パターン認識とはデジタル世界を統べるもの。ベクトル特徴値とは？

このデジタル世界では、パターンがすべてです。パターンは、物理的に見ることも、アルゴリズムを適用して数学的に観察することもできます。

例：衣服の色、音声パターンなど。コンピュータサイエンスでは、パターンはベクトル特徴値を使用して表されます。

パターン認識とは何ですか？

パターン認識は、機械学習アルゴリズムを使用してパターンを認識するプロセスです。パターン認識は、すでに得られた知識、またはパターンやその表現から抽出された統計情報に基づくデータの分類として定義できます。パターン認識の重要な側面の1つは、そのアプリケーションの可能性です。
例：音声認識、話者識別、マルチメディアドキュメント認識（MDR）、自動医療診断。
一般的なパターン認識アプリケーションでは、生データが処理され、マシンが使用しやすい形式に変換されます。パターン認識には、パターンの分類とクラスター化が含まれます。

• 分類では、トレーニングパターンまたはドメイン知識のセットを使用して生成された抽象化に基づいて、適切なクラスラベルがパターンに割り当てられます。分類は、教師あり学習で使用されます。
• クラスタリングは、意思決定に役立つデータのパーティションを生成しました。これは、私たちが関心を持っている特定の意思決定活動です。クラスタリングは、教師なし学習で使用されます。

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特徴は、連続、離散、または離散のバイナリ変数として表すことができます。特徴は、1つまたは複数の測定値の関数であり、オブジェクトのいくつかの重要な特性を定量化するように計算されます。
例：私たちの顔を考えてみましょう。目、耳、鼻などが顔の特徴です。

一緒に取られた特徴のセットは、特徴ベクトルを形成します。
例：上記の顔の例では、すべての特徴（目、耳、鼻など）をまとめると、シーケンスは特徴ベクトル（[目、耳、鼻]）になります。特徴ベクトルは、d次元の列ベクトルとして表される特徴のシーケンスです。スピーチの場合、MFCC（Melfrequency Cepstral Coefficent）がスピーチのスペクトル特性です。最初の13個の特徴のシーケンスは、特徴ベクトルを形成します。

パターン認識には次の機能があります。

• パターン認識システムは、使い慣れたパターンをすばやく正確に認識する必要があります
• なじみのないオブジェクトを認識して分類する
• さまざまな角度から形状やオブジェクトを正確に認識します
• 部分的に隠されている場合でも、パターンとオブジェクトを識別します
• パターンを簡単かつ自動的にすばやく認識します。

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パターン認識のトレーニングと学習

学習は、システムがトレーニングされ、正確な方法で結果を出すために適応できるようになる現象です。システムに提供されるデータに対してシステムがどの程度うまく機能するかは、データで使用されるアルゴリズムに依存するため、学習は最も重要なフェーズです。データセット全体は2つのカテゴリに分けられます。1つはモデルのトレーニングに使用されるトレーニングセット、もう1つはトレーニング後のモデルのテストに使用されるテストセットです。

• トレーニングセット：
  トレーニングセットは、モデルを構築するために使用されます。これは、システムのトレーニングに使用される一連の画像で構成されています。使用されるトレーニングルールとアルゴリズムは、入力データを出力決定に関連付ける方法に関する関連情報を提供します。システムは、これらのアルゴリズムをデータセットに適用することによってトレーニングされ、すべての関連情報がデータから抽出され、結果が取得されます。通常、データセットのデータの80％はトレーニングデータに使用されます。
• テストセット：
  テストデータは、システムのテストに使用されます。これは、トレーニング後にシステムが正しい出力を生成しているかどうかを確認するために使用されるデータのセットです。通常、データセットのデータの20％がテストに使用されます。テストデータは、システムの精度を測定するために使用されます。例：特定の花がどのカテゴリに属するかを識別し、10個のうち7個のカテゴリの花を正しく識別し、他のカテゴリを間違って識別することができるシステムの場合、精度は70％です。

リアルタイムの例と説明：
パターンは、物理的なオブジェクトまたは抽象的な概念です。動物のクラスについて話している間、動物の説明はパターンになります。さまざまな種類のボールについて話している間、ボールの説明はパターンです。パターンと見なされるボールの場合、クラスはサッカー、クリケットボール、卓球ボールなどになります。新しいパターンが与えられた場合、パターンのクラスが決定されます。属性の選択とパターンの表現は、パターン分類の非常に重要なステップです。優れた表現とは、識別属性を利用し、パターン分類の計算負荷を軽減する表現です。

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パターンの明白な表現はベクトルになります。ベクトルの各要素は、パターンの1つの属性を表すことができます。ベクトルの最初の要素には、検討中のパターンの最初の属性の値が含まれます。
例：球形のオブジェクトを表す場合、（25、1）は、25単位の重量と1単位の直径を持つ球形のオブジェクトとして表すことができます。クラスラベルは、ベクトルの一部を形成できます。球形のオブジェクトがクラス1に属する場合、ベクトルは（25、1、1）になります。ここで、最初の要素はオブジェクトの重量を表し、2番目の要素はオブジェクトの直径を表し、3番目の要素はオブジェクトのクラスを表します。 。

利点：

• パターン認識は分類問題を解決します
• パターン認識は、偽のバイオメトリック検出の問題を解決します。
• 視覚障害者の布パターン認識に役立ちます。
• スピーカーのダイアリゼーションに役立ちます。
• 特定の物体をさまざまな角度から認識することができます。

短所：

• 構文パターン認識アプローチは実装が複雑で、プロセスが非常に遅くなります。
• 精度を上げるには、より大きなデータセットが必要になる場合があります。
• 特定のオブジェクトが認識される理由を説明することはできません。
  例：私の顔と友達の顔。

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アプリケーション：

• 画像処理、セグメンテーション、分析
  パターン認識は、画像処理に必要な人間の認識インテリジェンスを機械に与えるために使用されます。
• コンピュータービジョン
  パターン認識は、特定の画像/ビデオサンプルから意味のある特徴を抽出するために使用され、生物学的および生物医学的イメージングなどのさまざまなアプリケーションのコンピュータービジョンで使用されます。
• 地震解析
  パターン認識アプローチは、地震アレイ記録の時間的パターンの発見、イメージング、および解釈に使用されます。統計的パターン認識は、さまざまなタイプの地震解析モデルに実装され、使用されています。
• レーダー信号の分類/分析
  パターン認識と信号処理の方法は、AP地雷の検出や識別などのレーダー信号分類のさまざまなアプリケーションで使用されます。
• 音声認識音声認識
  の最大の成功は、パターン認識パラダイムを使用して得られました。これは、音声認識のさまざまなアルゴリズムで使用され、音素レベルの説明を使用する問題を回避し、単語などのより大きな単位をパターンとして扱います。
• 指紋の識別指紋認識技術は、生体認証市場で支配的な技術です。指紋照合を実行するために多くの認識方法が使用されており、その中からパターン認識アプローチが広く使用されています