패턴 인식 작업, 유형 및 응용 프로그램

패턴 인식은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터에서 인식된 패턴, 특징 또는 규칙성을 기반으로 입력 데이터를 개체, 클래스 또는 범주로 분류하는 데이터 분석 프로세스입니다. 천문학, 의학, 로봇 공학, 위성 원격 감지 등의 분야에서 여러 응용 분야를 보유하고 있습니다.

패턴 인식에는 두 가지 기본 분류 방법이 포함됩니다.

패턴 인식은 여러 가지 접근 방식을 통해 구현됩니다. 인식 작업을 수행하기 위한 특정 접근 방식을 결정하는 것은 어렵지만 전문가와 기업에서 패턴 인식을 위해 일반적으로 사용하는 6가지 인기 있는 방법에 대해 논의하겠습니다.

패턴 인식 방법

이 패턴 인식 접근 방식은 패턴과 사례를 통해 학습하는 과거 통계 데이터를 사용합니다. 이 방법은 관측치를 수집하고 이를 처리하여 모델을 정의합니다. 그런 다음 이 모델은 수집된 관찰 내용을 일반화하고 규칙을 새로운 데이터 세트 또는 예제에 적용합니다.

구문 패턴 인식에는 계층적 접근 방식을 사용하여 식별할 수 있는 복잡한 패턴이 포함됩니다. 패턴은 기본 요소(예: 단어의 문자)가 서로 상호 작용하는 방식을 기반으로 설정됩니다. 이에 대한 예는 기본 요소가 단어와 문장으로 구성되는 방식일 수 있습니다. 이러한 훈련 샘플을 통해 미래에 문장이 어떻게 읽힐 것인지를 보여주는 문법 규칙을 개발할 수 있습니다.

이 방법은 인공 신경망(ANN)을 사용하고 복잡하고 비선형적인 입출력 관계로부터 학습하고 데이터에 적응하며 패턴을 감지합니다. 신경망에서 가장 널리 사용되고 효과적인 방법은 피드포워드(feed-forward) 방법입니다. 이 방법에서는 입력 패턴에 피드백을 주어 학습이 이루어집니다. 이는 인간이 과거의 경험과 실수로부터 배우는 것과 매우 유사합니다. ANN 기반 모델은 프로세스에 소요되는 컴퓨팅 리소스로 인해 다른 방법에 비해 가장 비용이 많이 드는 패턴 인식 방법으로 평가됩니다.

템플릿 매칭은 모든 패턴 인식 접근 방식 중 가장 간단한 방법 중 하나입니다. 여기서 두 엔터티 간의 유사성은 샘플을 참조 템플릿과 일치시켜 결정됩니다. 이러한 방법은 일반적으로 이미지의 작은 부분이 저장된 템플릿 이미지와 일치하는 디지털 이미지 처리에 사용됩니다. 실제 사례로는 의료 영상 처리, 얼굴 인식, 로봇 내비게이션 등이 있습니다.

퍼지 접근 방식에서는 패턴 집합이 패턴 특징의 유사성을 기준으로 분할됩니다. 패턴의 고유한 특징이 올바르게 감지되면 데이터를 알려진 특징 공간으로 쉽게 분류할 수 있습니다. 인간의 시각 시스템조차도 오랫동안 물체를 스캔하더라도 특정 구성 요소를 인식하지 못하는 경우가 있습니다. 알고리즘이 물체의 정확한 특성을 파악할 수 없는 디지털 세계에서도 마찬가지입니다. 따라서 퍼지 접근법은 감지된 패턴의 여러 유사한 특징을 기반으로 객체를 분류하는 것을 목표로 합니다.

하이브리드 접근 방식은 위의 방법을 조합하여 이러한 모든 방법을 활용합니다. 여러 분류자를 사용하여 각 분류자가 특정 기능 공간에 대해 훈련되는 패턴을 감지합니다. 모든 분류기로부터 누적된 결과를 바탕으로 결론이 도출됩니다.

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패턴 인식은 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오를 포함한 모든 유형의 데이터에 적용됩니다. 패턴 인식 모델은 데이터에서 반복되는 패턴을 식별할 수 있으므로 이러한 모델을 통한 예측은 상당히 신뢰할 수 있습니다.

패턴 인식에는 입력 데이터 분석, 패턴 추출, 저장된 데이터와 비교라는 세 가지 주요 단계가 포함됩니다. 이 프로세스는 두 단계로 더 나눌 수 있습니다.

이러한 단계는 다음 모듈로 더 세분화될 수 있습니다.

데이터 수집은 패턴 인식의 첫 번째 단계입니다. 인식의 정확성은 데이터 세트의 품질에 크게 좌우됩니다. 따라서 오픈 소스 데이터 세트를 사용하는 것이 바람직하며 수동 데이터 수집 프로세스 대신 시간을 절약할 수 있습니다. 따라서 실제 세계에서 데이터를 수신하면 인식 프로세스가 시작됩니다.