パターン認識

パターン認識とは？

最近はDSやスマホのような携帯端末のタッチパネルや、スキャナのOCRなど、文字認識という技術が出来てきました。
またデジカメなんかは顔認識システムみたいなのをやっていますね。

ここで使われる技術がパターン認識とか言うやつです。
簡潔に言うならパターン認識とは画像処理においては次のようなものです。
「ある画像が、予め決められたどのクラスに属するのかを識別する処理」

例えばアルファベットの文字認識であれば、予め26種類のクラスというのが決められていて、新しくやってきた文字がどのクラスに近いのかを判定する、という処理になるわけです。
例えアルファベット1字でも人によって書くアルファベットの形は違いますからね、だから集合、つまりクラスになります。

具体的なパターン認識の手順

では具体的にパターン認識をする手順を見ていきましょう
(1)沢山のサンプル画像を用意する
(2)それらサンプル画像の中から特徴抽出を行い、それぞれのクラスを特徴づけうる特徴量を取り出す。
(3)特徴量を成分に持つ特徴ベクトルを作り、サンプル画像を特徴ベクトルで構成される特徴空間に配置する。
(4)新しくやってきた画像がどのクラスに属するのかを識別する。

ちょっと抽象的になってしまいましたが、具体的にはまたページを分けて。

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