kehittyvät teknologiat kuten koneoppiminen sekä big data. Tällä hetkellä on tullut saataville erilaisia tietoja, joiden joko oletetaan olevan toisin. Nämä tiedot voidaan kiinnittää muihin todennäköisiin lähteisiin, jotta voidaan hyödyntää vaikeampia menetelmiä tietojen analysoimiseksi liiketoiminnan hyötyjen lisäämiseksi. Kuvion tunnistaminen tarjoaa yritykselle suunnitellun edun, joka tekee siitä jatkuvan kehityksen jatkuvasti muuttuvilla markkinoilla. Digitaalimaailmassa kuvio ei ole muuta kuin kaikki, mikä voidaan nähdä myös fyysisesti, muuten matemaattisesti havaittavissa käyttämällä algoritmeja. Esimerkiksi vaatteiden eri värit, puheen kuvio jne. Kuvio sisään tietokone Tiede voidaan ilmaista vektoriominaisuuksien periaatteiden avulla.
Mikä on kuvion tunnistaminen?
kuvion tunnistamisen määritelmä on menetelmä tietojen erottamiseksi sekä segmentoimiseksi yleisten elementtien perusteella, muuten asetetut kriteerit, jotka voidaan saavuttaa tietyillä algoritmeilla. Tämä tunnustus on yksi koneoppimisen tekniikan keskeisistä osista.
Christopher Bishopin esitystyössä kuvataan mallintunnistus ja koneoppiminen , jossa tämä tunnustaminen koskee automaattinen tunnistus Tietojen säännönmukaisuus tietokonealgoritmien avulla ja näitä säännöllisyyksiä käyttämällä voidaan toimia kuten tietojen luokittelu eri luokkiin.
Tämän tunnistuksen avulla asiat voidaan tunnistaa niiden ominaisuuksien perusteella. Tämä malli kertoo tietotarinoita laskuveden, piikkien, tasaisten viivojen ja virtausten läpi. Täällä data voi olla mitä tahansa tekstiä, kuvaa, ääntä, mielipiteitä jne. Näitä algoritmeja käyttämällä voidaan peräkkäisen luonteen kaikki tiedot käsitellä tekemällä sarja ymmärrettäväksi.
hahmontunnistus
Esimerkkejä tästä tunnistuksesta ovat pääasiassa puhujan tunnistaminen, puheentunnistus , automaattinen lääketieteellinen diagnoosi ja MDR (multimedia-asiakirjojen tunnistus).
Kuvion tunnistamisen ominaisuuksia voidaan merkitä jatkuvina, erillisinä binaarimuuttujina. Se voidaan määritellä yhden (tai) useamman mittauksen merkitykseksi, joka on laskettu siten, että se laskee asian tärkeät ominaisuudet. Tämän piirteisiin kuuluvat pääasiassa seuraavat.
- Tämän järjestelmän on tunnistettava tuttu malli nopeasti ja tarkasti
- Tunnista ja luokittele tuntemattomat objektit
- Tunnista esineet ja muodot tarkasti eri näkökulmista
- Tunnista kuviot jopa osittain haudattuina
- Tunnista kuviot nopeasti helposti ja automaattisesti.
Mallit
- Nämä mallit luokitellaan kolmeen, kuten tilastolliseen, syntaktiseen tai rakenteelliseen ja mallien vastaavuuteen.
- Tilastollista mallia käytetään tunnistamaan, mihin tarkka kappale kuuluu, ja tällaisessa mallissa hyödynnetään valvottua koneoppimista.
- Syntaktista tai rakennemallia käytetään kuvaamaan yhdistelmäsuhdetta elementtien välillä. Tällainen malli hyödyntää puolivalvottua koneoppimista
- Template Matching -mallia käytetään vastaamaan kohteen ominaisuuksia ennalta määritetyllä mallilla sekä tunnistamaan objekti välityspalvelimen avulla. Tällaista mallia käytetään plagioinnin tarkistamiseen.
Työskentely
Tämän tunnistuksen algoritmi sisältää pääosin kaksi pääosaa, kuten tutkiva ja kuvaileva. Explorative-toimintoa käytetään tiedon yhteisten ominaisuuksien tunnistamiseen, kun taas kuvaavaa käytetään luokittelemaan yhteisyydet tietyllä tavalla
Näiden kahden elementin yhdistelmää voidaan käyttää oivallusten poistamiseen tiedoista, käsittäen hyödyntämisen big data -analytiikassa. Tavallisten tekijöiden ja niiden yhdistämisen analysointi löytää aiheen sisällä yksityiskohtia, jotka ovat kriittisiä sen ymmärtämiseksi.
