RU2178915C2

RU2178915C2 - Method for eye-processor treatment of images and photoelectric apparatus for performing the same

Info

Publication number: RU2178915C2
Application number: RU98113270A
Authority: RU
Inventors: Владимир Прокофьевич Кожемяко; Сергей Владимирович Павлов; Елена Ивановна Понурая; Р.Р. Хамди; Андрей Викторович Кожемяко; Оксана Владимировна Кожемяко
Original assignee: Владимир Прокофьевич Кожемяко; Сергей Владимирович Павлов; Елена Ивановна Понурая; Хамди Ребхи Рами; Андрей Викторович Кожемяко; Оксана Владимировна Кожемяко
Priority date: 1998-07-03
Filing date: 1998-07-03
Publication date: 2002-01-27

Abstract

FIELD: automatics, computing technique, possibly technical vision systems for identifying images in robots of modern systems for finding, tracking, guiding, biomedical diagnostics and production process monitoring. SUBSTANCE: method comprises steps of converting parameters of images to logic-time function subjected to processing in quantity and quality channels; on base of such processing performing analysis and comparison of received date with reference sample data preliminarily stored in knowledge base memory. Apparatus for identifying images at eye- processor selecting of features includes unit for projecting images, optical lock, photoelectric converter in the form of matrix of MxM of photo- detecting cells, unit for converting image parameters to time interval duration values, unit for analysis of received data, unit for synthesizing- generating features, unit for recommutation, unit for generating switching logic-time function, dynamic memory unit for storing reference logic- time functions having system for organizing base of reference knowledge and selecting samples of reference data, comparator, unit for analysis of signal anticoincidence, image type shaper and driving pulse shaper. EFFECT: simplified process for image identifying, possibility for organizing evolution type knowledge base, enhanced responsibility and authenticity of identified images. 2 cl, 3 dwg _

Description

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах технического зрения для распознавания зрительных образов (изображений) в роботах для современных систем поиска, слежения, наведения, биомедицинского диагностирования и технологического контроля. The invention relates to automation and computer technology and can be used in vision systems for recognition of visual images (images) in robots for modern systems of search, tracking, guidance, biomedical diagnosis and technological control.

Известен способ распознавания изображений, использующий многошаговую архитектуру с исследованием частных связей между структурными компонентами изображения (Оброблення сигналiв i зображень та розпiзнавання образiв / Працi Третьоi всеукраiнськоi мiжнародноi конференцii "УкрОБРАЗ'96". - Киiв. Асоцiацiя OIPO, 1996. С. 84-87). Он основан на объединенном приближении обработки биосигналов. С его помощью производятся представление изображения в обобщенном пространстве W-связанного спектра и сравнение на основе алгоритма шумовой защиты оптической информации. A known method of image recognition using a multi-step architecture with the study of particular relationships between the structural components of the image (Sampling signal and image and different images / Praci of the Third All-Ukrainian Conference ii "UkROBRAZ'96". - Kiev. Atsotsiots. 1996) - Kiev. . It is based on the combined biosignal processing approximation. With its help, the image is presented in the generalized space of the W-linked spectrum and compared based on the noise protection algorithm of optical information.

Основным недостатком такого способа является то, что комплекс компонент в таком описании довольно сложный для параллельной обработки и анализа информации
Известен способ обработки оптической информации и распознавания изображений (L. Shen, Y. Sheng. Noncentral image moments for invariant pattern recognition / Optical Engineering / November 1995, Vol. 34 11. - P. 3181-3186), основанный на формировании нецентральных моментных векторов-признаков. Это позволяет производить обработку поступающей информации без дискретизирования изображения при его вводе, а также повышаются точность распознавания и помехоустойчивость.The main disadvantage of this method is that the complex of components in such a description is quite complex for parallel processing and analysis of information
A known method of processing optical information and image recognition (L. Shen, Y. Sheng. Noncentral image moments for invariant pattern recognition / Optical Engineering / November 1995, Vol. 34 11. - P. 3181-3186), based on the formation of off-center moment vectors signs. This allows the processing of incoming information without discretization of the image when it is input, as well as increased recognition accuracy and noise immunity.

Недостатком такого способа распознавания изображений является то, что при формировании векторов-признаков используются только геометрические признаки изображений (размеры, масштабирование, поворот), что не обеспечивает максимальной достоверности распознавания изображения. The disadvantage of this method of image recognition is that in the formation of feature vectors only geometric image features (sizes, scaling, rotation) are used, which does not provide maximum image recognition accuracy.

Наиболее близким для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков по способу является способ параллельного сложения (А. С. СССР 1119035, МКИ G 06 G 7/14), позволяющий определить конкретный количественный признак обрабатываемой информации. Сущность метода основана в том, что на первом шаге сравниваются между собой длительности временных интервалов группы и выделяют временной интервал наименьшей длительности (общую часть), формируют длительность, кратную этой наименьшей длительности, путем умножения ее на количество входных временных интервалов в группе, формируют новую группу временных интервалов путем отнимания этой наименьшей длительности от длительности каждого временного интервала предыдущей группы, далее вышеуказанные действия повторяются для каждой группы временных интервалов до выделения интервалов наименьшей длительности, равной нулю, а полученные кратные суммируются последовательно. The closest to the recognition of images with eye-processor feature extraction by the method is a parallel addition method (A. S. USSR 1119035, MKI G 06 G 7/14), which allows to determine a specific quantitative characteristic of the processed information. The essence of the method is based on the fact that at the first step, the durations of the time intervals of the group are compared and the time interval of the shortest duration (the common part) is distinguished, a duration multiple of this shortest duration is formed, by multiplying it by the number of input time intervals in the group, they form a new group time intervals by subtracting this shortest duration from the duration of each time interval of the previous group, then the above steps are repeated for each time group intervals to the allocation of intervals of the smallest duration equal to zero, and the resulting multiples are summed sequentially.

Выбор способа параллельного сложения в качестве прототипа аргументируется тем, что он дает возможность выполнять анализ приходящей от изображения информации на основе выделения общих амплитудно-временных частей, принимающихся в качестве типовых кодов отдельных признаков изображения. Полученная сумма является необходимым, но не достаточным условием при распознавании изображения. Конечный результат при этом может определять один из количественных признаков изображения распознавания (геометрические размеры, масса, объем и др. ). Учитывая возможности упомянутого способа формировать результирующие количественные характеристики изображения через выделение общих признаков из параллельно поступающей информации с использованием унифицированных преобразований произвольных аналоговых признаков изображений в соответствующие длины входных информационных временных интервалов, данный способ и выбран в качестве прототипа. The choice of the parallel addition method as a prototype is justified by the fact that it makes it possible to analyze the information coming from the image based on the allocation of the general amplitude-time parts that are accepted as typical codes for individual image attributes. The resulting amount is a necessary but not sufficient condition for image recognition. The final result in this case can determine one of the quantitative features of the recognition image (geometric dimensions, mass, volume, etc.). Considering the capabilities of the above-mentioned method, to form the resulting quantitative characteristics of the image through the allocation of common features from the parallel incoming information using standardized transformations of arbitrary analog image features into the corresponding lengths of the input information time intervals, this method is selected as a prototype.

