Распознавание образов: работа, типы и приложения

Распознавание образов — это процесс анализа данных, в котором используются алгоритмы машинного обучения для классификации входных данных по объектам, классам или категориям на основе распознанных закономерностей, особенностей или закономерностей в данных. Он имеет несколько применений, среди прочего, в области астрономии, медицины, робототехники и спутникового дистанционного зондирования.

Распознавание образов включает два основных метода классификации:

Распознавание образов реализуется с помощью нескольких подходов. Хотя трудно выбрать один конкретный подход для выполнения задач распознавания, мы обсудим шесть популярных методов, обычно используемых профессионалами и предприятиями для распознавания образов.

Методы распознавания образов

Этот подход к распознаванию образов использует исторические статистические данные, которые учатся на шаблонах и примерах. Метод собирает наблюдения и обрабатывает их для определения модели. Затем эта модель обобщает собранные наблюдения и применяет правила к новым наборам данных или примерам.

Распознавание синтаксических образов включает в себя сложные шаблоны, которые можно идентифицировать с помощью иерархического подхода. Шаблоны создаются на основе того, как примитивы (например, буквы в слове) взаимодействуют друг с другом. Примером этого может быть то, как примитивы собираются в слова и предложения. Такие обучающие выборки позволят разработать грамматические правила, демонстрирующие, как предложения будут читаться в будущем.

Этот метод использует искусственные нейронные сети (ИНС) и обучается на основе сложных и нелинейных отношений ввода/вывода, адаптируется к данным и обнаруживает закономерности. Самый популярный и эффективный метод в нейронных сетях — метод прямой связи. В этом методе обучение происходит путем предоставления обратной связи по входным шаблонам. Это очень похоже на то, как люди учатся на своем прошлом опыте и ошибках. Модель на основе ИНС оценивается как самый дорогой метод распознавания образов по сравнению с другими методами из-за задействованных в этом процессе вычислительных ресурсов.

Сопоставление шаблонов — один из самых простых подходов к распознаванию образов. Здесь сходство между двумя объектами определяется путем сопоставления образца с эталонным шаблоном. Такие методы обычно используются при цифровой обработке изображений, когда небольшие участки изображения сопоставляются с сохраненным шаблонным изображением. Некоторые из реальных примеров включают обработку медицинских изображений, распознавание лиц и навигацию роботов.

При нечетком подходе набор шаблонов разделяется на основе сходства характеристик шаблонов. Когда уникальные особенности шаблона правильно обнаружены, данные можно легко классифицировать в это известное пространство признаков. Даже зрительная система человека иногда не может распознать определенные компоненты, несмотря на длительное сканирование объектов. То же самое справедливо и для цифрового мира, где алгоритмы не могут определить точную природу объекта. Следовательно, нечеткий подход направлен на классификацию объектов на основе нескольких схожих особенностей обнаруженных закономерностей.

Гибридный подход использует комбинацию вышеуказанных методов, чтобы воспользоваться преимуществами всех этих методов. Он использует несколько классификаторов для обнаружения шаблонов, при этом каждый классификатор обучается на определенном пространстве признаков. На основе результатов, накопленных по всем классификаторам, делается вывод.

Подробнее: 10 лучших алгоритмов машинного обучения в 2022 году

Распознавание образов применяется для данных всех типов, включая изображения, видео, текст и аудио. Поскольку модель распознавания образов может выявлять повторяющиеся закономерности в данных, прогнозы, сделанные с помощью таких моделей, вполне надежны.

Распознавание образов включает в себя три ключевых этапа: анализ входных данных, извлечение шаблонов и сравнение их с сохраненными данными. Далее процесс можно разделить на два этапа:

Эти этапы можно разделить на следующие модули:

Сбор данных — первый шаг распознавания образов. Точность распознавания во многом зависит от качества наборов данных. Таким образом, использование наборов данных с открытым исходным кодом предпочтительнее и может сэкономить время вместо процессов сбора данных вручную. Таким образом, получение данных из реального мира запускает процесс распознавания.