СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ И СИНТЕЗА РЕЧИ ТЕКСТА И ИЗОБРАЖЕНИЙ

технологии, включающие совокупность математических методов, инструментальных и программных средств поддержки, специализированных технологий для решения прикладных интеллектуальных задач, в том числе принятия решений, диагностики, идентификации и прогнозирования, или содержащих задачи указанных типов, в том числе:
-математических методов распознавания образов, прогнозирования, анализа и понимания информации, представленной в виде изображений и сигналов;
-методов автоматизации синтеза и тестирования указанных информационных технологий;
-методов решения индивидуальных (нестандартных или особо важных), специализированных (для классов задач и предметных областей) задач в данной области и инструментальных средств широкого назначения, баз данных и баз знаний для поддержки разрабатываемых методов.
Данная группа информационных технологий предназначена для автоматизации, регуляризации и оптимизации выбора и применения алгоритмического и программного обеспечения при решении прикладных задач распознавания образов, прогнозирования, анализа и понимания информации, представленной в виде изображений и сигналов, а также разработки, исследования и реализации соответствующих автоматизированных вычислительных систем. Отличительной и принципиальной особенностью решаемых с помощью этих методов задач является невозможность использования классических математических (аналитических) моделей для формализации и представления исходных данных, которые могут задаваться числовыми массивами, изображениями, сигналами, вербальными описаниями или комбинацией указанных способов. Информация в этих задачах «плохая» по определению: ее характерными особенностями являются неполнота, противоречивость, слабая структурированность, неформализованность, нечеткость. В основе их решения лежат модели не чисто расчетные, а основанные на процедурах анализа и оценивания информации о задаче: главным образом, прецедентов, косвенных характеристик, доступных для измерения, логических и физических ограничений, контекстных и неявных знаний.
Математическая постановка задач распознавания образов, прогнозирования, анализа и понимания изображений и сигналов не зависит от предметной области и специфического вида объекта анализа. Именно поэтому критическая технология, реализующая методы и средства решения указанных задач, применяется в технической диагностике, неразрушающем контроле, дистанционном зондировании; экологическом мониторинге; прогнозировании хода и результатов лечения, диагностике в медицине; в геологии; для прогнозирования в химии и автоматизации научных исследований (обнаружение событий, поиск, восстановление и вывод зависимостей и эмпирических закономерностей).