Atpažinimo teorija
Straipsnis iš Vikipedijos, laisvosios enciklopedijos.
 |
Šis straipsnis yra BEVILTIŠKAS. Jo turinys, struktūra, neutralumas, požiūrio taškas ar kitos savybės yra tokios, kad jo neįmanoma pritaikyti enciklopedijai. Jei tai atrodo neakivaizdu, žiūrėkite diskusiją. Jei galite parašyti šį straipsnį iš naujo, tegul ir kelis kartus mažesnį, pradėkite tai iškart! |
Jei mes pamatome pažystama ypatybę ar savybę, mes jį atpažįstame. Tuo tarpu, „Pattern Recognition“(Atpažinimo teorija), tai kai programa bendrauja su aplinka, ji nuolat sulygina „tai, ką pamatė“ su duomenų bazėje esančiais šablonais ir, priklausomai nuo užprogramuotos reakcijos, adekvačiai reaguoja. Atpažinimas gali būti skirstomas į konkretų atpažinimą ir abstraktų atpažinimą. Konkretus atpažinimas apima erdvinį (kosminį) ir pasaulietinį atpažinimą. Atpažinimo teorija apima pirštų antspaudų identifikacija, garso atpažinimą, veido atpažinimą, asmenybės atpažinimą, parašo atpažinimą ir t.t. Atpažinimas apima tris lygmens apdorojimus: įvesties filtras, bruožų išplėtimą ir klasifikacija.
- Filtravimas – pašalinimas nereikalingos informacijos ar duomenų iš duomenų įvesties.
- Bruožų išplėtimas – procesas, kuris studijuoja ir nustato reikalingą informaciją iš filtruotų įvesties duomenų.
- Klasifikacija tai yra būsena,kur automatizuota sistema deklaruoja, jo įvesti objektai priklauso tam tikrai kategorijai.