Недостатком такого способа является то, что он, основываясь на конкретном алгоритмическом аппарате, не идентифицирует полученный количественный результат с конкретными характеристиками изображений, а это не дает возможности выполнять различные математические действия для уточнения распознавания изображения по его произвольному признаку, что ограничивает использование способа при обработке оптической информации. The disadvantage of this method is that, based on a specific algorithmic apparatus, it does not identify the quantitative result obtained with specific characteristics of the images, and this does not make it possible to perform various mathematical operations to refine image recognition by its arbitrary feature, which limits the use of the method in optical processing information.

Существует устройство для определения параметров изображения (А. С. СССР 1283814, МКИ G 06 К 9/00), работающее на основе деления по координатным осям световых сигналов (фотонов) и по двум направлениям производится определение параметров изображения посредством поступления определенного количества импульсов, число которых представляет собой конкретный параметр. There is a device for determining image parameters (A. S. USSR 1283814, MKI G 06 K 9/00), operating on the basis of dividing along the coordinate axes of light signals (photons) and determining image parameters in two directions by means of a certain number of pulses, the number which is a specific parameter.

Недостатком такого устройства является то, что при обработке поступающих сигналов наблюдается низкое быстродействие в связи с тем, что необходимо производить последовательное суммирование импульсов, и только после этого производить обработку результатов и делать вывод о типе изображения. The disadvantage of this device is that when processing the incoming signals there is a low speed due to the fact that it is necessary to produce sequential summation of pulses, and only after that to process the results and draw a conclusion about the type of image.

Существует устройство для считывания и распознавания изображений (А. С. СССР 1513486, МКИ G 06 К 9/00), работающее на основе проецирования изображения на фотоэлектрический преобразователь, подающий информацию на обработку, вследствие которой выполняется распознавание изображения с использованием выделения контурных элементов бинаризованного изображения, координаты которых сохраняются для дальнейшего распознавания изображения. There is a device for reading and recognizing images (A. S. USSR 1513486, MKI G 06 K 9/00), operating on the basis of projecting an image onto a photoelectric converter, which supplies information for processing, due to which image recognition is performed using the selection of contour elements of a binarized image whose coordinates are stored for further image recognition.

Недостатком такого устройства является то, что с его помощью производится определение только контуров устройства, что дает возможность определять только геометрические признаки и не позволяет производить распознавание изображений с помощью определения признаков других типов, что значительно понижает достоверность распознавания. The disadvantage of this device is that it only determines the contours of the device, which makes it possible to determine only geometric features and does not allow image recognition by identifying features of other types, which significantly reduces the reliability of recognition.

В качестве прототипа предлагаемого устройства предлагается устройство для считывания изображения (А. С. СССР 1429142, МКИ G 06 К 11/00), которое выполняет считывание изображения с помощью его проецирования на фотоэлектричекий преобразователь и запоминания координат его контурных точек. Данное устройство содержит фотоэлектрический преобразователь, выполненный в виде матрицы фотоприемных ячеек, каждая из которых состоит из фоточувствительного элемента "И", элемента "И-НЕ" и триггера, выход фоточувствительного элемента подключен к первому входу элемента "И", второй вход которого соединен с выходом элемента "И-НЕ", а выход подключен к первому установочному входу триггера, выход которого является выходом фотоприемной ячейки, входы элементов "И-НЕ" каждой фотоприемной ячейки соединены с выходами триггеров четырех смежных фотоприемных ячеек, второй установочный вход триггера каждой фотоприемной ячейки подключен к шине "Сброс" устройства, в блок проецирования изображений с целью повышения точности введен оптический затвор, оптически связанный с блоком проецирования и матрицей фотоприемных ячеек, блок коммутаторов, блок памяти, выход которого является выходом устройства, два счетчика, два элемента задержки, формирователь импульсов запуска, ключ и генератор тактовых импульсов, выход которого соединен с тактовым входом ключа, первый управляющий вход которого подключен к выходу первого элемента задержки, второй управляющий вход - к сбросовому входу первого счетчика и выходу второго счетчика, а выход - к входу второго элемента задержки, выход которого подключен к третьим входам элементов "И" фотоприемных ячеек и к управляющему входу блока памяти, информационные входы которого соединены с выходами блока коммутаторов, управляющие входы которого подключены к выходам триггеров фотоприемных ячеек первой строки матрицы, синхронизирующие входы триггеров соединены с выходом второго элемента задержки, выходы триггеров каждой строки матрицы соединены с D-входами триггеров последующей строки в соответствующем столбце матрицы, счетные входы счетчиков соединены с выходом ключа, выход второго счетчика подключен к первому управляющему входу формирователя импульсов запуска, второй управляющий вход которого является входом "Запуск" устройства, выход соединен с входом первого элемента задержки и с управляющим входом оптического затвора, а информационный вход блока коммутаторов подключен к выходу первого счетчика. As a prototype of the proposed device, a device for image reading is proposed (A. S. USSR 1429142, MKI G 06 K 11/00), which performs image reading by projecting it onto a photoelectric converter and storing the coordinates of its contour points. This device contains a photoelectric converter, made in the form of a matrix of photodetector cells, each of which consists of a photosensitive element "And" element "NAND" and a trigger, the output of the photosensitive element is connected to the first input of the element "And", the second input of which is connected to the output of the AND-NOT element, and the output is connected to the first installation input of the trigger, the output of which is the output of the photodetector cell, the inputs of the elements AND-NOT of each photodetector cell are connected to the outputs of the triggers of four adjacent phot receiving cells, the second installation input of the trigger of each photodetector cell is connected to the "Reset" bus of the device, an optical shutter is introduced into the image projection unit to improve accuracy, optically coupled to the projection unit and the photodetector array, a switch unit, a memory unit, the output of which is the output devices, two counters, two delay elements, a start pulse shaper, a key and a clock pulse generator, the output of which is connected to the clock input of the key, the first control input of which is It is connected to the output of the first delay element, the second control input to the reset input of the first counter and the output of the second counter, and the output to the input of the second delay element, the output of which is connected to the third inputs of the "And" elements of the photodetector cells and to the control input of the memory unit, information the inputs of which are connected to the outputs of the block of switches, the control inputs of which are connected to the outputs of the triggers of the photodetector cells of the first row of the matrix, the synchronizing inputs of the triggers are connected to the output of the second delay element, the outputs of the triggers of each row of the matrix are connected to the D-inputs of the triggers of the next row in the corresponding column of the matrix, the counting inputs of the counters are connected to the output of the key, the output of the second counter is connected to the first control input of the trigger pulse generator, the second control input of which is the “Start” input of the device, the output connected to the input of the first delay element and to the control input of the optical shutter, and the information input of the switch unit is connected to the output of the first counter.

