2.2. CÁC THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG 41
2.2.1. Mẫu chuẩn và các đặc trưng của mẫu chuẩn trong nhận dạng 41
Tùy theo bản chất, có hai loại đối tượng chuẩn, một loại là đối tượng chuẩn mang các thông tin đại diện và một loại khác là đối tượng chuẩn mang thơng tin phủ nhận. Trong nhiều trường hợp, có những đối tượng khác nhau nhưng có các đặc điểm trường địa vật lý tương đồng. Khi đó, người ta phải sử dụng đối tượng chuẩn mang thông tin phủ nhận để loại bỏ những đối tượng không đúng ra khỏi tập kết quả nhận dạng. Cần lưu ý, để cơng tác phân tích nhận dạng đạt hiệu quả tốt thì cần lựa chọn đối tượng chuẩn sao cho các diện tích tồn tại các đối tượng chuẩn nằm xen kẽ với các phần diện tích khảo sát cần nhận dạng nhằm giảm ảnh hưởng của tính địa phương lên kết quả nhận dạng.
Mỗi đối tượng chuẩn đều có phạm vi ứng dụng là giới hạn, phụ thuộc vào các yếu tố sau:
- Đối tượng chuẩn phải có giá trị thơng tin tin cậy theo mục tiêu tìm kiếm. - Đối tượng chuẩn phải phù hợp với diện tích nghiên cứu.
- Mật độ lưới khảo sát các loại thông tin phải tương ứng với đối tượng chuẩn lựa chọn.
Đối tượng mang các dấu hiệu nhận biết, phân biệt nó với mơi trường xung quanh. Các dấu hiệu có khả năng phân biệt cao trong các loại thông tin thu thập được sẽ giúp quá trình xử lý số liệu cho kết quả tin cậy. Để đánh giá chất lượng của dấu hiệu người ta sử dụng khái niệm lượng tin của dấu hiệu. Lượng tin của dấu hiệu là khả năng mà dấu hiệu đó có thể giúp phân biệt được các đối tượng khác nhau với nhau. Khả năng này phụ thuộc vào việc các đối tượng của cùng một lớp có thường xuyên cho những giá trị cố định của nó
hay khơng và các giá trị đó có phân bố rộng ra ngoài giới hạn của các đối tượng của lớp đó hay khơng.
Sau khi lựa chọn được mẫu chuẩn, dựa vào các giá trị trường quan sát được trên chúng, người ta tiến hành xác định các đặc trưng thống kê của trường cho từng mẫu chuẩn: hàm phân bố mật độ xác suất thực nghiệm, kỳ vọng và phương sai của trường, hệ số tương quan giữa các dấu hiệu, phương chủ đạo của dị thường…