reconocimiento de patrones
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introducción al reconocimiento de patrones.TRANSCRIPT
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Área Académica: Lic. Sistemas Computacionales.
Tema: Introducción al Reconocimiento de Patrones.
Alumno: Cesario Ramírez Torres.
Periodo: Diciembre2015 - Enero 2016
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Tema: RECONOCIMIENTO DE PATRONES.
Abstract:In short, a pattern recognition system complete consists of:
• A sensor that gathers the observations to be classified.• A feature extraction systemtransforms information into numerical values observedor symbolic.• A system of classification or description, basedin the extracted features, the measurement classified.
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Keywords:
•Clasificar.•Patrón.•Objeto.•Conjunto.
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Definiciones
1.1.1 Patrón.
Es una entidad a la que se le puede dar un nombre y que está representada por un conjunto de propiedades medidas y las relaciones entre ellas (vector de características).
Es decir, es un conjunto de reglas con las que se describe a una entidad.
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1.1.2 Clase
Es un conjunto de patrones que poseen propiedades comunes para objetos similares.
El objetivo del reconocimiento de patrones es asignar un patrón a la clase a la que pertenece (lo más automáticamente posible).
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1.1.3 Atributos.
Es la cualidad o característica propia de una persona o una cosa, especialmente algo que es parte esencial de su naturaleza.
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Clase de patrones.
Idealmente las clases de patrones deben estar bien separadas dentro del espacio de características.
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Como definir la similaridad de patrones dados los siguientes problemas.
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1.1.4 vector característica.
Es el conjunto de propiedades que distinguen los objetos de las clases. Sólo se retienen las propiedades que diferencian los objetos y se dejan de un lado los detalles irrelevantes.
Es la cualidad o característica propia de una persona o una cosa, especialmente algo que es parte esencial de su naturaleza. Cualquier medida o cualidad extraíble.
Tipos: Cuantitativos (numéricos) y cualitativos (simbólicos)
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1.1.5 reconocimiento de patrones (RP).
Puede definirse como la "categorización" de los datos de entrada en clases o patrones mediante la extracción de propiedades significativas que permiten discriminar entre las clases en estudio.
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Sistema de reconocimiento de patrones.
Es un conjunto de reglas que permiten determinar a qué clase pertenece un objeto de una población en estudio.
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Clasificar (o reconocer)
Significa asociar a clases (o prototipos) una serie de elementos (u objetos). Esta asociación se realiza en base a las características o propiedades de los objetos.
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1.4 Familias de problemas en Reconocimiento de patrones.
Se entiende por problemas de Reconocimiento de Patrones a todos aquellos relacionados con la clasificación de objetos y fenómenos y con la determinación de los factores que inciden en los mismos.
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El Reconocimiento de Patrones es una disciplina que aborda principalmente cuatro familias de problemas:
1.Selección de rasgos o características.
2.Clasificación con aprendizaje (supervisado).
3.Clasificación sin aprendizaje (no supervisado).
4.Clasificación con aprendizaje parcial (parcialmente supervisado).
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1.4.1 Problemas de RP.
Todos aquellos relacionados con la clasificación de objetos y fenómenos, y con la determinación de los factores que inciden en los mismos.
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PLANTEAMIENTO DE UN PROBLEMA de RP (Aproximación Conjuntual).
•Determinación de un conjunto:
a)Por extensión, listando los elementos del conjunto.b)Por intención, indicando la propiedad que deben cumplir los elementos del conjunto.
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1.6 diferentes enfoques en Reconocimiento de Patrones.
•Enfoque Estadístico.
•Enfoque Sintáctico-Estructural.
•Enfoque Lógico-combinatorio.
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• Enfoque estadístico.
El enfoque estadístico es la más simple y consiste en representar cada patrón mediante un vector de números resultantes del muestreo y cuantificación de las señales externas, y cada clase por uno o varios patrones prototipo.
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• Enfoque Sintáctico-Estructural.
La idea central consiste en suponer que los objetos se pueden descomponer (físicamente) en elementos primarios, como si fueran letras de un cierto alfabeto, y a partir de aquí, hallar las reglas gramaticales que permitan formar la señal
Características: Se basa en las descripciones de los objetos en términos de sus partes constitutivas; se apoya en la teoría de Lenguajes Formales y Autómatas; se asume que la estructura de los objetos a ser reconocida es cuantificable.
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• Enfoque Sintáctico-Estructural.
Utiliza la Lógica Matemática, la Teoría clásica y Difusa de conjuntos, la Teoría Combinatoria, La Teoría de Testores, y la Matemática Discreta en general.
Características: Se considera que los objetos se describen por medio de una combinación de rasgos numéricos y no numéricos (datos mezclados). La forma de manejar los objetos es más flexible que en los enfoques tradicionales.
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1.7 Elementos de un sistema de reconocimiento de Patrones.
Entrada: Es el “objeto” que se desea estudiar.
Sensores: El sensor es el dispositivo encargado de la adquisición de datos.
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1.7 Elementos de un sistema de reconocimiento de Patrones.
Pre-procesamiento: Consiste en filtrar los datos para la eliminación de ruido u otras operaciones para mejorar la calidad.
Extracción de característica: La función del extractor, debe buscar los datos que mejor representen o caractericen al objeto. El resultado de esta etapa es un vector característico.
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1.7 Elementos de un sistema de reconocimiento de Patrones.
Clasificación: La clasificación trata de asignar las diferentes partes del vector de características a grupos o clases, basándose en las características extraídas. En esta etapa se usa lo que se conoce como aprendizaje automático, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender (redes neuronales). .
Salida o evaluación del sistema: La
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1.7 Elementos de un sistema de reconocimiento de Patrones.
Salida o evaluación del sistema: Se verifica la valides de la clasificación con los datos de entrenamiento, es raro tener un sistema que clasifique al 100%, es decir, hay técnicas que clasifican objetos con índices por arriba del 95%, pero siempre hay errores de clasificación que se toman como aceptables en la mayoría de los casos. Depende en gran medida de los objetos que se estén clasificando.
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1.7 Elementos de un sistema de reconocimiento de Patrones.
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•Bibliografía1.- Visión por Computador Imágenes Digitales y Aplicaciones. Gonzalo
Pajares Martinzans y Jesús M. De la Cruz García. Editorial Alfaomega. México, D.F. Julio de 2002.
2.- Reconocimiento de Patrones. J. Kittler. 2002.
http://www.fing.edu.uy/iie/ense/asign/recpat/material/sistemas_rec_patrones.pdf
Fecha: Lunes 23/Agosto/2010
3.- Reconocimiento de Patrones. Jesús Ariel Carrasco Ochoa. Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica. http://ccc.inaoep.mx/~ariel/recpat.pdf
Fecha: Lunes 23/Agosto/2010