Основным недостатком прототипа является то, что он позволяет только считывать изображение, а не производить его обработку и распознавание, а также при использования данного устройства невозможно производить распознавание изображения по признакам различных типов, в данном случае можно использовать только геометрические признаки, что не позволяет говорить о высокой достоверности распознавания. The main disadvantage of the prototype is that it only allows you to read the image, and not to process it and recognize it, and when using this device it is impossible to recognize the image by signs of various types, in this case you can use only geometric signs, which does not allow talking about high recognition accuracy.

Задачей изобретения является создание способа распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков, в котором за счет введения новых операций выделения нескольких общих амплитудно-временных частей и иерархического сложения, то есть последовательность проведения операции сложения выполняется в соответствии с построением блока синтезатора-генератора признаков изображения, достигаются параллельная обработка всей поверхности и создание нечетко выраженных признаков различных типов. Распознавание изображений производится за счет генерации неявно выраженных признаков и влияния их друг на друга и выходную функцию. А это в конечном результате приводит к возможности производить распознавание изображений на качественно новом уровне с организацией эволюционирующей базы знаний. Авторы предлагают ввести понятие "глаз-процессорное выделение признаков" (Принципы организации логико-временных процессоров/ Кожемяко В. П. и др. - УСиМ, 1988. - 6. - С. 3-6), отличающегося от классических, реализующих конкретные ранее заданные алгоритмы строгих вычислений функций распознавания. The objective of the invention is to provide a method for recognizing images with eye-processor feature extraction, in which due to the introduction of new operations for selecting several common amplitude-time parts and hierarchical addition, that is, the sequence of the operation of addition is performed in accordance with the construction of a block of a synthesizer-generator of image features parallel processing of the entire surface and the creation of fuzzy signs of various types are achieved. Image recognition is performed by generating implicit signs and their influence on each other and the output function. And this in the end result leads to the ability to produce image recognition at a qualitatively new level with the organization of an evolving knowledge base. The authors propose to introduce the concept of "eye-processor feature extraction" (Principles of the organization of logical-temporal processors / V. Kozhemyako et al. - USiM, 1988. - 6. - P. 3-6), which differs from the classic ones that implement specific earlier predefined algorithms for strict computation of recognition functions.

Поставленная задача решается тем, что в способе глаз-процессорного распознавания изображений с выделением признаков, заключающемся в том, что параллельно проецируют изображения, преобразуют параметры изображения в логико-временные функции. Обрабатывают логико-временные функции одновременно по количественным и качественным каналам. При этом в каналах качественной обработки из логико-временных функций синтезируют соответствующие признаки объекта, а в каналах количественной обработки из логико-временных функций формируют коммутационные коды признаков. По результатам обработки логико-временных функций формируют целевой кодер. На основе синтезированных признаков и целевого кодера формируют ключевую логико-временную функцию. Распознают изображения путем сравнения полученной ключевой логико-временной функции с ранее записанными в памяти базы знаний эталонными образцами. При неполном распознавании изображений осуществляют расширение базы знаний путем записи полученного результата сравнения в память базы знаний в качестве нового эталонного образца и определения наиболее близкого эталонного образца к полученному новому эталонному образцу в соответствии упомянутой операцией сравнения. The problem is solved in that in the method of eye-processor image recognition with feature extraction, which consists in the fact that images are projected in parallel, the image parameters are converted into logical-temporal functions. Logical-temporal functions are simultaneously processed through quantitative and qualitative channels. At the same time, in the channels of high-quality processing from the logical-temporal functions, the corresponding attributes of the object are synthesized, and in the channels of quantitative processing of the logical-temporal functions, commutation codes of the signs are formed. According to the results of processing the logical-temporal functions, the target encoder is formed. Based on the synthesized features and the target encoder, a key logical-temporal function is formed. Images are recognized by comparing the obtained key logical-temporal function with reference samples previously recorded in the memory of the knowledge base. In case of incomplete image recognition, the knowledge base is expanded by storing the obtained comparison result in the knowledge base memory as a new reference sample and determining the closest reference sample to the obtained new reference sample in accordance with the mentioned comparison operation.

Задачей изобретения является создание устройства для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков, в котором за счет введения новых блоков анализатора, блока синтезатора-генератора признаков, сравнения и формирования базы знаний и выбора эталонов, а также новых связей в блоках анализатора и синтезатора-генератора достигается параллельная обработка всей входной информации и создание различных систем неявно выраженных признаков изображений различных типов. С помощью формирования определенной иерархической структуры образуются неявно выраженные признаки в соответствии с коммутационным кодом признака, который определяют в начале процесса обработки информации, то есть происходит генерирование признаков и влияние их друг на друга и на выходную функцию. А это в конечном итоге приводит к повышению достоверности распознавания изображения. The objective of the invention is to provide a device for image recognition with eye-processor feature extraction, in which due to the introduction of new analyzer units, a feature synthesizer-generator unit, comparison and formation of a knowledge base and selection of standards, as well as new connections in the analyzer and synthesizer-generator units parallel processing of all input information and the creation of various systems of implicitly expressed signs of images of various types are achieved. Using the formation of a certain hierarchical structure, implicit signs are formed in accordance with the switching code of the attribute, which is determined at the beginning of the information processing, that is, the signs are generated and they influence each other and the output function. And this ultimately leads to an increase in the accuracy of image recognition.

