Лаборатория Испытание технологий ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА № 1 (43) 2013 А. С. Голубев, канд. техн. наук, доцент ФГУ ВПО «Владимирский государственный университет» М. Ю. Звягин, канд. физ.-мат. наук, доцент ФГУ ВПО «Владимирский государственный университет» В. Г. Прокошев, докт. физ.-мат. наук, профессор, первый проректор ФГУ ВПО «Владимирский государственный университет» М. М. Рожков, канд. техн. наук, младший научный сотрудник ФГУ ВПО «Владимирский государственный университет» Особенности распознавания методом ближайшего элемента в алгоритмах вычисления оценок 1 Чрезвычайно важная задача классификации и распознавания образов пока не имеет всеобъемлющего решения. <...> Благодаря развитию вычислительных технологий и математических методов распознавания в ряде конкретных приложений достигнуты впечатляющие результаты, сравнимые, а зачастую даже превосходящие возможности человека (например, автоматическая дактилоскопия). <...> В то же время во многих областях успехи автоматического распознавания далеко не так очевидны. <...> Поиск выхода из данной ситуации ведется по различным направлениям, среди которых особо отметим следующие:1 • Использование характерных особенО ностей (строения) распознаваемых объектов, что позволяет провести декомпозицию образа объекта на множество подобразов, ранжировать их по априорной значимости, задействовать статистику на наборах подобразов. <...> Лаборатория Испытание технологий дной из проблемных точек является задача распознавания в условиях небольшого числа эталонов, в пре• Синтез дополнительных образов объектов на основе имеющихся эталонов (возможно, с учетом упомянутых особенностей строения объектов указанного типа). <...> • «Инверсия» исходных данных для принятия решения: вместо набора образов, анализируемых одним алгоритмом, применяется набор алгоритмов, анализирующих один и тот же образ. <...> Это было обусловлено, прежде всего, универсальностью данного подхода по отношению <...>