Введение к работе
АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ. Разработка систем кибернетического наблюдения слабоконтрастных обьектов (СКНСО) при создании автоматических комплексов, способных самостоятельно проводить оценку ситуаций и обьектов в окружающей Среде, принимать, решения и проводить технологические воздействия, является одной из центральных проблем в современных научных и прикладных исследованиях. О важности разработки принципов и математических методов проектирования СКНСО можно судить по сфере их применения в настоящее время: медицинские системы мониторинга и диагностики, криминалистика, космический и воздушный мониторинг, высокоточное технологическое оборудование на принципах "выполнил-забыл", поиск и контроль природных ресурсов с помощью ДЗЗ. прогнозирование и распознавание природных катаклизмов, обработка и интерпретация экспериментальных данных и т.д.
Существующие методы проектирования СКНСО на базе моделирования явлений и ситуаций, теории принятия решения н т.д. в случае слабокон-трастности обьектов и ситуаций зачастую не позволяют создать робастные системы видения. Хотя именно слабоконтрастность составляет основную содержательную часть информации, которая поступает человеку. В чточ связи возникает крайняя необходимость разработка математического методического обеспечения проектирования кибернетических систем наблюдения слабэконтрастных обьектоа и ситуаций, разработки на этой основе методов и алгоритмов решения задач по кибернетическому наблюдению слабоконтрастных обьектов, создании соответствующего алгоритмического обеспечения и демонстрации эффективности разработанных методов н алгоритмов при решении характерных для слабоконтрастных обьектов и ситуаций задач.
Таким образом, разработка математических моделей н методов проектирования систем кибернетического наблюдения слабоконтрэстных обьектов и ситуаций представляет собой важную и актуальную фундаментальную и прикладную проблему.
ЦЕЛЬ РАБОТЫ состоит в разработке новых математически» метолов про ектирования систем нелинейной идентификации слабоконтрастных объектов н ситуаций, в разработке новых математических моделей и методов нелинейной идентификации н классификации слабокснтрастных обьектов; установлению общих закономерностей поиекз и вняаления новых информационных проиессоз; s рзірг'іотке математического метознко - алгоритми к:-ского обеспечения для г- і:'іч(я зз.іач нглинс-и.мі.:* і'.тєнтї' >^.і .;м < ?.\яі..* :. и прогнозирования ид 'т.1.г>;чний з системах дусй-цнсыногс .іс-існрой?!'/". биоуедтабериетуке, к;іИ":г:?Л!<ст.*к.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ. В исследованиях применяется методы теории идентификации и распознавания обьектов для сепарабельных классов, методы теории восприятия. Используется теория интегральных уравнений, метод и преобразование Фурье, спектральная теория линейных дифференциальных операторов, теория функции комплексной переменной, методы вычислительной математики. Исследования проведены аналитическими методами, модельными и натурными экспериментами. Там, где затруднительно было получить строгое теоретическое обоснование, применялись экспертные оценки и логическое обоснование.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА диссертационной работы А.С.Глазунова заключается в следующем:
Разработаны новые математические модели и методы проектирования систем нелинейной идентификации слабоконтрастных обьектов и ситуаций. Разработана новая концепция нелинейного взаимодействия системы наблюдения со Средой для конструктивного решения задач идентификации и прогнозирования слабоконтрастных обьектов и ситуаций.
Исследована задача нелинейной идентификации и прогнозирования состояний обьектов, заданных наборами непрерывных кривых. Разработана новая феноменологическая теория моделей статических и динамических признаков, позволяющая проводить поиск и выявление информационных характеристик для решения задач нелинейкой идентификации слабоконтрастных обьектов.
Разработаны новые математические методы нелинейной цветной идентификации слабоконтрастных обьектов и новые методы синтеза пространственно-временной гетерогенной информации в проективных пространствах. Доказано существование единственности критерия информативности в цветовой -нелинейной идентификации обьектов для моделей классов в гауссовском приближении. Решены задача оптимального цветового синтеза информации систем дистанционного зондирования и задача получения асимптотически оптимального последовательного правила.
Разработан метод представления внутренней информационной обстановки для проектирования ннтеллектуалнзнрованных систем наблюдения слабоконтрастных обьектов на основе негауссовскнх случайных полей. Решена задача определения экстремальных точек на случайных полях. Вычислены условия на случайные поля, при которых экстремальные точки случайных полей определяются единственным образом.
Разработаны ноцые методы синтеза геометрических п - мерных структур па основе исследования структуры ядер гомоморфизмов алгебр признаков для произвольных случайных полиномов от случайных величин. Решена задач;» оценки неизвестных случайных коэффициентов полино-'
миальной аппроксимации полезного сигнала. Решена задача конструктивной декомпозиции произвольных геометрических п-мерных структур. ф Исследована проблема идентификации лиц в сложных фоновых ситуациях. Разработаны новые математические методы проектирования систем автоматического распознавания лица человека.
Разработаны методы прогнозирования исхода течения инфаркта миокарда. Разработана и исследована математическая модель динамики развития инфаркта миокарда в остром некротическом периоде. Создан сценарий развития инфаркта миокарда. Созданы и исследованы нечнвазимше методы определения массы некроза.
