Reconocimiento de Patrones en 2021
Con el desarrollo de la informática, fue posible resolver una serie de problemas que surgen en el proceso de la actividad vital, facilitar, acelerar y mejorar la calidad del resultado. Por ejemplo, el trabajo de varios sistemas de soporte vital, la interacción humana con la computadora, la aparición de sistemas robóticos, etc.
Sin embargo, observamos que actualmente no es posible proporcionar un resultado satisfactorio en algunas tareas (reconocimiento de objetos similares en movimiento rápido, texto escrito a mano). Por lo tanto, este artículo propone debatir los métodos y principios aplicados en la informática para realizar la tarea en cuestión.
Tabla de Contenido
- Definición de reconocimiento de patrones
- Reconocimiento de patrones — ¿cómo funciona?
- Reconocimiento de patrones e inteligencia artificial
- Enfoques y métodos de reconocimiento de patrones
- Los componentes básicos del sistema
- Los ejemplos de reconocimiento de patrones
- Los tipos de reconocimiento de patrones
- Imagenes
- Sonar
- La Voz
- Discurso
- Áreas de aplicación del reconocimiento de patrones
- ¿Por qué es importante el reconocimiento de patrones?
- Conclusiones
- Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el reconocimiento de patrones mediante ejemplos?
- ¿Cómo reconocer un patrón?
- ¿Cuáles son las dos teorías sobre el reconocimiento de patrones?
- ¿Qué es el falso reconocimiento de patrones?
Definición de reconocimiento de patrones
La tarea de búsqueda y reconocimiento de patrones de imágenes es parte (subtarea) de una tarea de reconocimiento de patrones más general. Al buscar objetos «similares» de un conjunto de objetos no sistematizados y no direccionales, pueden enumerarse indefinidamente y no completarse con una probabilidad dada.
En casos particulares, los objetos se caracterizan por parámetros de identificación (características) como la forma, el color, la posición, la movilidad, las características distintivas, sus combinaciones, etc.
Reconocimiento de patrones — ¿cómo funciona?
Para el reconocimiento óptico de patrones, puede utilizar el método de iteración de la vista del objeto en diferentes ángulos, escalas, compensaciones, etc. Para las letras, debe iterar sobre la fuente, las propiedades de la fuente, etc.
El segundo enfoque es encontrar el contorno de un objeto e investigar sus propiedades (conectividad, presencia de ángulos, etc.).
Otro enfoque es utilizar redes neuronales artificiales. Este método requiere una gran cantidad de ejemplos de una tarea de reconocimiento (con las respuestas correctas) o una estructura de red neuronal especial que tenga en cuenta las especificidades de una tarea determinada.
Reconocimiento de patrones e inteligencia artificial
La inteligencia artificial resulta de gran ayuda en el reconocimiento de patrones, ya que al elaborar un programa de software para el análisis y generación de reconocimiento de patrones, este puede fácilmente hacer todo el trabajo algorítmico para detectar los patrones clave que pueden contener información clave.
Enfoques y métodos de reconocimiento de patrones
En general, se pueden distinguir los siguientes métodos de reconocimiento de patrones:
- Método de fuerza bruta. En este caso, se realiza una comparación con la base de datos, donde se presentan todo tipo de modificaciones de visualización para cada tipo de objeto. Por ejemplo, para el reconocimiento óptico de patrones, puede utilizar el método de iterar sobre la vista de un objeto en diferentes ángulos, escalas, compensaciones, deformaciones, etc. Para las letras, debe iterar sobre la fuente, las propiedades de la fuente, etc.
- El segundo enfoque es un análisis más profundo de las características de la imagen. En el caso del reconocimiento óptico, puede ser la definición de diferentes características geométricas. La muestra de sonido en este caso se somete a análisis de frecuencia, amplitud, etc.
- El siguiente método es el uso de redes neuronales artificiales. Este método requiere una gran cantidad de ejemplos de una tarea de reconocimiento en el entrenamiento o una estructura de red neuronal especial que tenga en cuenta las especificidades de una tarea determinada. Sin embargo, se distingue por una mayor eficiencia y rendimiento.
- Método experto basado en el aprendizaje continuo del sistema experto en el proceso de explotación.
