Понимание распознавания образов в машинном обучении

Распознавание образов — это использование компьютерных алгоритмов для распознавания закономерностей и закономерностей в данных.Этот тип распознавания может выполняться для различных типов ввода, таких как биометрическое распознавание, распознавание цветов, распознавание изображений и распознавание лиц. Он применяется в различных областях, таких как анализ изображений, компьютерное зрение, здравоохранение и сейсмический анализ.

Эта статья познакомит читателей с распознаванием образов в машинном обучении и объяснит, как это работает. В нем также обсуждается, как он применялся в различных областях, и анализируются его перспективы на будущее.

Что такое распознавание образов?

Распознавание образов — это использование алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей. Он классифицирует данные на основе статистической информации или знаний, полученных из закономерностей и их представления.

В этом методе помеченные обучающие данные используются для обучения систем распознавания образов. Метка прикрепляется к определенному входному значению, которое используется для создания вывода на основе шаблона. При отсутствии размеченных данных могут использоваться другие компьютерные алгоритмы для поиска неизвестных закономерностей.

Особенности распознавания образов

Распознавание образов имеет следующие особенности:

• Он имеет большую точность в распознавании образов.
• Он может распознавать незнакомые объекты.
• Он может точно распознавать объекты под разными углами.
• Он может восстанавливать шаблоны в случаях отсутствия данных.
• Система распознавания образов может обнаруживать частично скрытые закономерности.

Как работает распознавание образов

Распознавание образов достигается за счет использования концепции обучения. Обучение позволяет обучать систему распознавания образов и адаптировать ее для получения более точных результатов. Часть набора данных используется для обучения системы, а остальная часть используется для ее тестирования.

На следующем изображении показано, как данные используются для обучения и тестирования.

Учебный набор содержит изображения или данные, используемые для обучения или построения модели. Правила обучения используются для предоставления критериев для выходных решений.

Алгоритмы обучения используются для сопоставления заданных входных данных с соответствующим выходным решением.Затем алгоритмы и правила применяются для облегчения обучения. Система использует информацию, собранную из данных, для получения результатов.

Тестовый набор используется для проверки точности системы. Данные тестирования используются для проверки того, достигается ли точный результат после обучения системы. Эти данные составляют примерно 20% всех данных в системе распознавания образов.

Процесс распознавания образов состоит из пяти основных этапов, как показано на изображении ниже:

Эти фазы можно объяснить следующим образом:

1. Зондирование: На этом этапе система распознавания образов преобразует входные данные в аналогичные данные.

2. Сегментация: Эта фаза гарантирует, что обнаруженные объекты изолированы.

3. Извлечение признаков: На этом этапе вычисляются признаки или свойства объектов и отправляются на дальнейшую классификацию.

4. Классификация: На этом этапе воспринимаемые объекты классифицируются или помещаются в группы или ящики.

5. Постобработка: Здесь перед принятием решения проводится дополнительное рассмотрение.

Алгоритмы распознавания образов

Ниже приведены некоторые из алгоритмов, используемых для распознавания образов.

Статистический алгоритм

Этот алгоритм используется для построения статистической модели. Это модель, паттерны которой описываются с помощью признаков. Модель может предсказывать вероятностный характер паттернов. Выбранные признаки используются для формирования кластеров. Распределение вероятностей шаблона анализируется, и система соответствующим образом адаптируется. Выкройки подвергаются дальнейшей обработке. Затем модель применяет шаблоны тестирования для выявления шаблонов.

Структурные алгоритмы

Эти алгоритмы эффективны, когда процесс распознавания образов сложен. Они важны, когда используются многомерные сущности. Паттерны подразделяются на подклассы, образуя таким образом иерархическую структуру. Структурная модель определяет отношения между элементами в системе.

Алгоритмы на основе нейронных сетей

Эти алгоритмы формируют модель, состоящую из параллельных структур (нейронов). Эта модель более компетентна, чем другие модели распознавания образов, благодаря своим превосходным способностям к обучению. Хорошим примером нейронной сети, используемой для распознавания образов, является нейронная сеть обратного распространения с прямой связью (FFBPNN).

Алгоритмы сопоставления шаблонов

Эти алгоритмы используются для построения модели сопоставления шаблонов, которая представляет собой простую модель распознавания образов. Модель использует два изображения для установления сходства, а совпадающий образец сохраняется в виде шаблонов. Недостатком этой модели является то, что она неэффективна при распознавании искаженных образов.

Нечеткие алгоритмы

В нечетких алгоритмах применяется концепция нечеткой логики, в которой используются значения истинности от 0 до 1. В нечеткой модели могут применяться некоторые правила для сопоставления заданного ввода с соответствующим выводом. Эта модель дает хорошие результаты, потому что она подходит для неопределенных областей.

Гибридные алгоритмы

Гибридные алгоритмы используются для построения гибридной модели, которая использует несколько классификаторов для распознавания шаблонов. Каждый конкретный классификатор проходит обучение на основе пространственных признаков. Для получения заключения используется набор объединителей и классификаторов. Функция принятия решений используется для определения точности классификаторов.

Приложения распознавания образов

Распознавание образов может применяться в следующих областях:

• Анализ изображения: Распознавание образов используется в цифровом анализе изображений для автоматического изучения изображений и сбора из них значимой информации. Это дает машинам интеллект распознавания, необходимый для обработки изображений.
• Сейсмический анализ: Сейсмический анализ включает в себя изучение того, как природные явления, такие как землетрясения, влияют на горные породы, здания и почвы. Распознавание образов используется для обнаружения и интерпретации закономерностей в сейсмических событиях.
• Здравоохранение: Распознавание образов используется в сфере здравоохранения для улучшения медицинских услуг.Данные пациентов хранятся и используются практикующими врачами для дальнейшего анализа. Этот метод также используется для распознавания объектов или повреждений человеческого тела.
• Идентификация отпечатков пальцев: Этот процесс используется для идентификации отпечатков пальцев на компьютерах и смартфонах. Современные смартфоны имеют функцию идентификации по отпечатку пальца, которая позволяет получить доступ к телефону после проверки отпечатка пальца.
• Компьютерное зрение: Он используется в компьютерных приложениях для извлечения полезных функций из образцов изображений. Он применялся в компьютерном зрении для выполнения различных задач, таких как распознавание объектов и медицинская визуализация.

Будущее распознавания образов

Распознавание образов — важный метод, улучшающий распознавание закономерностей и закономерностей в данных. Количество приложений, использующих этот процесс, значительно выросло за последние годы. Эти приложения решают различные реальные задачи за счет использования обучающих данных, тестовых данных и классификаторов.

Распознавание образов может превратиться в более интеллектуальный процесс, поддерживающий различные цифровые технологии. Этот метод может стать источником достижений в области робототехники и автоматизации, особенно в улучшении методов обучения роботов-гуманоидов.

Распознавание образов также, вероятно, будет широко использоваться в автономных автомобилях. По мере того, как автономное вождение набирает обороты, важность распознавания образов может возрасти из-за необходимости обнаруживать объекты, автомобили, людей и светофоры.

Вклад экспертов: Onesmus Mbaabu