Funcionamento, tipos e aplicações de reconhecimento de padrões

O reconhecimento de padrões é um processo de análise de dados que usa algoritmos de aprendizado de máquina para classificar dados de entrada em objetos, classes ou categorias com base em padrões, recursos ou regularidades reconhecidos nos dados. Possui diversas aplicações nas áreas de astronomia, medicina, robótica, sensoriamento remoto por satélite, entre outras.

O reconhecimento de padrões envolve dois métodos de classificação principais:

O reconhecimento de padrões é implementado através de várias abordagens. Embora seja difícil decidir sobre uma abordagem específica para executar tarefas de reconhecimento, discutiremos seis métodos populares comumente usados ​​por profissionais e empresas para reconhecimento de padrões.

Métodos de Reconhecimento de Padrões

Essa abordagem de reconhecimento de padrão usa dados estatísticos históricos que aprendem com padrões e exemplos. O método coleta observações e as processa para definir um modelo. Esse modelo então generaliza sobre as observações coletadas e aplica as regras a novos conjuntos de dados ou exemplos.

O reconhecimento de padrões sintáticos envolve padrões complexos que podem ser identificados usando uma abordagem hierárquica. Os padrões são estabelecidos com base na maneira como os primitivos (por exemplo, letras em uma palavra) interagem uns com os outros. Um exemplo disso pode ser como os primitivos são montados em palavras e frases. Esses exemplos de treinamento permitirão o desenvolvimento de regras gramaticais que demonstrem como as sentenças serão lidas no futuro.

Este método usa redes neurais artificiais (ANN) e aprende a partir de relações complexas e não lineares de entrada/saída, adapta-se aos dados e detecta padrões. O método mais popular e eficaz em redes neurais é o método feed-forward. Nesse método, o aprendizado acontece dando feedback aos padrões de entrada. Isso é muito parecido com os humanos aprendendo com suas experiências e erros passados. O modelo baseado em RNA é classificado como o método de reconhecimento de padrões mais caro em comparação com outros métodos devido aos recursos de computação envolvidos no processo.

A correspondência de modelos é uma das mais simples de todas as abordagens de reconhecimento de padrões. Aqui, a semelhança entre duas entidades é determinada pela correspondência da amostra com o modelo de referência. Esses métodos são normalmente usados ​​no processamento de imagens digitais, onde pequenas seções de uma imagem são combinadas com uma imagem de modelo armazenada. Alguns de seus exemplos do mundo real incluem processamento de imagens médicas, reconhecimento facial e navegação de robôs.

Na abordagem fuzzy, um conjunto de padrões é particionado com base na similaridade das características dos padrões. Quando as características únicas de um padrão são detectadas corretamente, os dados podem ser facilmente classificados naquele espaço de características conhecido. Mesmo o sistema visual humano às vezes falha em reconhecer certos componentes, apesar de escanear objetos por um longo tempo. O mesmo vale para o mundo digital, onde os algoritmos não conseguem descobrir a natureza exata de um objeto. Assim, a abordagem fuzzy visa classificar objetos com base em várias características semelhantes nos padrões detectados.

Uma abordagem híbrida emprega uma combinação dos métodos acima para aproveitar todos esses métodos. Ele emprega vários classificadores para detectar padrões onde cada classificador é treinado em um espaço de recursos específico. Uma conclusão é tirada com base nos resultados acumulados de todos os classificadores.

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O reconhecimento de padrão é aplicado para dados de todos os tipos, incluindo imagem, vídeo, texto e áudio. Como o modelo de reconhecimento de padrões pode identificar padrões recorrentes nos dados, as previsões feitas por esses modelos são bastante confiáveis.

O reconhecimento de padrões envolve três etapas principais: analisar os dados de entrada, extrair padrões e compará-los com os dados armazenados. O processo pode ainda ser dividido em duas fases:

Essas fases podem ser subdivididas nos seguintes módulos:

A coleta de dados é a primeira etapa do reconhecimento de padrões. A precisão do reconhecimento depende em grande parte da qualidade dos conjuntos de dados. Como tal, usar conjuntos de dados de código aberto é preferível e pode economizar tempo em vez de processos manuais de coleta de dados. Assim, receber dados do mundo real inicia o processo de reconhecimento.