이미지와 음성 패턴 인식 (1)

1-1 패턴 인식

• 계산이 가능한 기계적인 장치가 어떠한 대상을 인식하는 문제를 다루는 인공지능의 한 분야

패턴 인식의 응용 분야

• 문자 인식 분야
• 생체 인식과 인간 행동 패턴 분석 분야
• 진단 시스템 분야
• 예측 시스템 분야
• 보안과 군사 분야

패턴과 특징

• 특징(Feature): 어떤 대상이 갖고 있는 고유의 분별 가능한 측면(Aspect), 질(Quality), 특성(Characteristic)
• 패턴(Pattern): 개별 대상의 특색(Traits)이나 특징의 집합

• 특징 벡터: 특정 대상의 특징이 하나 이상의 값을 가질 때 열 벡터로 표현하는 것
• 특징 공간: 특정 대상의 특징 벡터가 정의되는 차원의 공간
• 분산 플롯: 인식 대상이 되는 대상을 특징 공간에서 특징 벡터가 형성하는 점으로 표현하는 것

특징 벡터 선정

• 패턴 인식을 수행하기 전단계
• 최종 인식률에 결정적인 영향을 미침

분리 패턴의 모양

패턴 인식 시스템의 구현 단계

패턴 인식의 사용 가법

분류기

• 패턴 인식의 분석 방법 중 가장 많이 사용하는 방법
• 특징 벡터 x의 분류는 어느 결정 영역에 특징 벡터가 속하는지를 결정하고, x를 이 클래스로 할당하는 작업

템플릿 정합법

• 비교 대상 패턴에 대한 템플릿을 미리 마련해 두고, 인식하고자 하는 패턴을 템플릿 구성 조건에 맞추는 정규화 과정을 거쳐 상호 관계나 상호 거리와 같은 유사도를 척도로 해 패턴을 인식하는 방법

통계적 접근법

• 각 클래스에 속하는 패턴 집합의 통계적 분포에서 생성되는 결정 경계를 바탕으로 식별하고자 하는 대상의 패턴이 속한 클래스를 결정하는 방식

신경망 접근법

• 패턴의 분류를 신경망 모델의 응답을 통해 분류하는 접근 방법

구조적 접근법

• 패턴의 구조적인 유사성을 조사한 후 이를 이용해 분류를 수행하는 방법

 

 

 

 

 

※ 해당 내용은 <인공지능 바이블>의 내용을 토대로 학습하며 정리한 내용입니다.