sistemas rec patrones

Reconocimiento de Patrones
J. Kittler (revisado y ampliado por GTI-IIE)

Revisi o´ n:0.9, Fecha: 1/09/2002

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Notas del seminario de Reconocimiento de Patrones de Grupo de Tratamiento de Im agenes
del
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Instituto de Ingenier´ıa Electrica,
basado en las notas del curso del Prof. J. Kittler en la Univ. de
Surrey.

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Indice
1. Modelo de Sistema de Reconocimiento de Patrones

1

1.1. Introducci´on .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2. Modelo de Sistema de Reconocimiento de Patrones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.3. Modelo del Proceso de Generacio´ n de Patrones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

1.3.1. Modelo Probabil´ıstico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

1.3.2.Relaciones B´asicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

1.3.3. Ejemplo: Un problema de reconocimiento de caracteres . . . . . . . . . . . . . . .

3

1.4. Reglas de Decisi´on Estad´ıstica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

1.4.1. Regla del M´ınimo Costo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31.4.2. Regla del M´ınimo Error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

˜ de un Sistema de Reconocimiento de Patrones
2. Diseno

5

2.1. Problemas en el Dise˜no de un Sistema de Reconocimiento de Patrones . . . . . . . . . . . .

5

2.2. Reglas de Decisi´on para Clases con Distribucio´ n Normal (Gaussiana) . . . . . . . . . . . .

5

2.2.1. Caso Particular 1 . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.2.2. Caso Particular 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.2.3. Caso Particular 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.2.4. Inferencia de los par´ametros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.3. Evaluaci´on del Desempe˜no de unSistema de Clasificacio´ n . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

3. Apendizaje no supervisado

9

3.1. Aprendizaje no supervisado y an´alisis de agrupamientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

3.2. Medidas de Similitud y Criterios de Agrupamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

3.3. Algoritmo de k-medias (k-means). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . .

11

1. Modelo de Sistema de Reconocimiento de Patrones

1

1. Modelo de Sistema de Reconocimiento de Patrones
1.1.

Introducci´on

El objetivo del procesamiento e interpretaci o´ n de datos sensoriales es lograr una descripci o´ n concisa y representativa del universo observado. La informaci o´ n de inter´es incluye nombres, caracter´ısticas detalladas, relacionamientos, modos decomportamiento, etc. que involucran a los elementos del universo (objetos, fen o´ menos, conceptos)
Estos elementos se perciben como patrones y los procesos que llevan a su comprensi o´ n son llamados procesos
perceptuales. El etiquetado (clasificacio´ n, asignaci´on de nombres) de esos elementos es lo que se conoce
como reconocimiento de patrones. Por lo tanto, el reconocimiento de patrones es unaherramienta esencial
para la interpretaci´on autom´atica de datos sensoriales.
El sistema nervioso humano recibe aproximadamente 10 9 bits de datos sensoriales por segundo y la mayor´ıa
de esta informaci´on es adquirida y procesada por el sistema visual. An´alogamente, la mayor´ıa de los datos a
ser procesados autom´aticamente aparecen en forma de im´agenes.
El procesamiento de im´agenes de escenascomplejas es un proceso en m u´ ltiples niveles que se ilustra en la
figura 1 mostrando la participacio´ n relativa de los dos tipos de metodolog´ıas necesarias:
Reconocimiento de patrones basado en atributos.
Reconocimiento de patrones basado en la estructura.

Pixel

Segmentos

Primitivas
de Objetos

Objetos

Grupos
de Objetos

Escena

Información Relacional
Información de Atributos

Figura 1:...