Prosessi / vaiheet, jotka liittyvät kuvion tunnistamiseen
- Tietojen kerääminen eri lähteistä
- Puhdisti tiedot melusta
- Tiedot havaitaan liittyvistä ominaisuuksista, muuten yleisistä elementeistä
- Tämän jälkeen nämä elementit on ryhmitelty tarkkoihin osiin
- Näistä osioista tutkitaan tietoa tietojoukoista
- Poistetut oivallukset toteutetaan liiketoimintaprosessissa.
prosessi-vaiheet-mukana-mallintunnistuksessa
Reseptorit
Termi PRR tarkoittaa kuvion tunnistusreseptoreita. Sillä on tärkeä rooli luonnollisen immuunijärjestelmän sopivassa toiminnassa. Nämä ovat ituradan kiinnittämiä isäntiantureita, jotka havaitsevat patogeeneille ominaiset molekyylit. Ne ovat proteiineja, joita ilmentyy enimmäkseen synnynnäisten immuunijärjestelmän solujen, kuten dendriittisolujen, monosyyttien, makrofagien, epiteelisolujen ja neutrofiilien solujen kanssa, tunnistaakseen kaksi molekyylisarjaa:
PAMPS (patogeeniin liittyvä molekyylimalli) on kytketty mikrobien patogeenien kautta ja DAMPS (vaurioihin liittyvät molekyylimallit) on kytketty isäntäsolukomponenttien kautta, jotka purkautuvat koko soluvaurion ajan. Näitä kutsutaan myös PPRR: ksi (primitiiviset kuvion tunnistustoiminnan reseptorit), kun ne muuttuvat ennen muita immuunijärjestelmän fraktioita.
PRR-alaryhmät luokitellaan eri tyyppeihin niiden toiminnan, ligandispesifisyyden, lokalisoinnin ja evoluutiosuhteiden perusteella. Paikannuksesta riippuen tämä voidaan luokitella kahteen tyyppiin, kuten kalvoon sitoutuneet PRR: t ja sytoplasman PRR: t. Kalvoon sitoutuneet PRR: t käsittävät TLR: t (Tollin kaltaiset reseptorit) ja CLR: t (C-tyypin lektiinireseptorit), kun taas sytoplasman PRR: t käsittävät NLR: t (NOD: n kaltaiset reseptorit) ja RLR: t (RIG-I: n kaltaiset reseptorit).
Edut
Kuvion tunnistamisen etuja ovat seuraavat.
- Se ratkaisee luokitteluongelmat
- Se ratkaisee väärennetyt biometriset tunnistusongelmat
- Tätä käytetään visuaalisesti vaurioituneiden sokeiden kankaan kuvion tunnistamiseen.
- Se auttaa kaiuttimien diarizoinnissa.
- Tämän avulla voidaan tunnistaa tietty esine erilaisesta näkökulmasta.
Haitat
Kuvion tunnistamisen haittoja ovat seuraavat.
- Tällaista tunnistamista on vaikea toteuttaa ja se on erittäin hidas menetelmä.
- Paremman tarkkuuden saaminen vaatii suuremman tietojoukon.
- Se ei voi selvittää, miksi tarkka esine tunnistetaan.
Sovellukset
kuvion tunnistussovellukset sisältävät pääasiassa seuraavat.
- Sitä käytetään kuvankäsittelyssä, analyysissä ja segmentoinnissa
- Tätä käytetään tietokonenäkössä
- Tätä käytetään tutkasignaalin luokittelussa tai analyysissä
- Tätä käytetään sormenjälkitunnistus
- Tätä käytetään seismisessä analyysissä
- Tätä käytetään puheentunnistuksessa
Kuvion tunnistuskirjeet Tavoitteena on julkaista nopeasti erityistä huomiota herättäviä artikkeleita mallintunnistuksessa. Aihealueet käsittävät pääasiassa kaikki nykyiset tietoisuuden alueet, joihin IAPR - International Association of Pattern Recognition - tekniset ryhmät viittaavat. Esimerkkejä tästä ovat pääasiassa tilastolliset verkot, hermoverkot, tiedonlouhinta, koneoppiminen, algebrallinen, kaavioon perustuva mallintunnistus, signaalianalyysi, kuvankäsittely, robotiikka, puheentunnistus, musiikkianalyysi, multimediajärjestelmät, biometriikka jne.
Näin ollen kyse on kuvion tunnistamisesta. Jatkoa ajatellen kehitystä laskennallisen tekniikan, se on avain. Tämän avulla isojen tietojen analytiikka voi kehittyä enemmän ja kaikki voivat hyötyä koneoppimisalgoritmeista. Tämä voidaan toteuttaa kaikentyyppisillä toimialoilla sen suhteen, missä heidän tietonsa ovat vertailuja tietojen sisällä. Siksi on järkevää uskoa mahdollisuuteen toteuttaa tämä tekniikka kauppatoiminnassasi, jotta niistä tulee erityisen taitavia. Tässä on kysymys sinulle, mikä on kuviotunnistusreseptori ?
