Örüntü Tanıma ve Biyometri

Örüntü tanıma, bir kalıbın tanımlanması ve tekrar onaylanmasıyla ilgilidir. Genel olarak, bir model bir parmak izi görüntüsü, el yazısı el yazısı bir kelime, bir insan yüzü, bir konuşma sinyali, bir barkod veya İnternet üzerindeki bir web sayfası olabilir.

Bireysel modeller genellikle özelliklerine göre çeşitli kategoriler halinde gruplandırılır. Aynı özelliklere sahip desenler bir arada gruplandırıldığında, ortaya çıkan grup da genellikle desen olarak adlandırılan bir modeldir.class.

Örüntü tanıma, gözlemleme, ilgi kalıplarını ayırt etme ve örüntüler veya örüntü sınıfları hakkında doğru kararlar verme bilimidir. Bu nedenle, biyometrik bir sistem, bireyleri depolanan şablonlarla karşılaştırarak tanımlamak ve sınıflandırmak için örüntü tanıma uygular.

Biyometride Örüntü Tanıma

Örüntü tanıma tekniği aşağıdaki görevleri yerine getirir -

Classification - El yazısı karakterleri, CAPTCHA'ları tanımlama, insanları bilgisayarlardan ayırma.
Segmentation - Görüntülerdeki metin bölgelerini veya yüz bölgelerini algılama.
Syntactic Pattern Recognition - Bir grup matematik sembolü veya operatörünün nasıl ilişkili olduğunu ve nasıl anlamlı bir ifade oluşturduklarını belirlemek.

Aşağıdaki tablo, biyometride örüntü tanımanın rolünü vurgulamaktadır -

Örüntü Tanıma Görevi	Giriş	Çıktı
Karakter Tanıma (İmza Tanıma)	Optik sinyaller veya Strokes	Karakterin adı
Konuşmacı Tanıma	Ses	Konuşmacının kimliği
Parmak izi, Yüz görüntüsü, el geometri görüntüsü	Resim	Kullanıcının kimliği

Örüntü Tanıma Bileşenleri

Örüntü tanıma tekniği, biyolojik bir tanımlayıcı olarak işlev görebilecek bir kompakt dijital imzaya rastgele bir insan özelliği örüntüsünü çıkarır. Biyometrik sistemler, kullanıcıları sınıflandırmak ve ayrı ayrı tanımlamak için örüntü tanıma tekniklerini kullanır.

Örüntü tanımanın bileşenleri aşağıdaki gibidir -