The teknologi baru muncul seperti pembelajaran mesin dan juga data besar. Pada masa ini, data yang berbeza telah tersedia yang dianggap dianggap sebaliknya. Data ini dapat diperbaiki dalam sumber kemungkinan tambahan untuk menggunakan kaedah yang lebih sukar untuk analisis data untuk meningkatkan keuntungan perniagaan. Pengecaman corak menawarkan keuntungan yang dirancang untuk syarikat yang membuatnya mencapai pembangunan tanpa henti di pasaran yang sentiasa berubah. Dalam dunia digital, coraknya tidak lain hanyalah segalanya, yang juga dapat dilihat secara fizikal sebaliknya diperhatikan secara matematik dengan menggunakan algoritma. Contohnya, warna yang berbeza pada pakaian, corak ucapan, dan lain-lain. Corak dalam Sains Komputer dapat ditandakan dengan bantuan prinsip ciri vektor.
Apa itu Pengecaman Corak?
The definisi pengecaman corak adalah prosedur pembezaan data serta pembahagian berdasarkan elemen umum yang ditetapkan kriteria yang dapat dicapai oleh algoritma tertentu. Pengiktirafan ini adalah salah satu elemen penting dalam teknologi pembelajaran mesin.
Karya pembentangan Christopher Bishop menerangkan konsep pengecaman corak dan pembelajaran mesin , di mana pengiktirafan ini berkaitan dengan pengesanan automatik keteraturan dalam maklumat melalui algoritma komputer & dengan menggunakan keteraturan ini tindakan dapat dilakukan seperti klasifikasi data ke dalam pelbagai kategori.
Dengan menggunakan pengiktirafan ini, perkara dapat dikenal pasti berdasarkan ciri-cirinya. Corak ini menceritakan kisah data sepanjang surut, lonjakan, garis rata, dan aliran. Di sini datanya dapat berupa teks, gambar, suara, sentimen, dll. Dengan menggunakan algoritma ini, data berurutan boleh diproses dengan membuat siri dapat difahami.
pengecaman corak
Contoh pengiktirafan ini merangkumi pengenalan penceramah, pengenalan suara , diagnosis perubatan automatik, dan MDR (pengenalan dokumen multimedia).
Ciri-ciri pengecaman corak boleh ditandakan sebagai pemboleh ubah binari berterusan yang diskrit. Ia boleh didefinisikan sebagai, makna satu (atau) lebih banyak pengukuran, dikira sehingga menghitung beberapa ciri penting perkara tersebut. Ciri-ciri ini merangkumi yang berikut.
- Sistem ini mesti mengenal pasti corak biasa dengan cepat & tepat
- Mengenal dan mengkategorikan objek yang tidak diketahui
- Mengenal pasti objek & bentuk dengan tepat dari pelbagai sudut
- Kenali corak walaupun terkubur separa
- Kenal pasti corak dengan pantas dengan mudah & automatik.
Model
- Model-model ini dikelaskan kepada tiga seperti statistik, sintaksis atau struktur, dan pencocokan templat.
- Model statistik digunakan untuk mengenali di mana sahaja kepingan tepat dan model seperti ini menggunakan pembelajaran mesin yang diselia.
- Model sintaksis atau Struktural digunakan untuk menggambarkan hubungan yang lebih kompaun di antara unsur-unsur. Model seperti ini menggunakan pembelajaran mesin separa terkawal
- Model Pencocokan Templat digunakan untuk menyamakan ciri objek dengan templat yang telah ditentukan serta mengenali objek dengan bantuan proksi. Model seperti ini digunakan untuk pemeriksaan plagiarisme.
Bekerja
Algoritma pengiktirafan ini merangkumi dua bahagian utama seperti eksploratif dan deskriptif. Eksploratif digunakan untuk mengenal pasti kesamaan dalam maklumat sedangkan deskriptif digunakan untuk mengklasifikasikan kesamaan dengan cara tertentu
Gabungan kedua elemen ini dapat digunakan untuk menghilangkan pandangan dari maklumat, termasuk penggunaan dalam analisis data besar. Analisis faktor-faktor biasa dengan pergaulan mereka menemui perincian dalam subjek yang penting untuk memahaminya.
