Акции

Скидка до 40% на создание Бизнес-сайта или Интернет-магазина при заключении договора на поддержку и продвижение!
Подробнее

Новости

2013-03-11

Технология распознавания шаблонов

Распознавание шаблонов – отрасль технологии искусственно интеллекта. Оно может быть определено как выполнение каталогизации «сырых» данных.

Распознавание шаблонов - важная область информатики, занимающаяся распознаванием образцов, особенно визуальных и звуковых. Это может быть оптическим распознаванием, голосовой идентификацией ¬и распознаванием почерка.

Данный процесс является идентификацией сигнала, распознавая соответствия между сигналом и информацией в постоянной памяти (LTS). Этот процесс часто применяется с ¬неполной или неоднозначной информацией. Шаблон с множеством изменений может быть распознан как тот же самый объект или класс объектов.

Большинство исследований в распознавании образов были проведены для методов контролируемого неконтролируемого обучения.

Распознавание образов стремится классифицировать данные (образцы), основанные или на знании разработчиков или на информации, извлеченной из образцов.

Полная система распознавания образов состоит из датчика, который собирает данные, нужные для классификации или описания; механизма извлечения особенностей, который переводит данные в цифровой или символический формат; и классификатора или схемы описания, которая делает фактическую работу по классификации или описанию данных, полагаясь на извлеченные особенности.

Схема классификации или описания обычно основана на ряде образцов, которые были уже классифицированы или описаны. Этот набор образцов называют учебным набором, и данная стратегия изучения называется контролируемым изучением. Изучение может также быть неконтролированным, когда системе не дают образцов, вместо этого она сама устанавливает классы, основанные на статистических данных образцов.

Схема классификации обычно использует один из следующих подходов: статистический (или теоретический), синтаксический (или структурный). Статистическое распознавание образов основано на статистических характеристиках образцов. Структурное распознавание образов основано на структурных взаимосвязях особенностей. Существует широкий диапазон алгоритмов для распознавания образов, от очень простых классификаторов «Bayesian» до намного более мощных нейронных сетей.

Голографическая ассоциативная память - другой тип, в котором характеристики образцов могут быть распознаны только при большом наборе изученных образцов, классифицированных на распознавательных весах Меты.

Типичное применение распознаванию образцов - автоматическое распознавание речи, классификация текста в несколько категорий (например спам в сообщениях электронной почты), автоматическое распознание рукописных почтовых кодексов по почтовым конвертам, или автоматическое распознавание изображений человеческих лиц. Последние два примера формируют из анализа изображения целый раздел, который имеет дело с цифровыми изображениями.

Распознавание образов изучено во многих областях, включая психологию, этнологию и информатику.

Источник

Все новости>>

Новости

Все новости...

Полезные материалы

© 2012 VediTa Генеральный партнер компания "НТО ИНТ"

телефон +7 (4752) 48-54-15

создание сайтов в Тамбове

Данный сайт носит информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437 ГК РФ.