Поставленная задача в устройстве решается тем, что в устройство для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков, содержащее блок проецирования изображений, оптический затвор, фотоэлектрический преобразователь, выполненный в виде матрицы размером М х М фотоприемных ячеек, введены преобразователь параметров изображения в длительности временных интервалов, анализатор поступающей информации, блок синтезатора-генератора признаков, выполненный в виде иерархического соединения N функционально-интегральных синтезаторов, соединенных между собой с помощью линий коммутации, блок перекоммутации, формирователь ключевой логико-временной функции, блок динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образцов эталонов, схема сравнения, анализатор несовпадаемости сигналов, формирователь типа изображения и формирователь импульсов запуска. При этом блок проецирования изображений оптически связан с входом оптического затвора, управляющий вход которого соединен с выходом формирователя импульсов запуска. Выход оптического затвора соединен с матрицей фотоприемных ячеек, выходы которой связаны с входами преобразователя параметров изображений в длительности временных интервалов. Одна часть выходов которого соединена с анализатором поступающей информации. Его выходы соединены с входами блока синтезатора-генератора признаков, блоком динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образцов эталонов и формирователем ключевой логико-временной функции. Вторая часть выходов преобразователя параметров изображения в длительности временных интервалов связана с входами блока синтезатора-генератора признаков. Его выходы связаны с упомянутым блоком динамической памяти эталонных логико-временных функций и входами формирователя ключевой логико-временной функции, который соединен с упомянутым блоком динамической памяти эталонных логико-временных функций и со схемой сравнения. Один выход упомянутого блока динамической памяти эталонных логико-временных функции связан со схемой сравнения, а остальные выходы посредством обратной связи соединены с входами анализатора поступающей информации и блока синтезатора-генератора признаков. Выход схемы сравнения связан с входом анализатора несовпадаемости сигналов, один выход которого соединен с блоком перекоммутации, соединенный выходами с блоком синтезатора-генератора. Второй выход анализатора несовпадаемости соединен с формирователем типа изображений и анализатором поступающей информации. Выход формирователя типа изображения является выходом устройства для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков. The problem in the device is solved by the fact that in the device for recognizing images with eye-processor feature extraction, comprising an image projection unit, an optical shutter, a photoelectric converter made in the form of a matrix of size M x M photodetector cells, an image parameter converter is introduced in the duration of time intervals , an analyzer of incoming information, a block of a synthesizer-generator of features, made in the form of a hierarchical connection N functional-integral synthesis tori interconnected by means of switching lines, a switching unit, a key logical-temporal function generator, a dynamic logical-temporal function memory dynamic memory unit with a system for creating a knowledge base and selecting standard samples, a comparison circuit, a signal mismatch analyzer, an image type generator and trigger pulse shaper. In this case, the image projection unit is optically connected to the input of the optical shutter, the control input of which is connected to the output of the trigger pulse shaper. The output of the optical shutter is connected to a matrix of photodetector cells, the outputs of which are connected to the inputs of the image parameter converter in the duration of time intervals. One part of the outputs of which is connected to the analyzer of the incoming information. Its outputs are connected to the inputs of the block of the synthesizer-generator of signs, the block of dynamic memory of the standard logical-temporal functions with the system of formation of the base of standard knowledge and the selection of sample standards and the shaper of the key logical-temporal function. The second part of the outputs of the image parameter converter in the duration of time intervals is connected with the inputs of the block of the synthesizer-generator of signs. Its outputs are connected with the said block of dynamic memory of the reference logical-temporal functions and the inputs of the generator of the key logical-temporal function, which is connected to the mentioned block of dynamic memory of the reference logical-temporal functions and with the comparison circuit. One output of the mentioned block of dynamic memory of the standard logical-temporal functions is connected with the comparison circuit, and the remaining outputs are connected via feedback to the inputs of the analyzer of the incoming information and the block of the synthesizer-generator of signs. The output of the comparison circuit is connected to the input of the signal mismatch analyzer, one output of which is connected to the switching block, connected by the outputs to the synthesizer-generator block. The second output of the mismatch analyzer is connected to the image type former and the incoming information analyzer. The output of the image type former is the output of an image recognition device with eye-processor feature extraction.

На фиг. 1 изображена блок-схема способа глаз-процессорного распознавания изображений; на фиг. 2 показано влияние оператора влияния на логико-временную функцию; на фиг. 3 - структурная схема устройства распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков. In FIG. 1 is a flow chart of an eye processor image recognition method; in FIG. 2 shows the influence of the influence operator on the logical-temporal function; in FIG. 3 is a structural diagram of an image recognition apparatus with eye processor feature extraction.

Способ для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков осуществляется с помощью способа параллельного сложения на основе выделения общей амплитудно-временной части для всех приходящих сигналов независимо от их типов. Под общей амплитудно-временной частью рассматривается минимальный временной интервал логико-временной функции с одинаковой амплитудой. Сначала все сигналы подвергаются предварительной обработке 1 (фиг. 1), во время которой их преобразуют в логико-временные функции, которые в интервале времени могут принимать последовательность текущих значений, зависимых от всех текущих значений переменных, которые имеют место в пределах некоторого отрезка времени (Квазиимпульсно-потенциальные оптоэлектронные элементы и устройства логико-временного типа/ С. В. Свечников, В. П. Кожемяко, Л. И. Тимченко. - Киев: Наукова думка, 1987. - 256 с. ). Затем выделяют одновременно несколько общих амплитудно-временных частей, характеризирующих признаки распознаваемого изображения в виде физических размерностей или качественных характеристик изображения. Затем происходит анализ качественных характеристик сигналов 2, с помощью которого производится раздел входной информации на два типа каналов: качественный 3 и количественный 4, обработка данных по ним производится параллельно. В каналах качественной обработки 4 синтезируют (генерируют) признаки в виде логико-временных функций, которые на выходе количественных каналов присваиваются количественным результатам в виде оператора влияния, представляющим собой некоторую функциональную зависимость. Эти логико-временные функции формируются вследствие обработки логико-временных функций, которые сформированы при выделении общих амплитудно-временных частей из функций, полученных от распознаваемого изображения. Операция синтеза признаков содержит в себе иерархическое сложение, то есть производится обработка информации с помощью определенного количества одинаковых операций (параллельного сложения) согласно иерархической структуре, которая формируется в соответствии с конкретными требованиями к распознаванию изображений. Построение иерархической структуры может быть описано с помощью простейших геометрических фигур: треугольная, прямоугольная, смешанная и др. Далее выполняется формирование операторов влияния, в котором обрабатываются логико-временные функции всех характеристик изображения - качественных и количественных. После формирования операторов влияния формируют кодеры-признаки 5, которые полностью описывают изображение. Затем производится формирование целевого кодера 5, который определяется с помощью операторов влияния кодеров-признаков друг на друга. Результатом действия на него оператора обобщенного интегрирования является ключевая логико-временная функция, представляющая собой результат обработки логико-временных функций характеристик изображения с учетом их количеств. Каждую новую ключевую функцию анализируют и сравнивают 6 с ранее известными и записанными в памяти базы знаний в виде логико-временных функций эталонными образцами. С их помощью выполняют конечное распознавание изображений 6. При неполной определенности результата сравнения ключевой функции с эталонами и генерирования неявно выраженных признаков 4 полученный результат после экспериментальной идентификации записывают в качестве нового эталона 6 и представляют как ранее не известную эталонную логико-временную функцию для интерактивного уточнения его содержания к значения. Экспериментальная идентификация заключает в себя анализ полученной ключевой функции на информативность, т. е. содержание полезной информации о распознаваемом изображении либо отсутствия таковой. Затем определяют наиболее близкий эталон согласно с операцией сравнения 6, чтобы сделать вывод о типе изображения, и возможные варианты расширения данных типов базы данных по степени приближения полученного результата к эталону с дальнейшим экспериментальным (эмпиричным) уточнением. Таким образом выполняют эволюционное развитие базы знаний. A method for recognizing images with an eye-processor feature extraction is carried out using a parallel addition method based on the allocation of the total amplitude-time part for all incoming signals, regardless of their types. Under the general amplitude-time part, the minimum time interval of the logical-time function with the same amplitude is considered. First, all signals are pre-processed 1 (Fig. 1), during which they are converted into logical-temporal functions, which in the time interval can take a sequence of current values that depend on all the current values of the variables that take place within a certain period of time ( Quasi-pulse potential optoelectronic elements and logical-temporal type devices / S.V. Svechnikov, V.P. Kozhemyako, L.I. Timchenko. - Kiev: Naukova Dumka, 1987. - 256 p.). Then, several common amplitude-time parts are distinguished simultaneously, characterizing the features of the recognized image in the form of physical dimensions or qualitative characteristics of the image. Then there is an analysis of the qualitative characteristics of signals 2, with the help of which the input information is divided into two types of channels: qualitative 3 and quantitative 4, data processing on them is performed in parallel. In the channels of high-quality processing 4 synthesize (generate) signs in the form of logical-temporal functions, which at the output of quantitative channels are assigned quantitative results in the form of an influence operator, which is a certain functional dependence. These logical-temporal functions are formed as a result of processing the logical-temporal functions, which are formed when the common amplitude-time parts are extracted from the functions received from the recognized image. The feature synthesis operation contains hierarchical addition, that is, information is processed using a certain number of identical operations (parallel addition) according to the hierarchical structure, which is formed in accordance with the specific requirements for image recognition. The construction of a hierarchical structure can be described using simple geometrical figures: triangular, rectangular, mixed, etc. Next, the formation of influence operators is performed, in which the logical-temporal functions of all image characteristics are processed - qualitative and quantitative. After the formation of the influence operators form encoders-signs 5, which fully describe the image. Then the target encoder 5 is formed, which is determined using the operators of the influence of the encoders-signs on each other. The result of the action of the generalized integration operator on it is a key logical-temporal function, which is the result of processing the logical-temporal functions of image characteristics taking into account their quantities. Each new key function is analyzed and compared with 6 reference samples previously known and stored in the memory of the knowledge base in the form of logical-temporal functions. With their help, the final image recognition is performed 6. If the result of comparing the key function with the standards and generating implicit signs 4 is incomplete, the result obtained after experimental identification is recorded as a new standard 6 and is presented as a previously unknown standard logical-temporal function for interactive refinement content to value. Experimental identification includes an analysis of the obtained key function for information content, i.e., the content of useful information about a recognizable image or its absence. Then, the closest standard is determined in accordance with comparison operation 6 to draw a conclusion about the type of image, and possible options for expanding the data of the database types by the degree of approximation of the result to the standard with further experimental (empirical) refinement. Thus, the evolutionary development of the knowledge base is performed.

