Моделирование рассуждений при поиске объектов на изображениях

Зрительные образы весьма вариативны. Например, рукописные буквы, объекты аэрокосмических наблюдений. Высокое разнообразие и большой объем неструктурированной информации приводят к необходимости сложных и ресурсоемких вычислений. В подходах к анализу изображений, опирающихся на онтологию предметной области, к сожалению, не оговаривается какой-либо способ автоматического подбора критериев (признаков) и правил принятия решений, а недостаточная структурированность прецедентов при большой вариативности изображений объектов приводит к быстрому росту базы прецедентов, что существенно снижает производительность системы поддержки принятия решений. В статье предлагается подход к структурному анализу изображений, заключающийся в последовательном уточнении признаков объектов и ослаблении правил интерпретации в ходе итерационного поиска фактов с использованием онтологии изображений, представленных в виде атрибутивных графов отношений между элементами объектов. Алгоритм рассуждений на графической информации состоит в последовательности задачных (функциональных) действий, необходимых для обработки и анализа изображения в соответствии с поставленной задачей, действий системы по подготовке условий для их выполнения, а также по организации и управлению процессом рассуждений.