belrus
  • 1
  • 4
  • A
  • B
  • C
  • D
  • E
  • F
  • G
  • H
  • I
  • J
  • K
  • L
  • M
  • N
  • O
  • P
  • R
  • S
  • Ś
  • T
  • U
  • V
  • W
  • X
  • Y
  • Ž
  • Z
  • Л
  • О

1

4

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

P

R

S

Ś

T

U

V

W

X

Y

Ž

Z

Л

О

eng Translation Missing

Принцип Бромберга

Igor Savchenko 2012
Текст

Принцип Бромберга

Труды лаборатории распознавания образов Массачусетского технологического института, том VIII, 1956 год, с. 46-53

Когнитивные стратегии: о выборе критериев поиска

Теодор Бромберг

Обратимся к примеру – рассмотрим подробнее, в чём же радикальное отличие процесса фокусировки в дальномерных фотоаппаратах и в фотоаппаратах с контролем за изображением по матовому стеклу (частный случай последних – зеркальные фотоаппараты).

Дальномерный фотоаппарат

Фотограф наблюдает в окуляре дальномера два изображения объекта съёмки – подвижное и неподвижное. Чтобы навестись на объект надо вращением кольца фокусировки на объективе (который механически сопряжён с дальномером) совместить (рис. 1) подвижное изображение (А) с неподвижным (Б).

При этом общая резкость изображения в окуляре дальномера от степени фокусировки никак не зависит и в ходе наведения на объект не меняется. Таким образом, точность фокусировки выражается в том или ином расхождении двух резко очерченных изображений одного и того же объекта. Иначе – точность фокусировки в значительной степени зависит от способности фотографа различить сколь угодно малое расхождение двух изображений, т.е. – от остроты его зрения. Та или иная степень близорукости или дальнозоркости будет выражаться в соответствующей степени общей нечёткости изображения в видоискателе, при которой различить величину несовпадения двоящегося объекта будет либо затруднительно, либо невозможно.

Зеркальный фотоаппарат

Здесь задача в ходе фокусировки – добиться в окуляре видоискателя максимальной резкости изображения выбранного объекта (рис. 2).

Степень этой резкости (при точной наводке на объект) есть величина субъективная и зависит от остроты зрения фотографа. Но для точной фокусировки важна не абсолютная, а именно относительная (т.е. наилучшая из возможной) степень резкости, т.е. успешное достижение результата гораздо в меньшей степени зависит от остроты зрения снимающего. Даже сильно близорукий или дальнозоркий человек будет способен уловить точку наилучшей резкости изображения (рис. 3), тогда как различить действительно ли совпадают оба изображения в окуляре дальномера, или между ними осталось некоторое расхождение, при той же степени близорукости или дальнозоркости, может оказаться невозможным.

Иными словами, распознавание относительного изменения уровня сигнала об ошибке (неточность фокусировки) во втором случае (зеркальный фотоаппарат) оказывается возможным при гораздо большей погрешности измерительного инструмента (глаза), чем в первом случае (дальномерный фотоаппарат). Всё дело в выборе критериев формирования сигнала об ошибке.

Нетрудно заметить, что изложенный пример является частным случаем задачи распознавания образов, которая, в свою очередь, есть частный случай общей теории когнитивных стратегий. Никто не будет спорить, что обе упомянутые научные задачи топологически неразрывны, а, следовательно, по принципу изоморфизма Груве (Jakob Gruwe) [1], методология каждой, в равной степени (с учётом иерархии), обоюдоприменима.

Таким образом, возвращаясь в лоно общей теории когнитивных процессов, можно сформулировать следующий принцип: при сколь угодно неточном или неполном представлении о любом объекте, всегда найдутся критерии, которые позволят добиться достаточной степени локализации и распознавания этого объекта.

Первое следствие этого принципа было впервые высказано нашим аспирантом Франком Шульце (Frank Schulze) – любое «то, не знаю что» оказывается всегда возможным найти, независимо от разнообразия и противоречивости исходных представлений об этом «не знаю что».

[1] Груве, Якоб. О равноприменимости научных методологий топологически связанных теоретических систем, Труды по теории вычислительных машин Массачусетского технологического института, MIT Papers on Computer Systems, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, Volume VII, 1955, pp. 25-39

Игорь Савченко

Минск, сентябрь 2012