Данный способ позволяет за минимальное количество тактов накопить сумму результатов всех действий, которая рассматривается в качестве базового признака изображения. Такой процесс предлагается описать формулой

где n - количество входов ФИС;
а_i - информация на i-м входе;

- оператор влияния признаков на выходную функцию и друг на друга;
m - количество синтезированных признаков;
p_j - переменная, характеризирующая физический смысл признака изображения.This method allows for the minimum number of cycles to accumulate the sum of the results of all actions, which is considered as a basic feature of the image. Such a process is proposed to be described by the formula

where n is the number of FIS inputs;
and _i - information at the i-th input;

- the operator of the influence of signs on the output function and on each other;
m is the number of synthesized characters;
p _j is a variable characterizing the physical meaning of the image attribute.

Формула (1) описывает не только процесс обработки зрительной информации, но и учитывает влияние каждого синтезированного признака на функцию на выходе. Для достижения этого результата авторами был введен принципиально новый оператор влияния для кодирования выходных результатов целевым кодером, который является набором логико-временных функций неявно выраженных признаков после воздействия на них операторов влияния. Такой оператор представляет собой логико-временную функцию на определенном временном интервале, которая характеризует некоторый синтезированный признак изображения на протяжении количественной величины интервала. Результирующая логико-временная функция приобретает качественную зависимость от упомянутой функции, сохраняя количественную характеристику изображения, например, физическую размерность. По окончании определенного временного промежутка логико-временная функция приобретает нулевое значение. Конечную логико-временную функцию можно представить в виде простейших логических операции, например, логической суммы типа исключающего "ИЛИ" (фиг. 2). Влияние признака на выходную функцию может представлять более сложную функцию, действующую на определенном оператором влияния промежутке времени и образует выходную логико-временную функцию сложной конфигурации. Таким образом, действия оператора влияния на выходную функцию и значения переменных р_j могут в обычном виде представлять как физические размерности количественных величин, так и признаки характеристик, не существующих физически, или даже усредненные интегрированные их комбинации. Метод дает возможность функционально интегрировать произвольное количество различных логико-временных величин, то есть синтезировать на выходе функционально-интегральный признак F_л исходя из формулы (1). После обработки информации на выходе получают совокупность неявно выраженных признаков, способных подробно и достоверно описывать анализируемое изображение. Для окончательного распознавания изображения объединяют все полученные логико-временные функции неявно выраженных признаков в некоторую единую функцию, где признаки p_j действуют на различных уровнях суперпозиции и образуют аналог "ключа-отмычки" к распознаванию образов - ключевую логико-временную функцию, т. е. получают интегрированную функцию целевого кодера, которая образуется путем формирования огибающей около логико-временных функций признаков на временном интервале с учетом весовых коэффициентов. Это действие предлагается выразить с помощью формулы

где F_л - приведенная интегрированная количественно-качественная логико-временная функция;

оператор обобщенного интегрирования полученного количественного результата параллельных входных переменных с признаками физических размерностей и выделенных неявно выраженных признаков;
ω_i - весовые коэффициенты признаков в системе, значение максимального равно количеству синтезированных признаков.Formula (1) describes not only the process of processing visual information, but also takes into account the effect of each synthesized feature on the output function. To achieve this result, the authors introduced a fundamentally new influence operator for encoding output results with a target encoder, which is a set of logical-temporal functions of implicit features after exposure to influence operators. Such an operator is a logical-temporal function at a certain time interval, which characterizes some synthesized feature of the image over the quantitative value of the interval. The resulting logical-temporal function acquires a qualitative dependence on the aforementioned function, while retaining a quantitative characteristic of the image, for example, physical dimension. At the end of a certain time period, the logical-time function acquires a zero value. The final logical-temporal function can be represented in the form of simple logical operations, for example, a logical sum of the type exclusive XOR (Fig. 2). The influence of the feature on the output function can represent a more complex function that acts over a period of time defined by the influence operator and forms the output logical-temporal function of a complex configuration. Thus, the actions of the operator of influence on the output function and the values of the variables p _j can, in the usual form, represent both the physical dimensions of quantitative quantities, and signs of characteristics that do not exist physically, or even their averaged integrated combinations. The method makes it possible to functionally integrate an arbitrary number of different logical-temporal quantities, that is, to synthesize at the output a functional-integral attribute F _l based on formula (1). After processing the information at the output, a set of implicitly expressed features is obtained that are able to describe the analyzed image in detail and reliably. For final image recognition, all the obtained logical-temporal functions of implicitly expressed signs are combined into a single function, where the signs p _j act at different levels of superposition and form an analogue of the master key to pattern recognition - a key logical-temporal function, i.e. get the integrated function of the target encoder, which is formed by forming the envelope near the logical-temporal functions of the attributes on the time interval taking into account the weight coefficients. This action is proposed to be expressed using the formula

where F _l - reduced integrated quantitative-qualitative logical-temporal function;

generalized integration operator of the obtained quantitative result of parallel input variables with signs of physical dimensions and selected implicitly expressed signs;
ω _i - weighting coefficients of features in the system, the maximum value is equal to the number of synthesized features.

