Введение к работе
АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. В настоящее время диагностические системы находят широкое применение в таких областях человеческой деятельности как криминалистика, медицина, дефектоскопия, биология и ряде других. Развитие диагностических систем характеризуется следующими особенностями. С одной стороны, значительно возрастают объемы проводимых диагностических исследований и ужесточаются требования, предъявляемые к их результативности. С другой стороны жестко ограничиваются временные рамки и усложняются используемые методы и оборудование. Все это в современных условиях приводит к необходимости решения задачи создания эффективных средств и методов для быстрой и качественной диагностики и анализа изучаемых объектов.
Особую важность данная задача приобретает при проведении исследований в криминалистике и медицине, где оперативность получения информации и достоверность диагностических решений являются главными показателями эффективности диагностических систем.
Современные средства и методы должны обеспечивать проведение диагностических исследований в масштабе времени, близком к реальному, иметь разумную стоимость и позволять проводить диагностические исследования не привязываясь к лабораторным условиям.
Одним из перспективных методов диагностических исследований в значительной мере удовлетворяющим перечисленным выше требованиям является метод газоразрядной визуализации (ГРВ).
Проведенный анализ работ по изучению диагностических возможностей метода ГРВ показал его достаточную эффективность, что свидетельствует о принципиальной возможности его использования для диагностики исследуемых объектов, оценки и прогнозирования функционального состояния человека. В тоже время на этапе практического применения метода ГРВ возникают значительные трудности, связанные с объективностью интерпретации получаемых изображений и возможностью широкого применения метода ГРВ. Это обусловлено тем, что, во-первых, при работе с большими массивами информации оператор физически не способен обработать большое количество изображений за сравнительно короткое время, во-вторых, фактор усталости и связанная с этим невнимательность может свести на нет проводимое тестирование, в третьих, грамотное и объективное применение метода возможно только после соответствующего обучения и длительной практики.
Основная причина, вызывающая перечисленные выше трудности, связана со спецификой ГРВ - изображений. Свечение газового разряда представляет собой суперпозицию от положительного и отрицательного разрядов вблизи поверхности исследуемого объекта. Это приводит к тому, что получаемые в результате свечения газового разряда изображения имеют сложную структуру, трудно поддающуюся объективному анализу.
В выполненных к настоящему времени работах в области изучения диагностических возможностей метода ГРВ обоснованы основные методические положения и этапы ГРВ диагностики, разработаны рекомендации по применению
метода ГРВ при проведения диагностических обследований и созданы необходимые технические средства получения ГРВ - изображений. При этом не решенным остается круг задач, связанных с разработкой методов и алгоритмов обработки информации, позволяющих обеспечить автоматизацию процесса применения ГРВ - изображений в диагностических исследованиях.
Таким образом, актуальность темы диссертационной работы обусловлена наличием противоречия между необходимостью повышения эффективности проведения диагностических исследований в криминалистике, дефектоскопии, медицине и ряде других областей я отсутствием завершенных работ, направленных на решение этой задачи, и, прежде всего, работ, связанных с обоснованием формальных моделей информационных процессов, методов и алгоритмов обработки ГРВ - изображений и автоматизации процесса исследования.
Диссертационная работа выполнена в соответствии с п. 2.2. Основных направлений научных исследований в системе МВД РФ до 2000 года.
ЦЕЛЬЮ РАБОТЫ является разработка математических моделей, методов и алгоритмов обработки информации и их автоматизация для повышения достоверности и оперативности диагностических исследований основанных на анализе ГРВ - изображений.
Для достижения цели в работе были поставлены и решены следующие основные задачи:
разработка функциональной модели системы диагностики, основанной на использовании изображений, получаемых, методом ГРВ, позволяющей описать этапы функционирования системы и определить информационные процессы, подлежащие автоматизации;
классификация признаков описания ГРВ - изображений и построение априорного алфавита признаков для создания математической модели ГРВ - изображений;
разработка методов оценки информативности признаков и обоснования рабочего алфавита признаков ГРВ - изображений;
выбор алгоритмов распознавания ГРВ - изображений, разработка методов "Тятпшнзации-илщеіщі^зф^|ектавности алгоритмов;
разработка програмлйжггрд^тстсФ^нашзаТ^
ОБЪЕКТОМ ИССЛЕДОВАНИЯ в диссертационной^аботё~явлйотса-сие-— темы диагностики, основанные на использовании изображений, получаемых методом газоразрядной визуализации.
