Распознавание образов

Ключевые слова: распознавание, обнаружение, определение, нахождение, поиск

Распознавание всегда происходит на основе каких-нибудь признаков. Если их нет, то надо извлечь их из данных.

Способ извлечения данных зависит от исходного материала, «сырья». Нет такого универсального способа, который подходил бы под любые случаи. Извлекая признаки, мы получаем набор числовых данных, дальнейшим этапом обработки которых является их подготовка для использования алгоритмами.

Схематично процесс распознавания можно отобразить так: Извлечение признаков → Фильтрация данных, удаление шума → Применение алгоритма классификации

Классификации - это отнесения признаков к одному из классов

Извлечение признаков

Признаками могут быть коэффициенты некоторой системы или, например: координаты точек, скорость, количество, угол поворота и любые другие данные.

Признаков (параметров) должно быть небольшое количество (желательно до 10), иначе, при чрезмерном размере, задача станет неподъёмной для нейронной сети - и производительность и качество распознавания будут невысокими.

Способы извлечения признаков:

  • Быстрое Преобразование Фурье (БПФ)
  • Статистические приёмы обработки данных (медиана, математическое ожидание, дисперсия и др.)

Распознавание

Распознавание - это анализ сырых данных. Надо понимать, что есть много разных способов распознавания, среди которых и искусственный интеллект, и другие, более оптимальные методы, рассчитанные на работу с определёнными признаками. Преимущество же искусственного интеллекта заключается в том, что тот умеет находить решения даже без наличия определённого алгоритма, применяя общий метод поиска решения, подстраиваясь под данные.

Romtek 2010/09/06 14:01

 
ai/pattern_recognition.txt · Последнее изменение: d.m.Y H:i — Pavia
 
Recent changes RSS feed Donate Powered by PHP Valid XHTML 1.0 Valid CSS Driven by DokuWiki