RECONOCIMIENTO DE PATRONES

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RECONOCIMIENTO DE PATRONES

RNA

modelos

Neuro Reticular

•Modelos Estadísticos.

Este se puede clasificar por la arquitectura y por el tipo

VENTAJAS

Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen muchas ventajas debido a que están basadas en la estructura del sistema nervioso

Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje.

*Auto organización: Una RNA crea su propia representación de la información en su interior, descargando al usuario de esto

Tolerancia a fallos: Debido a que una RNA almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable aun si se daña parcialmente.

* Flexibilidad: Una RNA puede manejar cambios no importantes en la información de entrada, como señales con ruido u otros cambios en la entrada (por ejemplo si la información de entrada es la imagen de un objeto, la respuesta correspondiente no sufre cambios si la imagen cambia un poco su brillo o el objeto cambia ligeramente).

* Tiempo real: La estructura de una RNA es paralela, por lo cual si esto es implementado con computadoras o en dispositivos electrónicos especiales, se pueden obtener respuestas en tiempo real.

Modelos matematicos inspirados en sistemas biologicos, adaptados y simulados en computadoras convencionales.

Aplicaciones

• Identificación de rostros (Redes Neuronales)(ALVOT ). • Predicción de magnitudes máximas de terremotos (ALVOT) • Búsqueda de petróleo (CR+) • Pronóstico postoperatorio en niños con paladar endido (ALVOT) • Determinación de factores que inciden en la lactancia materna (Teoría de Testores) • Clasificación de atmósfera estelares (K vecinos más cercanos) • Identificacion de huellas dactulares

Reconocer

Examinar el objeto al momento de registrar para conocer su contenido.

Clasificación

Neuro reticular: se utilizan redes neuronales que se ‘entrenan’ para dar una cierta respuesta ante determinados valores. Lógico combinatorio: se basa en la idea de que el modelado del problema debe ser lo más cercano posible a la realidad del mismo, sin hacer suposiciones que no estén fundamentadas. Se utiliza para conjuntos difusos y utiliza lógica simbólica, circuitos combinacionales y secuenciales, etc.

Sintáctico estructural: se basa en encontrar las relaciones estructurales que guardan los objetos de estudio, utilizando la teoría de lenguajes formales, teoría de autómatas, etc. El objetivo es construir una gramática que describa la estructura del universo de objetos.

Estadístico: Se basa en la teoría de la probabilidad y la estadística, utiliza análisis de varianzas, covarianzas, dispersión, distribución, etc. Supone que se tiene un conjunto de medidas numéricas con distribuciones de probabilidad conocidas y a partir de ellas se hace el reconocimiento.

La clasificación trata de asignar las diferentes partes del vector de características a grupos o clases, basándose en las características extraídas. En esta etapa se usa lo que se conoce como aprendizaje automático, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. Según tengamos constancia o no de un conjunto previo que permita al sistema aprender, la clasificación pueder ser supervisada, parcialemente supervisada o no supervisada.

Puede ser :

Redes neuronales artificiales: denominadas habitualmente RNA o en sus siglas en inglés ANN. Se supone que imitan a las redes neuronales reales en el desarrollo de tareas de aprendizaje.

. Si son múltiples clases se busca un conjunto de funciones gi y el nuevo objeto se ubica en la clase donde la función tome el mayor valor. Vecino más cercano: un nuevo objeto se ubica en la clase donde esté el objeto de la muestra original que más se le parece.

Algunos métodos de la clasificación supervisada: Funciones discriminantes: si son dos clases, se busca obtener una función g tal que para un nuevo objeto O, si g(O) ≥ 0 se asigna a la clase 1 y en otro caso a la 2

a) Clasificación supervisada: también es conocida como clasificación con aprendizaje. Se basa en la disponibilidad de áreas de entrenamiento. Se trata de áreas de las que se conoce a priori la clase a la que pertenecen y que servirán para generar una signatura espectral característica de cada una de las clases. Se denominan clases informacionales en contraposición a las clases espectrales que genera la clasificación no supervisada.

Tecnicas para RP

El Análisis Factorial y de Componentes Principales, Análisis Discriminante de Fisher y Funciones Discriminantes, transformadas Wavelet, Escalado Multidimensional, algoritmos de agrupamiento jerárquico, Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos

Patron

tipos de patrones

Patrones de Refactorización

Soluciones para simplificar el código, como la variable explicativa, extracción de métodos, sobrecarga de constructores, etc.

Patrones de Programación

Soluciones específicas para algoritmos y estructuras de control, como son algoritmos de ordenación, procedimientos de recursión e iteración, etc.

Patrones de Diseño

Es un modelo del sistema, realizado con una serie de principios y técnicas, que permite describir el sistema con el suficiente detalle como para ser implementado

Patrones Web

Soluciones probadas para la creación de sitios web, como son la maquetación en tres columnas, efectos de rollover, estructuras de blog.

Patrones de Arquitectura

Soluciones probadas para estructurar los componentes, como son Modelo-Vista-Controlador, arquitectura en tres capas, peer to peer, arquitectura orientada a servicios.

Codifican relaciones (espaciales o de otro tipo) entre componentes del objeto o descriptores. Ejemplo: Reconocimiento de huellas dactilares Los algoritmos de reconocimiento suelen basarse en la detección de las minucias (minutiae), las cadenas (ridges) que forman, y su relación entre ellas

que? b/n que identifican elementos

Conjunto de elementos que forman una unidad diferenciada, por lo que pueden tomarse como modelo o punto de referencia