Los componentes básicos del sistema
Principalmente, en la teoría de reconocimiento de patrones, los componentes básicos del sistema de reconocimiento son los algoritmos, los cuales detectan los patrones, los analizan y dan respuesta a la pregunta que se tiene en la hora, también como componente del sistema se puede hacer el objeto de estudio, osea el objeto que genera el patrón, estos dos son los componentes más importantes y básicos del sistema de reconocimiento de patrones.
Los ejemplos de reconocimiento de patrones
Clasificación por forma
Cuando se plantea la tarea de asignar objetos por forma, se deben especificar primitivas de clasificación. La mayoría de los métodos de búsqueda utilizan objetos redondos, elípticos, rectangulares o rectilíneos como primitivos.
Búsqueda por plantilla
El método universal de búsqueda por forma es reconocido por el método de ajuste de la plantilla. Una plantilla que tiene una forma cuyos objetos deben seleccionarse se mueve a lo largo de la imagen, se calcula la característica de posición, y donde el indicador de esta característica excede algún umbral, puede estar el objeto de la forma deseada.
La desventaja de este método es la gran cantidad de recursos que consume. Se requiere un acceso repetido e inconsistente a los mismos fragmentos de memoria de la imagen. Además, la imagen de la plantilla no es escalable dinámicamente, es decir, si el objeto en el marco es algo más pequeño o más grande que la plantilla, es probable que no se resalte. La solución a este problema puede ser buscar objetos en una dependencia analítica que describa su forma.
Búsqueda por descripción analítica del formulario
La práctica común de buscar objetos en una forma que tiene una descripción analítica. Por ejemplo, una elipse se puede describir con una fórmula simple del curso de geometría analítica.
De lo contrario, este método es similar al método de búsqueda de patrones. Sin embargo, la situación cuando el objeto de la forma deseada se encuentra en el marco de la manera correcta es bastante rara. La mayoría de las veces, los elementos individuales están oscurecidos o simplemente no son visibles, el objeto está girado y generalmente se parece poco a su forma por dependencia analítica o patrón. En una situación tan común, puede intentar seleccionar partes individuales de una forma como líneas rectas.
Clasificación por posición
Una de las direcciones más llenas de heurística en la teoría del reconocimiento de patrones son los métodos de búsqueda por posición. En particular, cuando se buscan caras u otros fragmentos de cuerpos en el área del marco, se asume que las áreas buscadas son oblongas, a menudo alargadas en la dirección vertical de una colección de píxeles de brillo cercano.
De la misma manera, se utilizan muchas otras suposiciones sobre la ubicación mutua de los objetos: si se han trazado etiquetas fácilmente buscables en un objeto, o si ciertas partes originalmente contenidas por el objeto son mucho más fáciles de clasificar que todo el objeto en su conjunto. Una vez que se encuentran esas etiquetas o partes, se puede clasificar el objeto que las contiene.
Clasificación por color
Muchos objetos se pueden clasificar en función de su color: tienen una coloración específica permanentemente o, en algunos momentos, su coloración se puede regular con bastante claridad. Además, debido al hecho de que hay muchas bases de representación de componentes de color, no es raro que en una base en particular, este objeto se pueda clasificar casi sin errores.
Sin embargo, la información sobre qué base utilizar y cómo organizar mejor la búsqueda de un objeto con la imagen disponible en esta base, a menudo se puede obtener únicamente de manera experimental.
Los tipos de reconocimiento de patrones
Hay distintos tipos de reconocimiento de patrones que se pueden utilizar en diferentes áreas, a continuación explicaremos brevemente todos los tipos de reconocimiento más importantes que están presentes hoy en día.
Imagenes
El reconocimiento de imágenes es una tecnología de información creada para obtener, comprender, procesar y analizar fotos del mundo real, con su posterior transformación a una vista digital. El aprendizaje automático, la expansión de la base de conocimientos, la minería de datos y el reconocimiento de patrones están involucrados en esta área.
Los avances en el reconocimiento de imágenes gráficas han llevado a computadoras y teléfonos inteligentes a ser capaces de imitar la visión humana. Las cámaras avanzadas en los dispositivos modernos toman imágenes de muy alta resolución (por encima de 30 MP), y los nuevos programas luego extraen los datos necesarios de ellas para que el servidor realice el procesamiento de imágenes y el reconocimiento.
