawanie wzorców [5, 10, 11], Rozpoznawanie obrazów i Rozpoznawanie sygnałów mowy.

W pierwsze części przedstawiono najpierw pojęcie wzorca, rodzaje wzorców, procesy klasyfikacji prostych wzorców i rozpoznawania złożonych wzorców [3, 5] (rozdz. 1). Następnie omówiono zagadnienia transformacji przestrzeni cech metodami analizy składowych głównych i liniowej analizy dyskryminacyjnej oraz główne rodzaje klasyfikatorów (rozdz. 2).

W drugiej części, dotyczącej zagadnień rozpoznawania obrazów [4 – 7], omawiana jest najpierw problematyka reprezentacji obrazów, autokalibracji kamery i normowania obrazów (rozdz. 3). Następnie przedstawiono metody segmentacji obrazu, wyznaczania cech tekstur
i konturów (rozdz. 4), rozpoznawanie 2- wymiarowych i 3-wymiarowych obiektów (rozdz. 5) oraz analizy sekwencji obrazów w celu detekcji ruchu, śledzenia obiektów i autonomicznej nawigacji (rozdz. 6).

W trzeciej części, dotyczącej rozpoznawania mowy, prezentowane są zagadnienia [2, 8, 9]: reprezentacji cyfrowego sygnału mowy w dziedzinie czasu i częstotliwości (rozdz. 7), przetwarzania i detekcji sygnału mowy w sygnale akustycznym (rozdz.8), segmentacji
i wyznaczania cech sygnału mowy w dziedzinie czasu i częstotliwości (rozdz. 9), modelowania akustyczno – fonetycznego sygnału mowy (rozdz. 10), tworzenia statystycznego modelu słów i rozpoznawania sekwencji słów (rozdz. 11).

Podrozdziały z treścią o rozszerzającym charakterze oznaczono za pomocą znaku (*). Literatura została podzielona na podstawową, zamieszczoną na końcu podręcznika, i uzupełniającą, podawaną po kolejnych rozdziałach.

Spis treści

1. ROZPOZNAWANIE WZORCÓW

1. Podstawy rozpoznawania wzorców

   1. Wprowadzenie

   2. Pojęcie wzorca

   3. Paradygmaty rozpoznawania wzorców

   4. Analiza cyfrowych obrazów

   5. Analiza sygnałów mowy

   6. Statystyka sygnału/obrazu cyfrowego

   7. Próbkowanie i digitalizacja sygnału analogowego

   8. Wybrane problemy optymalizacji

   9. Zadania

Literatura uzupełniająca

2. Klasyfikacja prostych wzorców

   1. Wprowadzenie

   2. Przekształcenia wzorca zależne od dziedziny (*)

   3. Problem klasyfikacji prostego wzorca

   4. Klasyfikator według funkcji potencjału

   5. Klasyfikator statystyczny Bayesa

   6. Klasyfikator według minimalnej odległości

   7. Klasyfikator „według k sąsiadów”

   8. Maszyna wektorów wspierających SVM (*)

   9. Klasyfikacja neuronowa

   10. Zadania

Literatura uzupełniająca

2. ROZPOZNAWANIE OBRAZÓW

3. Reprezentacja obrazu cyfrowego

   1. Akwizycja obrazu dla 3-wymiarowej sceny

   2. Wewnętrzna reprezentacja obrazu

   3. Zewnętrzna reprezentacja obrazu

   4. Zadania

Literatura uzupełniająca

4. Segmentacja obrazu i detekcja cech

   1. Przekształcenia początkowe obrazu

   2. Obraz krawędziowy

   3. Segmenty liniowe

   4. Przekształcenia Hougha

   5. Obszary jednorodne obrazu

   6. Tekstura w obrazie

   7. 2-wymiarowe kształty

   8. Zadania

Literatura uzupełniająca

5. Rozpoznawanie 2- i 3-wymiarowych obiektów

   1. Sekwencja wzorców i programowanie dynamiczne

   2. Rozpoznawanie znanego obiektu sztywnego

   3. Przeszukiwanie przestrzeni rozwiązań

   4. Rozpoznawanie 3-wymiarowego obiektu o parametrycznym modelu (*)

   5. Zadania

Literatura uzupełniająca

6. Estymacja w ruchu w sekwencji obrazów

   1. Wprowadzenie

   2. Detekcja i estymacja ruchu w obrazie

   3. Optyczny potok

   4. Ruch dyskretnych cech obrazu

   5. Zadania

Literatura uzupełniająca

3. ROZPOZNAWANIE SYGNAŁÓW MOWY

7. Reprezentacja sygnału mowy

   1. Reprezentacja cyfrowego sygnału mowy

   2. Układ słuchu człowieka

   3. Transformata Fouriera

   4. Transformata falkowa (*)

   5. Zewnętrzna reprezentacja cyfrowego dźwięku

   6. Zadania

Literatura uzupełniająca

8. Detekcja sygnału mowy

   1. Usuwanie szumu i normowanie sygnału mowy

   2. Cechy sygnału w dziedzinie czasu

   3. Zadania

Literatura uzupełniająca

9. Wyznaczanie cech sygnału mowy

   1. Cechy mel-cepstralne sygnału mowy

   2. Cechy według liniowej predykcji (LPC)

   3. Klasyfikacja cech ramki

   4. Częstotliwość podstawowa mówcy

   5. Zadania

Literatura uzupełniająca

10. Akustyczno-fonetyczny model mowy

    1. Fonetyczne kategorie dźwięków

    2. Typowe spektrogramy dla grup fonemów

    3. Dekompozycja fonemu zależna od kontekstu

    4. Zadania

Literatura uzupełniająca

11. Akustyczno-fonetyczny model mowy

    1. Wprowadzenie

    2. Metoda „marszczenia czasu”

    3. Rozpoznawanie jako statystyczne wnioskowanie

    4. Przeszukiwanie Viterbiego

    5. Uczenie modelu HMM (*)

    6. Zadania

Literatura uzupełniająca

Literatura podstawowa

Skorowidz