Organigrama arbol

Plus de détails

COMPETENCIAS LABORALES

par orlando rodriguez

Carta Comercial

par genesis ramos

El Modernismo Latinoamericano

par Melissa Giraldo

La lingüística descriptiva

par saul cigarrero dominguez

Reconocimiento de Patrón

Debe de cumplir con las siguientes condiciones:

Las características deben representar una codificación óptima de la entrada, perdiendo la información que no sea muy importante.

La dimensionalidad del vector de características debe de ser menor que la del patrón original.

Trata de reducir la cantidad de información (reducción de dimensionalidad) que representa a cada uno de los patrones, obteniendo de esta forma, un vector de características que represente de la mejor manera posible al patrón original.

Uno de los principales problemas en el reconocimiento de patrones, es encontrar una manera óptima de representar la información original que describe a cada uno de los patrones.

Se puede pre – procesar el patrón de entrada de tal forma que todos los patrones tengan el mismo tamaño (escala) consiguiendo con esto que el sistema sea invariante al escalamiento. Además de esto, también se busca lograr que el sistema sea invariante a la traslación.

Ventaja

Puede reducir la dimensionalidad de los datos, lo cual mejora substancialmente la ejecución del sistema

Esta etapa se podría realizar con la ayuda de una cámara digital o utilizando un escáner.

Es necesario, realizar o implementar alguna etapa de adquisición de los datos que describen al patrón que se desea clasificar.

Etapas

Reconocimiento

Extracción de características

Pre – procesamiento

Adquisición de datos

Metodologías

Lingüísticas

Hace uso de los elementos primitivos que componen a los patrones (sub-patrones) y la relación que existe entre ellos.

Matemáticas

Se basan en las reglas de clasificación formuladas en un marco matemático.

Estadísticas

Podemos encontrar a los clasificadores basados en las regla de clasificación de Bayes.

Determinísticas

Podemos encontrar, por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje iterativo tales como los algoritmos utilizados para el entrenamiento de redes neuronales.

Heurísticas

Están hechos a la medida del problema que se desea resolver.

Hace uso de la experiencia y la intuición humana.