A fejlődő technológiák mint a gépi tanulás, valamint a big data. Jelenleg elérhetővé váltak a különböző adatok, amelyeket vagy másként feltételeztek. Ezeket az adatokat további valószínű forrásokban rögzíthetjük, hogy az üzleti előnyök növelése érdekében az adatok elemzéséhez nehezebb módszereket alkalmazzunk. A mintafelismerés a vállalat számára előnyt jelent, amely folyamatos fejlesztést tesz lehetővé a folyamatosan változó piacon. A digitális világban a minta nem más, mint minden, ami fizikailag is látható, egyébként matematikailag megfigyelhető algoritmusok alkalmazásával. Például a ruhák különböző színei, a beszéd mintázata stb Számítástechnika vektorjellemzők elvének segítségével jelölhető.

Mi a mintafelismerés?

A mintafelismerés meghatározása az adatok differenciálásának, valamint az általános elemeken alapuló szegmentálásnak az eljárása, amely egyébként meghatározott kritériumokat határoz meg, amelyeket bizonyos algoritmusokkal lehet elérni. Ez az elismerés a gépi tanulási technológia egyik alapvető eleme.

Christopher Bishop bemutató munkája leírja a mintafelismerés és gépi tanulás , ahol ez az elismerés a automatikus felismerés a számítógépes algoritmusokon keresztül az információk törvényszerűségei és ezeknek a szabályszerűségeknek a felhasználásával a műveletek úgy hajthatók végre, mint az adatok különböző kategóriákba sorolása.

Ennek a felismerésnek a használatával a dolgok a sajátosságaik alapján azonosíthatók. Ez a minta elmondja az adattörténeteket az apályok, a csúcsok, a lapos vonalak és az áramlások során. Itt az adatok bármi lehetnek, például szöveg, kép, hang, hangulat stb. Ezeknek az algoritmusoknak a felhasználásával a szekvenciális természet bármely adata feldolgozható a sorozat érthetővé tételével.

mintafelismerés

Ennek a felismerésnek a példái főleg a beszélők azonosítását, beszédfelismerés , automatikus orvosi diagnózis és MDR (multimédiás dokumentumfelismerés).

A mintafelismerés jellemzői folytonos, diszkrét bináris változóként jelölhetők. Meghatározható: egy (vagy) több mérés jelentése, kiszámítva úgy, hogy megszámolja a dolog néhány fontos jellemzőjét. Ennek jellemzői elsősorban a következőket tartalmazzák.

“3 fázisú váltakozó áramú motorvezérlés ”

Ennek a rendszernek gyorsan és pontosan meg kell határoznia az ismert mintát
Az ismeretlen objektumok azonosítása és kategorizálása
Pontosan azonosítsa a tárgyakat és alakzatokat különböző szögekből
Ismerje fel a mintákat még akkor is, ha részben el van temetve
Gyorsan, könnyen és automatikusan azonosíthatja a mintákat.

Modellek

Ezeket a modelleket három csoportba sorolhatjuk: statisztikai, szintaktikai vagy strukturális és sablonillesztés.
Statisztikai modellt használnak annak felismerésére, ahol egy pontos darab tartozik, és ez a fajta modell felügyelt gépi tanulást használ.
Szintaktikus vagy strukturális modellt használnak az elemek közötti összetettebb viszony leírására. Ez a fajta modell félvezérelt gépi tanulást alkalmaz
A Template Matching modell az objektum jellemzőinek az előre definiált sablonnal való egyenértékűségére, valamint az objektum proxy segítségével történő felismerésére szolgál. Ezt a fajta modellt használják a plágium ellenőrzésére.

Dolgozó

Ennek a felismerésnek az algoritmusa főként két fő részt foglal magában, például exploratív és leíró. Az exploratív az információ közös jellemzőinek azonosítására szolgál, míg a leíró a közös jellemzők meghatározott módon történő osztályozására szolgál.

E két elem keveréke felhasználható az információk betekintésének eltávolítására, ideértve a big data elemzésen belüli felhasználást is. A hétköznapi tényezők elemzése asszociációjukkal olyan részleteket fedez fel a témában, amelyek kritikusak a megértéséhez.

