알고리즘 - 패턴인식

패턴인식 정의

• 계산이 가능한 기계적인 장치(= 컴퓨터)가 어떠한 대상을 인식하는 문제를 다루는 인공지능의 한 분야
• 인간의 지각 능력을 본떠서 만든 프로그램에 의하여 컴퓨터가 도형/문자/음성 따위를 식별하는 일
• 비슷한 말 = 형태 인식 / 도형 인식
• 패턴정보처리시스템 : 문자/도형/음성 따위를 그대로 입력하여 처리하는 체계, 데이터를 부호로 바꾸지 않고 문장, 그림, 사진 따위의 도형부터 음성에 이르기까지 모든 형태를 그대로 취급할 수 있음 

 

인지 과학 >> 인공 지능 >> 패턴 인식 .. 순서로 구체화 

 

패턴의 정의

1. 일정한 형태, 양식, 유형, 모형
2. 본보기
3. 무늬, 옷본

 

패턴이란?

• 개별 객체의 특색이나 특징들의 집합 (특별히 대표되는 것)
• 특징 선택이 관건 
• >> 특별히 대표적인 것을 어떻게 추출할 것인가?

 

특징의 정의

다른 것과 구별되어 나타나는 특별한 징표 

유의어) 특이성/특유성/특성

 

특징과 패턴

특징? 어떤 객체가 갖고 있는 개체 고유의 분별 가능한 측면/질/특성 

(특징을 찾고 -> 분류하여 -> 인식)

 

서로 구분되는 특징을 찾아서 구별 >> 특징 벡터/특징 공간으로 표현 

 

좋은 특징과 나쁜 특징

확연히 구분되는 것이 좋은 특징이라고 할 수 있음

(특징의 유형 -> 패턴의 유형)

 

특징 획득

(객체로부터 특징 획득)

• 숫자/문자에서의 획득
• 멀티미디어에서의 획득

 

인식의 정의

• 사물을 분별하고 판단하여 앎 (*앎 : 차이가 있음을 알 수 있음)
• 인지 : 자극을 받아들이고 저장하고 인출하는 일련의 정신 과정 

 

패턴 인식 시스템의 구성 요소

(실세계로부터 분석 결과로 이르기까지의 과정)

1. 실세계
2. 측정 장치
3. 전처리
4. 차원 축소
5. 인식/예측
6. 모델 선택
7. 분석 결과

 

패턴 인식 시스템의 구성요소

• 데이터 수집 단계
• 특징 선택 단계
• 모델 선택 단계
• 학습 단계
• 인식 단계

 

패턴인식의 유형과 분류기

유형

• 분류 : 모호한 퍼지적인 결과가 아니라 정수 라벨의 명확한 결과를 출력해야 함 
• 회귀 : 분류를 일반화 
• 군집화 : 어떤 집합을 의미 있는 복수개의 그룹으로 조직 
• 서술 : 객체를 일련의 원형 혹은 기본형으로 표현 

 

패턴인식의 접근법

• 템플릿 정한법 
• 통계적 접근법
• 신경망 접근법
• 구조적 접근법 

 

패턴인식 알고리즘의 성능평가

• 혼동 행렬 (Predicted .. Actual)

크게 4가지 

1. 취소율 = TP / TP + FN
2. 정밀도 = TP / TP + FP
3. 참 긍정률 = TP / TP + FN
4. 거짓 긍정률 = FP / FP + TN

.. 1,2,3은 높을수록/4는 낮을수록 좋음 

 

• ROC 곡선

사칭자 점수분포와 본인 점수 분포를 비교

임계값 

 

• AURO

AUROC의 크기로 성능 평가 

 

패턴인식 응용 분야

• 문자 인식
• 생체 인식, 인간 행동 패턴 분석 분야
• 진단시스템
• 예측
• 보안,군사
• 일반화