Методы и алгоритмы коллективного распознавания

Под коллективным принятием решений, в частности под коллективным распознаванием, понимается задача совместного использования решений множества классификаторов о классе одной и той же сущности, ситуации, о классе образа и т.п. в интересах повышения качества итогового решения путем объединения и согласования решений отдельных классификаторов с помощью некоторого алгоритма метауровня.
Исследования в области коллективного распознавания, начатые еще в середине 1950-х гг., в последнее десятилетие находят все более и более широкое практическое применение при решении сложных крупномасштабных прикладных задач, а потому продолжают оставаться предметом большого внимания, причем как со стороны теоретиков, так и со стороны прикладников. Новый импульс этим исследованиям придали разработки последнего времени в области встроенных распределенных систем, в которых используется большое количество интеллектуальных сенсоров, принимающих решения на основе весьма ограниченной (локальной) информации и в условиях неопределенности, а хорошее качество итогового решения, в частности решения более высокого уровня обобщения (агрегирования), достигается за счет объединения решений локальных классификаторов на метауровне.
В последнее время ежегодно публикуются десятки новых работ, предлагающих новые идеи, новые подходы и алгоритмы коллективного распознавания, а также, к сожалению, открывающих заново результаты, опубликованные десятилетиями раньше. Данная работа имеет целью представить основные идеи в области коллективного распознавания и охарактеризовать общее состояние исследований в ней, обращаясь, прежде всего, к первоисточникам. Обзор охватывает период с 1950-х гг. – времени зарождения первых идей и методов – до времени написания обзора.