Разработана и исследована математическая нелинейная модель развития гнойных ран и хирургического сепсиса. Создан сценарии развития гнойных ран и исследован прогноз динамики развития раневой инфекции.
ДОСТОВЕРНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ. Исследования проведены с использованием классических моделей теории идентификации и теории информационно-процессуальной обработки информации и последовательным применением математических методов. Полученные данные согласуются с экспериментальными и натурными данными, а также выводами работ других авторов, являются их продолжением и развитием. Достоверность результатов подтверждается так;;<е большим количеством численных экспериментов на реальных данных систем космического наблюдения в оптическом, инфракрасном и радиолокационном диапазонах, большим количеством чедико -биологических и криминалистических данных. НАУЧНАЯ И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ работы состоит в разработанных эффективных и конструктивных математических моделей проектирования систем идентификации слабоконтрзстных обьектов и ситуаций, новых методов и алгоритмов решения задачи нелинейной идентификации в условиях слабоконтрастности наблюдения. Е! разработке нового и оригинального математического методико-алгоритмическое обеспечение решения задач нелинейной идентификации слабоконтрастных обьектов и ситуаций, эффективность которых подтверждена решением важных иароднохочяйст-венных задач в области систем дистанционного зондиропания, криминалистики, кардиологии и хирургии. Они существенно расширяют фундаментальные знания об информационных процессах человеческого восприятия и мышления. Выводы работы могут быть использованы при планировании натурных исследований, интерпретации данных наблюдений и лабораторного моделирования.
РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ состоит в:
формировании научно-технических программ проектирования пергп":-:-тнзных автоматических космических систем на^л^тчіиД;
« разработке перспективных систем идентификации объектов на космиче ских нзображеннях;
разработке научно-методологических рекомендаций по формировании проектного облика перспективных систем цифровой обработки изображе ннй;
формировании программы создания средств программно - ал горит миче ского обеспечения процессов автоматизации распознавания изображений;
неинвазнвных методах вычисления массы некроза при инфаркте мио карда ;
разработке медицинской экспертной системе " Дифференциальный диагноз инфаркта миокарда".
Практическое применение результаты диссертации могут найти в следующих организациях: в/ч 08340, в/ч 45807, в/ч 54023, в/ч 73790, ЦСКБ. НПО Машиностроения, НПО нмЛавочкина, РНИИ КП, ЭЛАС, НПО'Комета", Росгндрометеоцентр, НИИ ТП, Н-Медицинском государственном университете, 4-ой Городской больнице Г-Москвз, ВЦХ им. Бакулева, ВНИИ хирургии им Вишневского, НИИСГ МВД, ЭКЦ МВД ВНИИ судебной экспертизы, ВЦ РАН, ИПМ РАН, ИППИ и др. АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные результаты работы доложены на Международных, Всесокиних и Всероссийских совещаниях и конференциях, в том числе Международных конференциях "Математические методы распознавания образов" (1987,1991,1993,1995); Всероссийском совещании "Компьютерные технологии решение задач органов внутренних дел" (1992); Международные конференциях "Информатизация правоохранительных систем" (Москва, 1993-1997гг.); пленарном заседании Московского городского общества тердг.еатоа (Москва, 1981); 1Х-Вссмир«ом конгрессе кардиологов, (Москва.1982); Всесоюзной конференции "Проблемы ком-плекенрования боргових кибернетических систем" (Тбилиси,1984); семинаре "Вичнслнтелыик а*роди;шмика''(Сішр«-_ігіД,І9о5); Всесокшшн конференции "Зрение органнзиой и pcuuioa* (Вімиіізс,І985); Всесоюзной кол^іс,.«ііщііі "Бионика и биодидк'лбернетниа" (Ленииград.19^); Всесоюзное кс-нфереицли "Методь; и микрозлентроіін^е )сі{к»іісіва ці-.фродого upe~ сбразовдііі: и обработка >ш<рориац>сіі" (Зеленоград, 1985); на XII съезда те-р^Псыоь УССР (Ki-.eo, 19S7); Международной конференцій по азрокоемм-ческнм кибернетическим слстсмгм (Сухчы<;,1991); кйнферениіи " Тр«шс-!i;*>tepiii«e it Kc.ipoiiitue ЭВМ ь решении зідлч г.сілслі, разоедьк и різра-бстгчї мсСТй,>окденкіі нефти is r^jj" (Міьгква,199-1); на «іі^чьой сессий от-;г.>е;иіл ІШТА І1ре^идіі>мл РАН и НТС РКА "Пп^риатизашв систем ді;с-Tdtiu»o:t,-io.~u зі:ьдир«ііл:)ііи Зем.Тіі" (І&3-); НІС «і Учєиіах сйьегах НАЛ РАН. ШІН, ЦСКЬ il''5'.'-l'ji7.-rS. .-.aj-.-.c-Tcx:.,-.-,-^4,-..4 кс.-;форі«^іійх .М.ФШ. МНРЭА I97-I«j07r:.
Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на семинарах академика О.М.Белоцерковского в ИАП РАН и МФТИ. ПУБЛИКАЦИИ. Основные результаты диссертации опубликованы в работах І1-56], список которых приведен в конце автореферата. СТРУКТУРА ДИССЕРТАЦИИ. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 309 названий. Она изложена на 418 страницах машинописного текста, включая 115 рисунков, 20 таблиц.