Funzionamento, tipi e applicazioni del riconoscimento dei modelli

Il riconoscimento dei modelli è un processo di analisi dei dati che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per classificare i dati di input in oggetti, classi o categorie in base a modelli, caratteristiche o regolarità riconosciuti nei dati. Ha diverse applicazioni nei campi dell'astronomia, della medicina, della robotica e del telerilevamento satellitare, tra gli altri.

Il riconoscimento dei modelli prevede due metodi di classificazione principali:

Il riconoscimento dei modelli viene implementato tramite diversi approcci. Sebbene sia difficile decidere un approccio particolare per eseguire le attività di riconoscimento, discuteremo sei metodi popolari comunemente utilizzati da professionisti e aziende per il riconoscimento di modelli.

Metodi di riconoscimento dei modelli

Questo approccio al riconoscimento di modelli utilizza dati statistici storici che apprendono da modelli ed esempi. Il metodo raccoglie osservazioni e le elabora per definire un modello. Questo modello generalizza quindi le osservazioni raccolte e applica le regole a nuovi set di dati o esempi.

Il riconoscimento dei modelli sintattici coinvolge modelli complessi che possono essere identificati utilizzando un approccio gerarchico. I modelli vengono stabiliti in base al modo in cui le primitive (ad esempio, le lettere in una parola) interagiscono tra loro. Un esempio di ciò potrebbe essere il modo in cui i primitivi vengono assemblati in parole e frasi. Tali campioni di formazione consentiranno lo sviluppo di regole grammaticali che dimostrano come verranno lette le frasi in futuro.

Questo metodo utilizza reti neurali artificiali (ANN) e apprende da relazioni input/output complesse e non lineari, si adatta ai dati e rileva modelli. Il metodo più popolare ed efficace nelle reti neurali è il metodo feed-forward. In questo metodo, l’apprendimento avviene fornendo feedback ai modelli di input. Questo è molto simile a come gli esseri umani imparano dalle loro esperienze ed errori passati. Il modello basato su ANN è considerato il metodo di riconoscimento dei modelli più costoso rispetto ad altri metodi a causa delle risorse di calcolo coinvolte nel processo.

La corrispondenza dei modelli è uno degli approcci di riconoscimento dei modelli più semplici. In questo caso, la somiglianza tra due entità viene determinata abbinando il campione al modello di riferimento. Tali metodi vengono generalmente utilizzati nell'elaborazione delle immagini digitali, dove piccole sezioni di un'immagine vengono abbinate a un'immagine modello memorizzata. Alcuni dei suoi esempi nel mondo reale includono l’elaborazione di immagini mediche, il riconoscimento facciale e la navigazione robotica.

Nell'approccio fuzzy, una serie di modelli viene suddivisa in base alla somiglianza nelle caratteristiche dei modelli. Quando le caratteristiche uniche di un modello vengono rilevate correttamente, i dati possono essere facilmente classificati in quello spazio di caratteristiche noto. Anche il sistema visivo umano a volte non riesce a riconoscere alcuni componenti nonostante la scansione prolungata degli oggetti. Lo stesso vale per il mondo digitale, dove gli algoritmi non riescono a capire l’esatta natura di un oggetto. Pertanto, l’approccio fuzzy mira a classificare gli oggetti in base a diverse caratteristiche simili nei modelli rilevati.

Un approccio ibrido utilizza una combinazione dei metodi di cui sopra per trarre vantaggio da tutti questi metodi. Impiega più classificatori per rilevare modelli in cui ciascun classificatore viene addestrato su uno spazio di funzionalità specifico. Si trae una conclusione sulla base dei risultati accumulati da tutti i classificatori.

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Il riconoscimento dei modelli viene applicato a dati di tutti i tipi, inclusi immagini, video, testo e audio. Poiché il modello di riconoscimento dei modelli può identificare modelli ricorrenti nei dati, le previsioni fatte da tali modelli sono abbastanza affidabili.

Il riconoscimento dei modelli prevede tre passaggi chiave: analisi dei dati di input, estrazione dei modelli e confronto con i dati memorizzati. Il processo può essere ulteriormente suddiviso in due fasi:

Queste fasi possono essere ulteriormente suddivise nei seguenti moduli:

La raccolta dei dati è il primo passo del riconoscimento dei pattern. L’accuratezza del riconoscimento dipende in gran parte dalla qualità dei set di dati. Pertanto, l’utilizzo di set di dati open source è preferibile e può far risparmiare tempo rispetto ai processi manuali di raccolta dati. Pertanto, la ricezione di dati dal mondo reale avvia il processo di riconoscimento.