패턴인식 - 1. 패턴인식

패턴인식 Pattern Recognition

- 분야 : 인지과학 + 인공지능 분야 중하나

 * 인지 과학 : 심리, 컴퓨터 사이언스, 언어 등을 통합하여 지능을 다루는 학문 분야

 * 인공 지능 : 사람의 학습, 추론 능력을 인공적 모델링을하고, 프로그램으로 구현 기술

- 패턴인식이란 ? : 센싱을 통해 얻은 정보로 대상을 다루는 분야

 

 

 

패턴 pattern

- 패턴 = 특징

- 특징을 모아놓은 집합

- 특징 ? 물체가 가진 고유한 특성

 

특징 feature의 종류

- 색상, 높이, 넓이, 무게 등

 

특징 벡터

- d 차원의 특징 열벡터

- 아래는 1차원 특징 벡터와 2차원 특징 벡터를 보여줌

 

 

 

 

 

 

 

특징 공간

- 특징 벡터가 정의되는 공간

- 1차원 특징 공간의 경우 : 특징 길이가 1

- 2차원 특징 공간의 경우 : 특징 길이가 2

- 3차원 특징 공간의 경우 : 특징 길이가 3

 => 아래의 예시는 사람 별로 나이, 키, 몸무게가 주어질때 특징공간에서 표현한 것

- n차원 특징 공간의 경우 : 특징 길이가 4

 => 아래의 예시는 나이의 변화에 따라 키와 몸무게, 발 크기가 변하는 특징 공간을 보여줌

 

 

패턴 인식이란?

- 특징 벡터인 패턴이 주어질때 이 패턴이 어디에 속하는지 찾아내는 문제

 => 분류 classification이라고 부름 = 특징 벡터 x가 주어질때 클레스 omega를 찾는 문제

- ex. 키와 몸무게로 남성 여성을 분류하는 문제

 => 아까 2차원 특징 공간에서 남성과 여성을 분류 한다면 다음과 같이 분류 가능할듯

 

 

 

 

좋은 특징과 나쁜 특징

- 좋은 특징 : 분류하기 좋은 특징

  => 선형/비선형 모델로 분류 가능

- 분류하기 힘든 특징 => 나쁜 특징

  => 선형/비선형 모델로  분류가 힘듬 + 아웃라이어 심함

 

 

 

패턴의 유형

1. 선형 분류가 가능한 패턴

2. 비선형 분류가 가능한 패턴

3. 상관관계가 큰 패턴

4. 멀티 모달인 패턴(봉우리가 2개 이상인 패턴)