“hogyan kell ellenőrizni a kondenzátort digitális multiméterrel ”

Folyamat / lépések a minta felismerésében

Adatok gyűjtése különböző forrásokból
Tisztította az adatokat a zajtól
Az adatokat megfigyelik a kapcsolódó jellemzőkről, különben általános elemekről
Ezt követően ezek az elemek pontos szakaszokba vannak csoportosítva
Ezeket a szakaszokat megvizsgáljuk az adatkészletek betekintése céljából
Az eltávolított betekintést az üzleti folyamat végrehajtja.

folyamat-lépések-részt vesznek a minta-felismerésben

Receptorok

A PRR kifejezés a mintafelismerő receptorokat jelenti. Lényeges szerepet játszik a természetes immunrendszer megfelelő működésében. Ezek csíravonal által rögzített gazdaszenzorok, amelyek a kórokozókra megkülönböztető molekulákat észlelik. Ezek olyan fehérjék, amelyek többnyire a veleszületett immunrendszeri sejtekkel expresszálódnak, például dendritikus sejtekkel, monocitákkal, makrofágokkal, epiteliális és neutrofil sejtekkel, hogy felismerjék a molekulák két készletét:

A PAMPS (patogénnel társult molekuláris minta) mikrobiális kórokozókon keresztül kapcsolódik, a DAMPS (károsodáshoz kapcsolódó molekuláris minták) gazdasejt-komponenseken keresztül kapcsolódnak össze, amelyek a sejtkárosodás során kisülnek. Ezeket PPRR-nek (primitív mintafelismerő receptorok) is nevezik, mivel az immunrendszer más frakciói előtt megváltoztak.

A PRR-alcsoportokat funkcióik, ligandum-specifitásuk, lokalizációjuk és evolúciós kapcsolataik alapján különböző típusokba sorolják. A lokalizációtól függően ez két típusba sorolható, mint a membránhoz kötött PRR és a citoplazmatikus PRR. A membránhoz kötött PRR-ek TLR-eket (Toll-szerű receptorok) és CLR-eket (C-típusú lektin receptorok) tartalmaznak, míg a citoplazmatikus PRR-k NLR-eket (NOD-szerű receptorok) és RLR-eket (RIG-I-szerű receptorok) tartalmaznak.

Előnyök

A mintafelismerés előnyei a következők.

Megoldja a kategorizálási problémákat
Megoldja a hamis biometrikus detektálási problémákat
Ez a vizuálisan sérült vak emberek ruhamintájának felismerésére szolgál.
Segít a hangszóró diarizálásán belül.
Ennek használatával azonosítani lehet egy adott tárgyat különböző szögből.

Hátrányok

A mintafelismerés hátrányai a következők.

Ez a fajta felismerés nehezen kivitelezhető és rendkívül lassú módszer.
Nagyobb adatkészletre van szükség a fokozott pontosság eléréséhez.
Nem tudja tisztázni, hogy miért azonosítanak pontos objektumot.

Alkalmazások

A mintafelismerő alkalmazások főleg a következőket tartalmazza.

Képfeldolgozásban, elemzésben és szegmentálásban használják
Ezt használják a számítógépes látásban
Ezt használják a radarjel osztályozásához vagy elemzéséhez
Ezt használják ujjlenyomat-azonosítás
Ezt a szeizmikus elemzés során használják
Ezt használják a beszédfelismerésben

Mintafelismerő levelek rövid, különös figyelmet szentelő cikkek gyors közzététele a mintafelismerésben. A tantárgyi területek elsősorban az IAPR - Nemzetközi Mintafelismerési Szövetség technikai csoportjai által jelzett összes tudatossági területet magukban foglalják. Ennek példái elsősorban statisztikai, neurális hálózatok, adatbányászat, gépi tanulás, algebrai, grafikonon alapuló mintafelismerés, jelelemzés, képfeldolgozás, robotika, beszédfelismerés, zeneelemzés, multimédiás rendszerek, biometria stb.

Így mindez a mintafelismerésről szól. Továbbá fejlődés a számítástechnika szempontjából ez a kulcs. Ennek felhasználásával a nagy adatok elemzése tovább fejlődhet, és mindenki nyerhet a gépi tanulási algoritmusokból. Ez bármilyen típusú iparágban végrehajtható, tekintve, hogy az információikban vannak-e összehasonlítások az információk között. Ezért ésszerű hinni ennek a technológiának a megvalósításának lehetőségében a kereskedelmi műveletek során, hogy azok külön jártasságossá váljanak. Itt van egy kérdés az Ön számára, mi az mintafelismerő receptor ?