ПРЕДМЕТОМ ИССЛЕДОВАНИЯ являются информационные процессы, протекающие в системах диагностики, основанных на использовании изображений, получаемых методом газоразрядной визуализации.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. В работе использованы методы теории иерархических многоуровневых систем, теории информации, теории распознавания образов, теории вероятностей, математической статистики и методы алгебры логики.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА основных результатов диссертационной работы:
разработана функциональная модель автоматизированной системы диагностики, описывающая множество выполняемых системой действий и взаимо-
связи между ними и позволяющая обосновать совокупность информационных процессов, подлежащих формализации и автоматизации;
разработана классификация признаков ГРВ - изображений, учитывающая специфику свечения газового разряда вблизи поверхности исследуемых объектов и позволяющая выделить полное множество признаков и обосновать состав априорного алфавита для создания математической модели ГРВ - изображений;
разработаны методы оценки информативности признаков ГРВ - изображений и минимизации размерности алфавита признаков, основанные на использовании информационной меры Шеннона и введении специальных логических операций сравнения разделяющих, свойств признаков, позволяющие в отличии от известных методов Мерилла и Грина, существенно сократить количество выполняемых операций;
разработан метод проверки непротиворечивости секвенциальных алгоритмов распознавания, который за счет введения специальных правил проверки непротиворечивости позволяет не разворачивать логические функции до совершенной дизъюнктивной нормальной формы, тем самым существенно сокращая объем вычислений;
разработан метод оценки эффективности логических (секвенциальных) алгоритмов распознавания, в котором за счет введения плотностей вероятностей попадания случайных величин, характеризующих возможные значения признаков, в заданные интервалы н их пересечения, обеспечивается возможность определения вероятности принятия системой ошибочных решений.
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РАБОТЫ состоит в следующем:
разработана система методов и алгоритмов обработки информации, позволяющая повысить достоверность проведения диагностических исследований различных объектов в криминалистике, дефектоскопии, медицине, при анализе физико-химических характеристик материалов и жидкостей;
разработан программный продукт, содержащий автоматические процедуры обработки ГРВ - изображений и алгоритмы расчета значений признакоз, позволяющий автоматизировать процесс диагностики и стандартизировать получаемые результаты как при решении прикладных диагностических задач, так и при проведении научных исследований;
разработаны алгоритмы распознавания ГРВ - изображений используемых в медицине при диагностике физиологического состояния человека.
Достоверность полученных результатов обеспечивается учетом наиболее существенных факторов, влияющих на описание и выбор признаков ГРВ - изображений и принятие решений в диагностических системах, последовательным выводом конечных выражения показателей информативности и эффективности из достаточно общих положений апробированных на практике теорий информации и распознавания, а также совпадением полученных результатов с результатами, полученными другими, более трудоемкими методами диагностики.
РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ. Основные теоретические результаты работы - принципы построения логических алгоритмов распознавания изображений и способы их оптимизации на основе логических критериев минимальности и непротиворечивости реализованы в ходе проведе-
ния плановых научно-исследовательских работ в 5 ЦНИИИ МО РФ в интересах создания системы обработки оптических изображений. Практические результаты работы в виде пакета прикладных программ внедрены в Центральной Воронежской лаборатории судебной экспертизы и Нижегородской Государственной медицинской академии для проведения криминалистических и диагностических исследований.
, АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные результаты докладывались и обсуждались и были одобрены на Международном научном конгрессе «Планета-2000» (Санкт-Петербург, 1998), II Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Электроника и информатика - 97» (Зеленоград, 1997), Международном научном конгрессе «Кирлионика, Белые ночи - 98» (Санкт-Петербург, 1998), Всероссийской научно-практической конференции «Охрана-97» (Воронеж, 1997), X научно-технической отраслевой конференции «Состояние и пути повышения надежности видеомагнитофонов» (Воронеж, 1996), Научно-практической конференции ВВШ МВД России (Воронеж, 1997).
ПУ Б ЛИК АЦИИ. По результатам исследований опубликовано 13 печатных работ, в том числе 6 статей, 6 тезисов докладов, программный продукт «Кирли-ан-анализ» зарегистрирован в Государственном фонде алгоритмов и программ Российской Федерации.
СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 наименований и содержит 128 страниц машинописного текста, 24 рисунка, 17 таблиц и приложения на 23 страницах.
