การจดจำรูปแบบและไบโอเมตริก

การจดจำรูปแบบเกี่ยวข้องกับการระบุรูปแบบและยืนยันอีกครั้ง โดยทั่วไปรูปแบบอาจเป็นภาพลายนิ้วมือคำเล่นหางที่เขียนด้วยลายมือใบหน้าของมนุษย์สัญญาณเสียงพูดบาร์โค้ดหรือหน้าเว็บบนอินเทอร์เน็ต

รูปแบบแต่ละรูปแบบมักจะถูกจัดกลุ่มเป็นหมวดหมู่ต่างๆตามคุณสมบัติของมัน เมื่อรูปแบบของคุณสมบัติเดียวกันถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกันกลุ่มผลลัพธ์ก็เป็นรูปแบบซึ่งมักเรียกว่ารูปแบบclass.

การจดจำรูปแบบเป็นศาสตร์ในการสังเกตแยกแยะรูปแบบที่สนใจและตัดสินใจอย่างถูกต้องเกี่ยวกับรูปแบบหรือคลาสรูปแบบ ดังนั้นระบบไบโอเมตริกซ์จึงใช้การจดจำรูปแบบเพื่อระบุและจำแนกบุคคลโดยเปรียบเทียบกับเทมเพลตที่จัดเก็บไว้

การจดจำรูปแบบในไบโอเมตริกซ์

เทคนิคการจดจำรูปแบบดำเนินการดังต่อไปนี้ -

• Classification - การระบุอักขระที่เขียนด้วยลายมือ CAPTCHAs ทำให้มนุษย์แตกต่างจากคอมพิวเตอร์

• Segmentation - ตรวจจับพื้นที่ข้อความหรือหันหน้าไปทางภูมิภาคในภาพ

• Syntactic Pattern Recognition - พิจารณาว่ากลุ่มของสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์หรือตัวดำเนินการมีความสัมพันธ์กันอย่างไรและสร้างนิพจน์ที่มีความหมายอย่างไร

ตารางต่อไปนี้เน้นถึงบทบาทของการจดจำรูปแบบในไบโอเมตริก -

งานการจดจำรูปแบบ	อินพุต	เอาต์พุต
การจดจำตัวละคร (การจดจำลายเซ็น)	สัญญาณแสงหรือจังหวะ	ชื่อของตัวละคร
การจดจำลำโพง	เสียง	เอกลักษณ์ของผู้พูด
ลายนิ้วมือ, ภาพใบหน้า, ภาพมือเรขาคณิต	ภาพ	ตัวตนของผู้ใช้

ส่วนประกอบของการจดจำรูปแบบ

เทคนิคการจดจำรูปแบบจะดึงรูปแบบสุ่มของลักษณะมนุษย์ออกมาเป็นลายเซ็นดิจิทัลขนาดกะทัดรัดซึ่งสามารถใช้เป็นตัวระบุทางชีวภาพได้ ระบบไบโอเมตริกซ์ใช้เทคนิคการจดจำรูปแบบเพื่อจำแนกผู้ใช้และระบุแยกกัน

ส่วนประกอบของการจดจำรูปแบบมีดังนี้ -

อัลกอริทึมยอดนิยมในการจดจำรูปแบบ

อัลกอริทึมการสร้างรูปแบบที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ -

อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด

คุณต้องใช้เวกเตอร์ของบุคคลที่ไม่รู้จักและคำนวณระยะทางจากรูปแบบทั้งหมดในฐานข้อมูล ระยะทางที่เล็กที่สุดให้การจับคู่ที่ดีที่สุด

Back-Propagation (Backprop) อัลกอริทึม

เป็นอัลกอริทึมที่ซับซ้อนเล็กน้อย แต่มีประโยชน์มากซึ่งเกี่ยวข้องกับการคำนวณทางคณิตศาสตร์จำนวนมาก