Rozpoznawanie wzorców
Z Wikipedii
Rozpoznawanie wzorców (ang. pattern recognition) to pole badawcze w obrębie uczenia maszynowego. Może być definiowane jako działanie polegające na pobieraniu surowych danych i podejmowaniu dalszych czynności zależnych od kategorii do której należą te dane.
W rozpoznawaniu wzorców dąży się do klasyfikacji danych (wzorców) w oparciu o wiedzę aprioryczną lub o informacje uzyskane na drodze statystycznej analizy danych służącej wydobywaniu cech obiektów. Klasyfikowane wzorce to zazwyczaj grupy wyników pomiaru lub obserwacji definiujące położenie odpowiadających im punktów w wielowymiarowej przestrzeni cech.
Kompletny system rozpoznawania wzorców składa się z:
- czujnika, który dostarcza obserwacji, które mają być klasyfikowane lub opisywane
- mechanizmu wydobywania cech, który tworzy liczbową lub symboliczną informację na podstawie obserwacji
- schematu decyzyjnego lub schematu opisywania, który realizuje właściwą część procesu klasyfikacji lub opisywania obserwacji w oparciu o wydobyte cechy obiektów.
[edytuj] Zobacz też
- rozpoznawanie mowy
- rozpoznawanie obrazów
- rozpoznawanie twarzy
- biometria