Proses / Langkah Terlibat dalam Pengecaman Corak
- Mengumpulkan data dari pelbagai sumber
- Membersihkan data dari kebisingan
- Data diperhatikan untuk ciri-ciri yang berkaitan selain unsur umum
- Selepas itu, unsur-unsur ini dikelompokkan dalam bahagian yang tepat
- Bahagian ini diperiksa untuk mengetahui set data
- Wawasan yang dikeluarkan dikeluarkan dalam proses perniagaan.
proses-langkah-terlibat-dalam-corak-pengecaman
Penerima
Istilah PRR bermaksud reseptor pengecaman corak. Ia memainkan peranan penting dalam fungsi sistem imun semula jadi yang sesuai. Ini adalah sensor inang yang diperbaiki oleh garis kuman, yang memperhatikan molekul yang khas untuk patogen. Mereka adalah protein yang dinyatakan kebanyakannya dengan sel sistem imun bawaan seperti sel dendritik, monosit, makrofag, sel epitelium dan neutrofil untuk mengenali dua set molekul:
PAMPS (pola molekul yang berkaitan dengan patogen) dihubungkan melalui patogen mikroba & DAMPS (corak molekul yang berkaitan dengan kerosakan) disambungkan melalui komponen sel inang yang dilepaskan sepanjang kerosakan sel. Ini juga dinamakan sebagai PPRR (reseptor pengecaman corak primitif) kerana ia berubah sebelum pecahan lain dari sistem imun.
Subkumpulan PRR diklasifikasikan ke dalam pelbagai jenis berdasarkan fungsi, kekhususan ligan, penyetempatan, dan hubungan evolusi. Bergantung pada penyetempatan, ini dapat diklasifikasikan kepada dua jenis seperti PRR terikat membran & PRR sitoplasma. PRR terikat membran terdiri daripada TLR (reseptor seperti Toll) & CLR (reseptor lektin jenis C) sedangkan PRR sitoplasma terdiri daripada NLR (reseptor seperti NOD) & RLR (reseptor seperti RIG-I).
Kelebihan
Kelebihan pengecaman corak merangkumi yang berikut.
- Ia menyelesaikan masalah pengkategorian
- Ia menyelesaikan masalah pengesanan bio-metrik palsu
- Ini digunakan untuk mengenali corak kain untuk orang buta yang mengalami kerosakan visual.
- Ia membantu diariasi pembesar suara.
- Dengan menggunakan ini seseorang dapat mengenal pasti objek tertentu dari sudut yang berbeza.
Kekurangan
Kelemahan pengecaman corak merangkumi yang berikut.
- Pengiktirafan seperti ini sukar dilaksanakan & ini adalah kaedah yang sangat perlahan.
- Ia memerlukan set data yang lebih besar untuk memperoleh ketepatan yang dipertingkatkan.
- Ia tidak dapat menjelaskan mengapa objek yang tepat dikenal pasti.
Permohonan
The aplikasi pengecaman corak terutamanya merangkumi yang berikut.
- Ini digunakan dalam pemprosesan gambar, analisis, dan segmentasi
- Ini digunakan dalam penglihatan komputer
- Ini digunakan dalam klasifikasi isyarat radar atau analisis
- Ini digunakan dalam pengenalan cap jari
- Ini digunakan dalam analisis seismik
- Ini digunakan dalam pengecaman pertuturan
Huruf Pengecaman Corak bertujuan untuk menerbitkan artikel ringkas dengan perhatian yang luas dalam pengecaman corak. Bidang subjek merangkumi semua bidang kesedaran sekarang yang ditandakan oleh kumpulan Teknikal IAPR- International Association of Pattern Recognition. Contohnya terutamanya merangkumi Statistik, rangkaian Neural, perlombongan data, pembelajaran mesin, aljabar, pengecaman corak berdasarkan grafik, analisis isyarat, pemprosesan gambar, robotik, pengecaman Ucapan, analisis muzik, sistem multimedia, Biometrik, dll.
Oleh itu, ini semua mengenai pengecaman corak. Untuk lebih lanjut pembangunan teknologi pengkomputeran, itu adalah kuncinya. Dengan menggunakan ini, analisis data besar dapat berkembang lebih banyak & satu dapat memperoleh semua dari algoritma pembelajaran mesin. Ini dapat dilaksanakan dalam semua jenis industri di mana maklumat mereka ada perbandingan dalam maklumat tersebut. Oleh itu, adalah wajar untuk mempercayai peluang menggunakan teknologi ini ke dalam operasi perdagangan anda untuk menjadikannya lebih mahir. Inilah soalan untuk anda, apakah itu reseptor pengecaman corak ?
