Распознавание образов и биометрия
Распознавание образов связано с определением образца и его повторным подтверждением. В общем, узор может быть изображением отпечатка пальца, рукописным словом, человеческим лицом, речевым сигналом, штрих-кодом или веб-страницей в Интернете.
Отдельные шаблоны часто группируются в различные категории в зависимости от их свойств. Когда шаблоны с одинаковыми свойствами сгруппированы вместе, результирующая группа также является шаблоном, который часто называют шаблоном.class.
Распознавание образов - это наука о наблюдении, различении интересующих паттернов и принятии правильных решений относительно паттернов или классов паттернов. Таким образом, биометрическая система применяет распознавание образов для идентификации и классификации людей, сравнивая их с сохраненными шаблонами.
Распознавание образов в биометрии
Методика распознавания образов выполняет следующие задачи -
Classification - Выявление рукописных символов, CAPTCHA, различение людей от компьютеров.
Segmentation - Обнаружение областей текста или областей лица на изображениях.
Syntactic Pattern Recognition - Определение того, как связаны группы математических символов или операторов и как они образуют осмысленное выражение.
В следующей таблице показана роль распознавания образов в биометрии.
Задача распознавания образов | Ввод | Выход |
---|---|---|
Распознавание символов (Распознавание подписи) | Оптические сигналы или удары | Имя персонажа |
Распознавание спикера | Голос | Личность говорящего |
Отпечаток пальца, изображение лица, изображение геометрии руки | Образ | Личность пользователя |
Компоненты распознавания образов
Метод распознавания образов извлекает случайный образец человеческих черт в компактную цифровую подпись, которая может служить биологическим идентификатором. Биометрические системы используют методы распознавания образов для классификации пользователей и их индивидуальной идентификации.
Компоненты распознавания образов следующие:
Популярные алгоритмы распознавания образов
Самые популярные алгоритмы генерации паттернов:
Алгоритм ближайшего соседа
Вам нужно взять вектор неизвестного человека и вычислить его расстояние от всех шаблонов в базе данных. Наименьшее расстояние дает наилучшее совпадение.
Алгоритм обратного распространения (Backprop)
Это немного сложный, но очень полезный алгоритм, который включает в себя множество математических вычислений.