Reconocimiento Formas

OBJETIVOS
* Realizar un programa de reconocimiento de formas utilizando el programa Matlab version 7.0
* Invertigar acerca de las funciones que se utilizan en Matlab necesarias para poder realizar el trabajo.
MARCO TEORICO
RECONOCIMIENTO DE FORMAS
EL reconocimiento de formas es lo mismo que reconocimiento de patrones es la ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería,computación y matemáticas relacionados con objetos físicos o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos.
Al Reconocimiento de patrones llamado también lectura de patrones, identificación de figuras y reconocimiento de formas consiste en el reconocimiento de patrones de señales. Los patrones se obtienen a partir de losprocesos de segmentación, extracción de características y descripción dónde cada objeto queda representado por una colección de descriptores. El sistema de reconocimiento debe asignar a cada objeto su categoría o clase (conjunto de entidades que comparten alguna característica que las diferencia del resto). Para poder reconocer los patrones se siguen los siguientes procesos:
1. Adquisición de datos2. Extracción de características
3. Toma de decisiones
El punto esencial del reconocimiento de patrones es la clasificación: se quiere clasificar una señal dependiendo de sus características. Señales, características y clases pueden ser de cualquiera forma, por ejemplo se puede clasificar imágenes digitales de letras en las clases «A» a «Z» dependiendo de sus píxeles o se puede clasificarruidos de cantos de los pájaros en clases de órdenes aviares dependiendo de las frecuencias.

Sistema básico de reconocimiento
Un sistema completo de reconocimiento de patrones incluye un sensor que recoja fielmente los elementos del universo a ser clasificado, un mecanismo de extracción de características cuyo propósito es extraer la información útil, eliminando la información redundante eirrelevante, y finalmente una etapa de toma de decisiones en la cual se asigna a la categoría apropiada los patrones de clase desconocida a priori.
Sensor
El sensor es el dispositivo encargado de la adquisición de datos. Ha de ser capaz de transformar magnitudes físicas o químicas, llamadas variables de instrumentación, en magnitudes eléctricas. Las variables de instrumentación dependen del tipode sensor y pueden ser por ejemplo: temperatura, intensidad lumínica, distancia, aceleración, inclinación, desplazamiento, presión, fuerza, torsión, humedad, etc.

Extracción de características
Es el proceso de generar características que puedan ser usadas en el proceso de clasificación de los datos. En ocasiones viene precedido por un preprocesado de la señal, necesario para corregir posiblesdeficiencias en los datos debido a errores del sensor, o bien para preparar los datos de cara a posteriores procesos en las etapas de extracción de características o clasificación.
Las características elementales están explícitamente presentes en los datos adquiridos y pueden ser pasados directamente a la etapa de clasificación. Las características de alto orden son derivadas de las elementales yson generadas por manipulaciones o transformaciones en los datos.
Selección de variables
Consiste en seleccionar cuál es el tipo de características o rasgos más adecuados para describir los objetos. Para ello, se deben localizar los rasgos que inciden en el problema de manera determinante.
Esta etapa también puede ser diseñada dentro de la clasificación.
La selección de variables puedediferenciarse según los objetivos buscados:
* Para la clasificación: la selección de características relevantes, a partir del conjunto total de características que describen a los objetos, se hace con dos motivos fundamentales: mejorar la clasificación o aumentar la velocidad de procesamiento.
* Para la representación: decidir qué características representan mejor a cierto tipo de objetos....