Що таке розпізнавання образів в обробці зображень?
Розпізнавання образів є метод аналізу даних, який використовує алгоритми машинного навчання для автоматичного розпізнавання шаблонів і закономірностей у даних. Ці дані можуть бути будь-якими: від тексту та зображень до звуків чи інших визначених якостей. Системи розпізнавання образів можуть швидко й точно розпізнавати знайомі шаблони.
Типи розпізнавання образів
- Статистичний. Цей підхід значною мірою покладається на ймовірність, використовуючи статистичні методи для навчання на прикладах. …
- Структурний. Коли шаблони складні, статистичні методи можуть не розрізати їх. …
- Нейронна мережа. …
- Відповідність шаблону. …
- На основі нечіткого. …
- Гібрид. …
- Збір даних. …
- Попередня обробка.
Розпізнавання образів має багато реальних застосувань для обробки зображень. Деякі приклади включають: ідентифікацію та автентифікацію: наприклад, розпізнавання номерних знаків, аналіз відбитків пальців, розпізнавання/перевірка обличчя та автентифікація за допомогою голосу.
У психології та когнітивній нейронауці розпізнавання образів описує когнітивний процес, який зіставляє інформацію від стимулу з інформацією, отриманою з пам’яті.
Розпізнавання шаблонів аналізує вхідні дані та намагається ідентифікувати шаблони. Тоді можна використовувати ідентифікацію закономірностей у даних робити прогнози, класифікувати інформацію та вдосконалювати процеси прийняття рішень.
Розпізнавання образів базується на п’яти ключових кроках:
- Визначення загальних елементів у проблемах або системах.
- Виявлення та інтерпретація загальних відмінностей у проблемах або системах.
- Виявлення окремих елементів у проблемах.
- Опис закономірностей, які були ідентифіковані.
- Складання прогнозів на основі виявлених закономірностей.