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Mustererkennung bild

In der Psychologie ist die Mustererkennung (sinnvollund und identifizierende Objekte) eng mit der Wahrnehmung verbunden, was erklärt, wie die sensorischen Inputs, die Menschen erhalten, sinnvoll gemacht werden. Die Mustererkennung kann auf zwei verschiedene Arten betrachtet werden: die erste ist vorlagenabgleich und die zweite ist die Feature-Erkennung. Eine Vorlage ist ein Muster, das zum Erstellen von Elementen mit den gleichen Proportionen verwendet wird. Die Hypothese des Vorlagenabgleichs legt nahe, dass eingehende Reize mit Vorlagen im Langzeitgedächtnis verglichen werden. Wenn es eine Übereinstimmung gibt, wird der Stimulus identifiziert. Feature-Erkennungsmodelle, wie das Pandemonium-System zur Klassifizierung von Buchstaben (Selfridge, 1959), deuten darauf hin, dass die Reize zur Identifizierung in ihre Komponenten unterteilt werden. Ein Großbuchstabe E hat z. B. drei horizontale Linien und eine vertikale Linie. [23] Die Mustererkennung weist folgende Merkmale auf: Der erste Musterklassifier – der von Fisher vorgestellte lineare Diskriminant – wurde in der vielschichtigen Tradition entwickelt. Der häufige Ansatz beinhaltet, dass die Modellparameter als unbekannt, aber objektiv betrachtet werden.

Die Parameter werden dann aus den gesammelten Daten berechnet (geschätzt). Für den linearen Diskriminanz sind diese Parameter genau die Mittelwerte und die Kovarianzmatrix. Auch die Wahrscheinlichkeit jeder Klasse p ( l a b e l | ) . . . . . . . .

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. . . . . Das gesammelte Dataset wird anhand des gesammelten Datasets geschätzt. Beachten Sie, dass die Verwendung der “Bayes-Regel” in einem Musterklassifler den Klassifizierungsansatz Bayesian nicht ermöglicht. Optische Zeichenerkennung ist ein klassisches Beispiel für die Anwendung eines Musterklassifiers, siehe OCR-Beispiel. Die Methode, den eigenen Namen zu signieren, wurde ab 1990 mit Stift und Overlay erfasst. [Zitat erforderlich] Die Striche, Geschwindigkeit, relative min, relative max, Beschleunigung und Druck wird verwendet, um Identität eindeutig zu identifizieren und zu bestätigen. Den Banken wurde diese Technologie zuerst angeboten, aber sie begnügten sich damit, von der FDIC für jeden Bankbetrug zu sammeln, und wollten die Kunden nicht belästenden.

[Zitat erforderlich] Siehe auch: Deep Learning, Objekterkennung, Objekterkennung, Bilderkennung, Gesichtserkennung, Feature-Extraktion, Bildsegmentierung, maschinelles Lernen, Mustererkennungsvideos, Punktwolke, Deep Learning Künstliche neuronale Netzwerke (neurale Netzklassifikatoren) und Deep Learning haben viele reale Anwendungen in der Bildverarbeitung, ein paar Beispiele: Formal kann das Problem der überwachten Mustererkennung wie folgt erklärt werden: : X – Y – Displaystyle g: ,,mathcal” ,,X” ,,Mathcal” (die Grundwahrheit), die Eingabeinstanzen x ∈ X -Displaystyle , “boldsymbol” , “x” in “Mathcal” ,,X” (Ausgabebeschriftungen y ∈ Y-Displaystyle y- in- , zusammen mit den Trainingsdaten D = – ( x 1 , y 1 ) , … , ( x n , y n y_{1} {1} ) , ( x n , y n ) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,y_`n`) -` wird angenommen, dass sie genaue Beispiele für die Zuordnung darstellen, eine Funktion h : X – Y , Displaystyle h: ,,mathcal” , “X”-Rechtspfeil, “mathcal” , erzeugt so nah wie möglich die korrekte Zuordnung g `displaystyle g`.