Reconocimiento De Patrones

El 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.

El reconocimiento de patrones —también llamado lectura de patrones, identificación de figuras y reconocimiento deformas—1 consiste en el reconocimiento de patrones de señales. Los patrones se obtienen a partir de los procesos 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 delresto). Para poder reconocer los patrones se siguen los siguientes procesos:
adquisición de datos
extracción de características
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 imágenesdigitales de letras en las clases «A» a «Z» dependiendo de sus píxeles o se puede clasificar ruidos de cantos de los pájaros en clases de órdenes aviares dependiendo de las frecuencias.

[editar]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 decaracterísticas cuyo propósito es extraer la información útil, eliminando la información redundante e irrelevante, y finalmente una etapa de toma de decisiones en la cual se asigna a la categoría apropiada los patrones de clase desconocida a priori.
[editar]Sensor
Artículo principal: Sensor.
El sensor es el dispositivo encargado de la adquisición de datos. Ha de ser capaz de transformar magnitudesfísicas o químicas, llamadas variables de instrumentación, en magnitudes eléctricas. Las variables de instrumentación dependen del tipo de sensor y pueden ser por ejemplo: temperatura, intensidad lumínica, distancia, aceleración, inclinación, desplazamiento, presión, fuerza, torsión, humedad, etc.

[editar]Extracción de características
Es el proceso de generar características que puedan ser usadasen el proceso de clasificación de los datos. En ocasiones viene precedido por un preprocesado de la señal, necesario para corregir posibles deficiencias 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 datosadquiridos y pueden ser pasados directamente a la etapa de clasificación. Las características de alto orden son derivadas de las elementales y son generadas por manipulaciones o transformaciones en los datos.

[editar]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 queinciden en el problema de manera determinante.
Esta etapa también puede ser diseñada dentro de la clasificación.
La selección de variables puede diferenciarse 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 oaumentar la velocidad de procesamiento.
Para la representación: decidir qué características representan mejor a cierto tipo de objetos.
Estrategias de selección de variables:
wrapper: la selección de características se hace usando información del mecanismo de clasificación.
filter: la selección se hace con un criterio independiente del clasificador. Incluye algunos métodos como:
Tablas de...