Sonar
El reconocimiento de patrones a base de un sonar capta los sonidos que entran en él, no solo la voz, sino todo el sonido, el programa lo analiza y genera un reconocimiento de los patrones de comportamiento de este sonido.
La Voz
El reconocimiento de patrones de voz es el proceso de convertir una señal de voz en información digital.
La principal ventaja de los sistemas de voz es la facilidad de uso: eliminan la necesidad de atravesar los complejos y confusos laberintos de los Menús de voz. Ahora es suficiente con decir el objetivo de la llamada, después de lo cual el sistema de voz moverá automáticamente a la persona que llama al elemento de menú deseado.
Hoy en día, hay dos tipos de sistemas de reconocimiento de voz: basados en el cliente (client — based) y basados en el principio de cliente-servidor (client-server).
Discurso
El análisis de un discurso de una persona mediante un programa para entender las palabras clave y los patrones de comportamiento de este individuo, es una opción bastante importante para poder entender la psicología de una persona y saber cómo se va a comportar.
Áreas de aplicación del reconocimiento de patrones
Las áreas de aplicación del reconocimiento de patrones son bastante variadas, comenzando por el análisis de compradores gracias al conocimiento de la emoción que presentan; pasando por la seguridad que implica el entendimiento de patrones de movimiento de personas, carros, flujo vehicular y mucho más; el entendimiento de patrones de habla o palabras, y terminando con la seguridad de datos personales que también puede implicar el uso del reconocimiento automático de patrones para brindar acceso a los datos de usuario.
¿Por qué es importante el reconocimiento de patrones?
El reconocimiento de patrones es importante en la vida actual, ya que esta tecnología genera una gran seguridad, además del análisis de las personas. Es importante cada una de las tecnologías de reconocimiento de patrones, tanto el reconocimiento de figuras o de caras como la tecnología de software de Recfaces. Asimismo, también resultan de gran relevancia otros componentes de programas que se pueden implementar en las cámaras de seguridad.
El reconocimiento de los patrones de voz también es importante, tanto en el análisis de la sociedad, como en la defensa de la seguridad de datos personales del usuario.
Los patrones son una tecnología avanzada que trabaja a base de algoritmos, son bastante seguros y funcionan de forma casi automática.
Conclusiones
El reconocimiento de patrones se refiere a una de las tareas más importantes de la inteligencia artificial. Está relacionado con muchas áreas diferentes de investigación. Al construir su propio sistema de visión técnica «desde cero», el investigador debe aplicar los conceptos básicos del procesamiento de imágenes, elegir la técnica de detección y reconocimiento de objetos, implementar software para obtener datos crudos y el método de reconocimiento.
Como regla general, la siguiente es la etapa de prueba, en la que es necesario realizar análisis estadísticos y refinar los métodos para obtener buenos resultados.
Preguntas frecuentes
El reconocimiento de patrones es un tema profesional que muchas personas no entienden, cuando alguien no comprende, tiene preguntas, por esto, hemos recopilado aquellas más actuales y les damos respuesta.
¿Qué es el reconocimiento de patrones mediante ejemplos?
Es el reconocimiento de figuras, sonidos o distintos audiovisuales mediante una cantidad de patrones predefinidos, casi siempre se genera gracias a un software automático con la ayuda de una persona especializada en el tema.
¿Cómo reconocer un patrón?
La técnica más fácil de reconocer un patrón es mediante software especial que se instala directamente en las cámaras de seguridad, o también al analizar un vídeo ya grabado.
¿Cuáles son las dos teorías sobre el reconocimiento de patrones?
Las dos teorías de reconocimiento de patrones son la teoría óptica de patrones y la teoría de redes neuronales.
¿Qué es el falso reconocimiento de patrones?
La tendencia de una persona a ver patrones inexistentes se llama apofenia. Algunos ejemplos son: una persona en la Luna, caras o formas en nubes y en patrones sin patrones intencionales, como rizos en pasteles, y la percepción de relaciones causales entre eventos que no están intrínsecamente relacionados.
¿Qué es el reconocimiento de patrones mediante ejemplos?
¿Cómo reconocer un patrón?
¿Cuáles son las dos teorías sobre el reconocimiento de patrones?
¿Qué es el falso reconocimiento de patrones?
