Rozpoznawanie wzorców
| Ten artykuł od 2011-07 wymaga zweryfikowania podanych informacji. Należy podać wiarygodne źródła w formie przypisów bibliograficznych. Część lub nawet wszystkie informacje w artykule mogą być nieprawdziwe. Jako pozbawione źródeł mogą zostać zakwestionowane i usunięte. Sprawdź w źródłach: Encyklopedia PWN • Google Books • Google Scholar • Federacja Bibliotek Cyfrowych • BazHum • BazTech • RCIN • Internet Archive (texts / inlibrary) Po wyeliminowaniu niedoskonałości należy usunąć szablon {{Dopracować}} z tego artykułu. |
Rozpoznawanie wzorców – 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, które najlepiej charakteryzują i separują klasę, do której dana obserwacyjna należy, następnie mechanizmu przekształcenia w symboliczną informację;
- schematu decyzyjnego lub schematu opisywania, który realizuje właściwą część procesu klasyfikacji lub opisywania obserwacji w oparciu o wydobyte cechy obiektów oraz o wiedzę a priori.
Zobacz też
- biometria
- PCA
- rozpoznawanie mowy
- rozpoznawanie obrazów