Предложенный оператор не представляет собой действия интегрирования в традиционном понимании. Он показывает, как производится взаимодействие отдельно синтезированных признаков друг на друга. В результате получается некоторая функция на интервале t_i≤T≤t_i+1, как это определено при описании формального аналога операций над логико-временной функцией (Кожемяко В. П. , Тимченко Л. И. , Лысенко Г. Л. , Кутаев Ю. Ф. Функциональные элементы и устройства оптоэлектроники. - Киев: НМК ВО, 1990. - 256 с. ), например,

Предложенный способ "ключа-отмычки" к распознаванию изображений авторы предлагают назвать предварительным KVP-преобразованием изображений.The proposed operator is not an integration action in the traditional sense. It shows how the interaction of separately synthesized characters is performed on each other. The result is a certain function on the interval t _i ≤T≤t _{i + 1} , as defined in the description of the formal analogue of operations on the logical-temporal function (Kozhemyako V.P., Timchenko L.I., Lysenko G.L., Kutaev Yu. F. Functional elements and devices of optoelectronics. - Kiev: NMK VO, 1990. - 256 p.), For example,

The authors propose to call the proposed “key-lock” method for image recognition a preliminary KVP image conversion.

Устройство (фиг. 3) для распознавания изображений с глаз-процессорным выделением признаков содержит блок 7 проецирования изображений, оптический затвор 8, фотоэлектрический преобразователь 9, выполненный в виде матрицы размером М х М фотоприемных ячеек 10, преобразователь параметров изображения в длительности временных интервалов 11, анализатор поступающей информации 12, блок синтезатора-генератора признаков 13, выполненный в виде иерархического соединения N функционально-интегральных синтезаторов 14, соединенных между собой с помощью линий коммутации, блок перекоммутации 15, формирователь ключевой логико-временной функции 16, блок динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образцов эталонов 17, схему сравнения 18, анализатор несовпадаемости сигналов 19, формирователь типа изображения 20 и формирователь импульсов запуска 21. The device (Fig. 3) for image recognition with eye-processor feature extraction comprises an image projection unit 7, an optical shutter 8, a photoelectric transducer 9 made in the form of a matrix of size M x M photodetector cells 10, an image parameter converter in the duration of time intervals 11, the analyzer of the incoming information 12, the block of the synthesizer-generator of features 13, made in the form of a hierarchical connection of N functional-integrated synthesizers 14, interconnected using a line switching unit, the switching unit 15, the shaper of the key logical-temporal functions 16, the block of dynamic memory of the standard logical-temporal functions with the system for forming the base of reference knowledge and selecting samples of the patterns 17, the comparison circuit 18, the analyzer of the mismatch of signals 19, the shaper of the image type 20 and the pulse shaper launch 21.

Оптический выход блока 7 проецирования изображений оптически связан с оптическим входом оптического затвора 8, управляющий вход 22 которого соединен с выходом формирователя импульсов запуска 21, а выход затвора 8 соединен с матрицей 9 фотоприемных ячеек 10, выходы которой связаны с входами 24 преобразователя параметров изображения в длительности временных интервалов 11. Одна часть его выходов соединена с входами 25 анализатора приходящей информации 12, а вторая - с входами 29 блока синтезатора-генератора признаков 13. Все выходы 28 анализатора 12 связаны с входами блока синтезатора-генератора признаков 13, а выходы 27 с входами блока динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образцов эталонов 17. Выходы 32 блока синтезатора-генератора связаны с блоком 17 и входами 33 формирователя ключевой логико-временной функции 16, который реализуется по аналогии с времяимпульсным множительным устройством с внешним возбуждением, позволяющим производить обработку сигнала по двум параметрам (Г. Корн, Т. Корн. Электронные аналоговые и аналого-цифровые вычислительные машины. Том 1. - М. : Мир, 1967. - С. 353-357, рис. 7.13а), так как в данном формирователе ключевой логико-временной функции производится обработка по времени и амплитуде. Выход 34 формирователя ключевой логико-временной функции 16 соединен с блоком 17 и схемой сравнения 18. Выход 35 блока 17 посредством обратной связи соединен с входами 25 анализатора входной информации 12 и 29 блока синтезатора-генератора признаков 13. Выход 36 блока 17 соединен со схемой сравнения 18, выход которой связан с входом анализатора несовпадаемости сигналов 19. Анализатор несовпадаемости сигналов 19, посредством обратной связи, соединен с входом 31 блока перекоммутации 15, выходы 30 которого связаны с блоком синтезатора-генератора 13. Выход анализатора 19 соединен с входам 26 анализатора 12 и с входом формирователя типа изображения 20. Его выход 37 является выходом устройства. The optical output of the image projection unit 7 is optically connected to the optical input of the optical shutter 8, the control input 22 of which is connected to the output of the trigger pulse shaper 21, and the output of the shutter 8 is connected to the matrix 9 of photodetector cells 10, the outputs of which are connected to the inputs 24 of the image parameter converter in duration time intervals 11. One part of its outputs is connected to the inputs 25 of the analyzer of incoming information 12, and the second to the inputs 29 of the block of the synthesizer-generator of signs 13. All outputs 28 of the analyzer 12 are connected with the inputs of the block of the synthesizer-generator of signs 13, and the outputs 27 with the inputs of the block of dynamic memory of the standard logical-temporal functions with the system for forming the base of reference knowledge and the selection of samples of standards 17. The outputs 32 of the block of the synthesizer-generator are connected with the block 17 and the inputs 33 of the key logical-temporal function 16, which is implemented by analogy with a time-pulse multiplying device with external excitation, which allows signal processing according to two parameters (G. Korn, T. Korn. Electronic analog and analog-to-digital computers. Volume 1. - M.: Mir, 1967. - S. 353-357, Fig. 7.13a), since in this shaper of the key logical-temporal function, time and amplitude processing is performed. The output 34 of the shaper of the key logical-temporal function 16 is connected to the block 17 and the comparison circuit 18. The output 35 of the block 17 is connected via feedback to the inputs 25 of the input information analyzer 12 and 29 of the feature synthesizer-generator block 13. The output 36 of the block 17 is connected to the comparison circuit 18, the output of which is connected to the input of the signal mismatch analyzer 19. The signal mismatch analyzer 19, through feedback, is connected to the input 31 of the switching unit 15, the outputs 30 of which are connected to the block of the synthesizer-generator 13. The output of the analyzer The mash 19 is connected to the inputs 26 of the analyzer 12 and to the input of the image type former 20. Its output 37 is the output of the device.

Устройство работает следующим образом. The device operates as follows.

