Reconhecimento de padrões
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Reconhecimento de padrões é um sub-tópico da aprendizagem de máquina cujo objetivo é classificar informações (padrões) baseado ou em conhecimento a priori ou em informações estatísticas extraídas dos padrões. Essa área de atuação é estudada por vários campos, tais como psicologia, etologia e ciência da computação.
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 dos 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.
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[editar] Aplicações
Aplicações típicas do reconhecimento de padrões incluem reconhecimento de fala, classificação de documentos em categorias (por exemplo, mensagens de correio eletrônico que são spam ou não), reconhecimento de escrita, reconhecimento de faces. Os últimos dois temas são tópicos do campo de processamento de imagens.
[editar] Ver também
[editar] Notas e referências
- C.M. van der Walt e E. Barnard. Data characteristics that determine classifier performance. Proceedings of the Sixteenth Annual Symposium of the Pattern Recognition Association of South Africa: , 2006. 160-165 p. ISBN 34523432
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- Sholom Weiss e Casimir Kulikowski. Computer Systems That Learn. Morgan Kaufmann, 1991. ISBN 1-55860-065-5
