''Reconhecimento de padrões é uma área da
ciência cujo objetivo é a classificação de objetos dentro de um número de
categorias ou classes. Esses objetos de estudo variam de acordo com cada
aplicação, podem ser imagens, sinais em forma de ondas (como voz, luz, rádio)
ou qualquer tipo de medida que necessite ser classificada. Tendo aplicação em
vários campos, tais como psicologia, etologia e ciência da computação.
O reconhecimento de padrões tem uma longa história, mas antes
de 1960 era formada principalmente por estatística teórica. O surgimento de computadores aumentou a demanda
por aplicação práticas capazes de reconhecer padrões, que criaram novas
demandas por desenvolvimentos teóricos. Como nossa sociedade evolui de uma
fase industrial para uma fase
pós-industrial, automação da produção industrial e a necessidade de modelos
capazes de lidar com e recuperar informação se tornar cada vez mais
importantes. Essa tendência estimula o reconhecimento de padrões para além dos
limites de conhecimento e aplicação de hoje. Reconhecer padrões é hoje uma
parte fundamental da maior parte dos sistemas de tomada de decisão.
Um sistema completo de reconhecimento de padrões consiste de um
sensor que obtém observações a serem classificadas ou descritas; um mecanismo
de extração de características que computa
informações numéricas ou simbólicas das observações; e um esquema de
classificação das observações, que depende das características extraídas.
O esquema de classificação é geralmente baseado na
disponibilidade de um conjunto de padrões que foram anteriormente
classificados, o "conjunto de treinamento"; o resultado do aprendizado
é caracterizado como um aprendizado supervisionado. O aprendizado pode também
ser não supervisionado, de forma que o sistema não recebe informações a priori dos padrões,
estabelecendo então as classes dos padrões através de análise de padrões estatísticos.''
Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
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