Блок 7 проецирования изображений формирует световой поток обрабатываемого изображения, который поступает на оптический затвор 8, находящийся в закрытом состоянии в отсутствии напряжения на управляющем входе 22. Поэтому световой поток изображения не проходит через затвор 8. Для запуска устройства подается сигнал (например, перепад напряжения) на вход 23 начального запуска, откуда он проходит на вход формирователя 21 импульсов запуска. При этом формирователь 21 вырабатывает прямоугольный импульс напряжения длительностью Т_зап, в течение которого затвор 8 находится в открытом состоянии и производится проецирование изображения на фотоэлектрический преобразователь 9. Световой поток преобразуется в электрические сигналы с помощью фотоприемных ячеек 10 матрицы. Полученные сигналы подаются на преобразователь характеристик изображения в длительности временных интервалов 11, где подвергаются предварительной обработке. Преобразователь 11 выполняет преобразование сигналов в логико-временные функции и производит раздел сигналов на два типа: количественные и качественные. Далее обработка сигналов производится параллельно по двум каналам. По первому (количественному) каналу сигналы подаются на анализатор приходящей информации 12, где выполняется формирование коммутационных кодов признаков, и согласно им формируются качественные типы признаков, которые становятся классификаторами для выбора эталона распознавания входного изображения. Одновременно производится обработка сигналов в качественном канале, т. е. часть сигналов от преобразователя 11 поступает непосредственно на блок синтезатора-генератора 13, который также принимает информацию от анализатора 12, на выходах 27 которого формируются признаки изображения, а на выходе 28 - коммутационный код необходимого признака. В блоке синтезатора-генератора 13 производится обработка полученных сигналов в соответствии с результатами предварительного анализа. При прохождении иерархических уровней блока синтезатора-генератора 13 формируются неявно выраженные признаки. Блок синтезатора-генератора является самонастраивающимся устройством, а это предусматривает перекоммутацию связей между функционально-интегральными синтезаторами 14, из которых он состоит. Функционально-интегральные синтезаторы 14 объединяются в иерархию, степень которой обуславливает точность обработки необходимой информации, с увеличением иерархических слоев в блоке синтезатора- генератора 13 увеличивается точность обработки. Каждый иерархический уровень может иметь как равное количество функционально-интегральных синтезаторов 14, так и различное, вследствие этого образуется различное построение блока синтезатора-генератора 13 и вносятся корректировки в последовательность выполнения операции иерархического сложения, что обуславливается конкретно поставленными задачами при распознавании изображений. Функционально-интегральный синтезатор создает возможность выполнения не только описанной функции сложения, но и всех остальных математический функций (умножения, возведения в степень, формирования функций, зависящих от конкретных параметров - общих частей, и т. д. ). Перекоммутация производится с помощью блока перекоммутации 15, который подает сигналы разрешения перекоммутации при несовпадении полученных результатов с ранее известными. Сигнал несовпадаемости подается анализатором несовпадаемости 19. На выходах 32 блока синтезатора-генератора 13 образуются кодеры-признаки, которые максимально полно описывают распознаваемое изображение. От выходов 27 блока 12 и выходов 32 блока 13 информация подается на формирователь ключевой логико-временной функции 16 и блок динамической памяти эталонных логико-временных функций с системой формирования базы эталонных знаний и выбора образов эталонов 17. В блоке 16 производится формирование целевого кодера с учетом влияния каждого из синтезированных признаков на анализируемую информацию, который находится в прямой функциональной зависимости от входных данных. Целевой кодер описывает как физически определенные величины, так и величины, которые не существуют физически, а также их различные комбинации. В результате действия оператора обобщенного интегрирования на целевой кодер получают логико-временную функции, которая учитывает все варианты признаков и оператор их влияния, такая функция представляет собой "ключ" для распознавания изображения, независимо от типов синтезированных признаков. Результат подается в блок 17 и на схему сравнения 18. Блок 17 при поступлении на входы 27, 32, 34 информации выполняет ее запоминание посредством динамической ассоциативной памяти на волоконно-оптических линиях выдержки. Информация в динамическом режиме запоминания хранится на протяжении необходимого анализа до определения результата о содержательности информации и новизне по отношению к ранее известным эталонам. Благодаря этому ускоряется возможность регистрации новых эталонов для обеспечения возможности эволюционировать базе знаний независимо от объема выходной информации. Перед тем как произведется формирование нового образца эталона, производится оценка ценности образца, поступившего по частям из блоков 12 (коммутационные коды), 13 (целевой кодер) и 16 (ключевая функция), на предмет информативности содержания для дальнейшего хранения или уничтожения. В случае позитивного результата оценки производится улучшение вида сигнала с помощью набора фильтров. После получения результата (оптимального вида образца) производится анализ его на наличие подобной информации в ранее известной базе знаний. Выбор эталона из балы знаний производится согласно коммутационным кодам признаков, которые характеризуют тип эталона. Если такая информация отсутствует, то этот образец помещается в базу знаний в качестве эталона, а информация о характеристиках изображения подается посредством обратной связи через выходы 35 на входы 25 блока 12 и входы 29 блока 13. В случае наличия подобной информации производятся анализ и выбор наиболее оптимальных вариантов логико-временных функций эталонных признаков, которые подаются на выход 36. А также производится подача промежуточных результатов оценки на входы 25 анализатора 12 и 29 блока 13. Это позволяет произвести максимально точную оценку информации, поступившей от распознаваемого изображения. Затем производится сравнение результатов блоков 16 и 17 в схеме сравнения 18. Для повышения скорости операции сравнения результата блока 16 со всеми возможными вариантами эталонов в схеме 18 предусматривается наличие М одинаковых блоков сравнения. Результат сравнения подается на анализатор несовпадаемости сигналов 19, а затем, в случае максимального совпадения результатов, на блок формирования типа изображения 20, т. е. на окончательное распознавание, а также на вход 26 анализатора 12 для повышения точности при определении коммутационных кодов признаков изображений.The image projection unit 7 generates a luminous flux of the processed image, which arrives at the optical shutter 8, which is in the closed state in the absence of voltage at the control input 22. Therefore, the luminous flux of the image does not pass through the shutter 8. A signal is sent to start the device (for example, a voltage drop) to the input 23 of the initial start, from where it passes to the input of the shaper 21 of the start pulses. In this case, the driver 21 generates a rectangular voltage pulse of duration T _app , during which the shutter 8 is in the open state and the image is projected onto the photoelectric converter 9. The light flux is converted into electrical signals using photodetector cells 10 of the matrix. The received signals are fed to the image characteristics converter in the duration of time intervals 11, where they are subjected to preliminary processing. Converter 11 performs the conversion of signals into logical-temporal functions and produces a division of signals into two types: quantitative and qualitative. Further, the signal processing is performed in parallel through two channels. The signals are fed through the first (quantitative) channel to the analyzer of incoming information 12, where the formation of switching feature codes is performed, and according to them, qualitative types of features are formed, which become classifiers for choosing an input image recognition standard. At the same time, the signals are processed in a high-quality channel, i.e., part of the signals from the converter 11 goes directly to the synthesizer-generator unit 13, which also receives information from the analyzer 12, at the outputs of which 27 image signs are formed, and at the output 28, the switching code of the necessary sign. In the block of the synthesizer-generator 13 is the processing of the received signals in accordance with the results of the preliminary analysis. When passing through the hierarchical levels of the synthesizer-generator block 13, implicit signs are formed. The synthesizer-generator unit is a self-adjusting device, and this provides for the re-switching of the links between the functional-integrated synthesizers 14 of which it consists. Functional-integrated synthesizers 14 are combined into a hierarchy, the degree of which determines the accuracy of processing the necessary information, with an increase in hierarchical layers in the block of the synthesizer-generator 13 increases the accuracy of processing. Each hierarchical level can have both an equal number of functional-integrated synthesizers 14 and a different one, as a result of which a different construction of the synthesizer-generator block 13 is formed and adjustments are made to the sequence of the hierarchical addition operation, which is caused by the specific tasks for image recognition. Functional-integrated synthesizer creates the ability to perform not only the described function of addition, but also all other mathematical functions (multiplication, raising to a power, the formation of functions that depend on specific parameters - common parts, etc.). Re-switching is performed using the re-switching unit 15, which gives signals to enable re-switching if the results do not match the previously known results. The mismatch signal is supplied by the mismatch analyzer 19. At the outputs 32 of the synthesizer-generator unit 13, encoder signs are formed that describe the recognized image to the fullest extent possible. From outputs 27 of block 12 and outputs 32 of block 13, information is supplied to the shaper of the key logical-temporal function 16 and the dynamic memory block of the standard logical-temporal functions with a system for generating a base of reference knowledge and selecting images of patterns 17. In block 16, the target encoder is formed taking into account the influence of each of the synthesized features on the analyzed information, which is in direct functional dependence on the input data. The target encoder describes both physically determined quantities and quantities that do not physically exist, as well as their various combinations. As a result of the action of the generalized integration operator on the target encoder, a logical-temporal function is obtained that takes into account all variants of the signs and the operator of their influence, such a function is a “key” for image recognition, regardless of the types of synthesized signs. The result is fed to block 17 and to the comparison circuit 18. Block 17, upon receipt of information at inputs 27, 32, 34, performs its storage by means of dynamic associative memory on fiber-optic exposure lines. Information in a dynamic storage mode is stored during the necessary analysis until a result is determined about the information content and novelty with respect to previously known standards. Thanks to this, the possibility of registering new standards is accelerated to ensure the ability to evolve the knowledge base regardless of the amount of output information. Before the formation of a new standard sample, the value of the sample received in parts from blocks 12 (switching codes), 13 (target encoder) and 16 (key function) is evaluated for information content for further storage or destruction. In the case of a positive assessment result, the signal is improved by using a set of filters. After receiving the result (the optimal type of sample), it is analyzed for the presence of similar information in a previously known knowledge base. The choice of the standard from the balls of knowledge is made according to the switching codes of the signs that characterize the type of standard. If such information is not available, then this sample is placed in the knowledge base as a reference, and information about the image characteristics is fed through feedback through outputs 35 to inputs 25 of block 12 and inputs 29 of block 13. In the presence of such information, analysis and selection of the most optimal variants of the logical-temporal functions of the reference features that are output 36. And also the intermediate results of the evaluation are fed to the inputs 25 of the analyzer 12 and 29 of block 13. This allows you to produce the most accurate tsenku information from the recognized image. Then, the results of the blocks 16 and 17 are compared in the comparison circuit 18. To increase the speed of the operation of comparing the result of the block 16 with all possible variants of the standards, the circuit 18 provides for the presence of M identical comparison blocks. The comparison result is fed to the signal mismatch analyzer 19, and then, in the case of maximum coincidence of the results, to the image type forming unit 20, i.e., to the final recognition, as well as to input 26 of the analyzer 12 to increase accuracy in determining the switching codes of image attributes.

Предложенный способ позволяет повысить точность распознавания зрительных объектов за счет обработки всей приходящей информации одновременно и при этом формировать системы различных видов признаков изображений, а также отмечается влияние каждого синтезированного признака на выходную информацию. The proposed method allows to increase the recognition accuracy of visual objects by processing all incoming information at the same time and at the same time form systems of various types of image features, as well as the effect of each synthesized feature on the output information is noted.

Предложенное устройство, по сравнению с ранее известными, выполняет более расширенную обработку исходной информации и получает наиболее достоверный результат распознавания, так как при распознавании используется эволюционирующая база эталонных признаков. The proposed device, in comparison with previously known, performs more advanced processing of the source information and receives the most reliable recognition result, since the recognition uses an evolving database of reference features.

Claims

1. The method of eye-processor recognition of images with feature extraction, which consists in the fact that images are projected in parallel, image parameters are converted, characterized in that the image parameters are converted into logical-temporal functions, logical-temporal functions are simultaneously processed through quantitative and qualitative channels, at the same time, in the channels of high-quality processing from the logical-temporal functions, the corresponding attributes of the object are synthesized, and in the channels of quantitative processing from the logical-temporal functions of commutation codes of features are simulated, according to the results of processing the logical-temporal functions, the target encoder is formed, based on the synthesized features and the target encoder, the key logical-temporal function is formed, the images are recognized by comparing the obtained logical-temporal function with reference samples previously recorded in the memory of the knowledge base, with incomplete image recognition, the knowledge base is expanded by writing the result of the comparison to the knowledge base memory as a new reference image ztsa and determining the closest reference sample to the resulting new reference sample in accordance with the aforementioned comparison operation.

2. A device for recognizing images with eye-processor feature extraction, comprising an image projection unit, an optical shutter, a photoelectric converter made in the form of a matrix of size ММ photodetector cells, characterized in that an image parameter converter is introduced into it in the length of time intervals, an incoming analyzer information, a block of a synthesizer-generator of features, made in the form of a hierarchical connection of N functional-integrated synthesizers connected between by means of switching lines, a switching unit, a shaper of a key logical-temporal function, a block of dynamic memory of reference logical-temporal functions with a system for generating a base of reference knowledge and selecting samples of patterns, a comparison circuit, a signal mismatch analyzer, an image type shaper and a trigger pulse shaper, wherein the image projection unit is optically connected to the input of the optical shutter, the control input of which is connected to the output of the trigger pulse shaper, the output is optical The shutter is connected to a matrix of photodetector cells, the outputs of which are connected to the inputs of the image parameter converter in the duration of time intervals, one part of the outputs of which is connected to the analyzer of the incoming information, its outputs are connected to the inputs of the block of the synthesizer-generator of signs, and the block of dynamic memory of the standard logical-time functions with a system for the formation of a base of reference knowledge and selection of samples of standards and a shaper of a key logical-temporal function, the second part of the outputs of the converter parameters of the image in the duration of time intervals associated with the inputs of the block of the synthesizer-generator of attributes, its outputs are associated with the said block of dynamic memory of the standard logical-temporal functions and the inputs of the shaper of the key logical-temporal function, which is connected to the said block of dynamic memory of the standard logical-temporal functions and with the comparison circuit, one output of the mentioned block of dynamic memory of the standard logical-temporal functions is connected with the comparison circuit, and the rest of the outputs by the reverse ohms are connected to the inputs of the incoming information analyzer and the synthesizer-generator generator, the output of the comparison circuit is connected to the input of the signal mismatch analyzer, one output of which is connected to the switching block, connected by the outputs to the synthesizer-generator block, the second output of the mismatch analyzer is connected to the image type former and an analyzer of incoming information, the output of the image type former is the output of the device for recognizing images from the eye-processor output signs of symptoms.