Pattern recognition is "the act of taking in raw data and taking an action based on the category of the data". Most research in pattern recognition is about methods for supervised learning and unsupervised learning. Pattern recognition aims to classify data based either on a priori knowledge or on statistical information extracted from the patterns. The patterns to be classified are usually groups of measurements or observations, defining points in an appropriate multidimensional space.

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  • Pattern recognition is "the act of taking in raw data and taking an action based on the category of the data". Most research in pattern recognition is about methods for supervised learning and unsupervised learning. Pattern recognition aims to classify data based either on a priori knowledge or on statistical information extracted from the patterns. The patterns to be classified are usually groups of measurements or observations, defining points in an appropriate multidimensional space. This is in contrast to pattern matching, where the pattern is rigidly specified.
  • Mustererkennung ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Dieses Leistungsmerkmal höherer kognitiver Systeme wird für die menschliche Wahrnehmung von Kognitionswissenschaften wie der Wahrnehmungspsychologie erforscht, für Maschinen von der Informatik. Typische Beispiele für die zahllosen Anwendungsgebiete sind Spracherkennung, Texterkennung und Gesichtserkennung, Aufgaben, die die menschliche Wahrnehmung andauernd und scheinbar mühelos erledigt. Die elementare Fähigkeit der Klassifizierung ist jedoch auch der Grundstein von Begriffsbildung, Abstraktion und (induktivem) Denken und damit letztlich von Intelligenz, sodass die Mustererkennung auch für allgemeinere Gebiete wie die Künstliche Intelligenz oder das Data-Mining von zentraler Bedeutung ist.
  • Reconeixement de patrons És un procés de categorització de qualsevol tipus de mostres mitjançant dades observades o mesurades. També és anomenat lectura de patrons, identificació de figures i reconeixement de formes. És el reconeixement de patrons en senyals, no només un camp de la informàtica sinó un procés fonamental que es troba en gairebé totes les accions dels éssers vius.
  • El reconocimiento de patrones, también llamado lectura de patrones, identificación de figuras y reconocimiento de formas es el reconocimiento de patrones en señales. No sólo es un campo de la informática sino un proceso fundamental que se encuentra en casi todas las acciones humanas. El punto esencial del reconocimiento de patrones es la clasificación: se quiere clasificar una señal dependiendo de sus características. Señales, características y clases pueden ser de cualquiera forma, por ejemplo se puede clasificar imágenes digitales de letras en las clases «A» a «Z» dependiente de sus píxeles o se puede clasificar ruidos de cantos de los pájaros en clases de órdenes aviares dependiente de las frecuencias. El objetivo es clasificar patrones con base en un conocimiento a priori o información estadística extraída de los patrones. Los patrones a clasificar suelen ser grupos de medidas u observaciones, definiendo puntos en un espacio multidimensional apropiado. Un sistema de reconocimiento de patrones completo consiste en un sensor que recoge las observaciones a clasificar, un sistema de extracción de características que transforma la información observada en valores numéricos o simbólicos, y un sistema de clasificación o descripción que, basado en las características extraídas, clasifica la medición. La clasificación utiliza habitualmente uno de las siguientes procedimientos: clasificación estadística (o teoría de la decisión), clasificación sintática (o estructural). El reconocimiento estadístico de patrones está basado en las características estadísticas de los patrones, asumiendo que han sido generados por un sistema probabilístico. El reconocimiento estructural de patrones está basado en las relaciones estructurales de las características. Para la clasificación se puede usar un conjunto de aprendizaje, del cual ya se conoce la clasificación de la información a priori y se usa para entrenar al sistema, siendo la estrategia resultante conocida como aprendizaje supervisado. El aprendizaje puede ser también no supervisado, el sistema no tiene un conjunto para aprender a clasificar la información a priori, sino que se basa en cálculos estadísticos para clasificar los patrones. Entre las aplicaciones del reconocimiento de patrones son el reconocimiento de voz, la clasificación de documentos (por ejemplo spam/no spam), el reconocimiento de escritura, reconocimiento de caras humanas y muchas más. Los dos últimos ejemplos son representativos del análisis de imágenes, un subconjunto del reconocimiento de patrones que toma imágenes digitales como entradas del sistema. El reconocimiento de patrones es más complejo cuando se usan plantillas para generara variantes. Por ejemplo, en castellano, las frases a menudo siguen el patrón "sujeto-predicado", pero se requiere cierto conocimiento de la lengua para detectar el patrón. El reconocimiento de patrones se estudia en muchos campos, incluyendo psicología, etología, informática y procesamiento digital de señales.
  • Hahmontunnistus on koneoppimisen osa-alue, jonka tavoitteena on kehittää datasta malleja tai kaavoja tunnistavia järjestelmiä. Hahmontunnistusta sovelletaan muun muassa tietotekniikassa ja robotiikassa, mutta myös lääketieteessä sekä ihmisen ja koneen vuorovaikutuksen tutkimuksessa. Käytännön esimerkkejä hahmontunnistuksen sovelluksista ovat esimerkiksi puheen automaattinen tallentaminen tekstiksi, kirjasta skannatun tekstin siirtäminen tekstinkäsittelyohjelmaan, ihmisten kasvojen tunnistaminen tai roskapostien tunnistaminen saapuneiden sähköpostien joukosta.
  • On désigne par reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des motifs à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques. Les formes ou motifs à reconnaître peuvent être de nature très variée. Des exemples de contenus auxquels sont appliquées les méthodes sont multiples. Il peut s'agir de contenu visuel (code barre, visage, empreinte digitale... ) ou sonore (reconnaissance de parole), d'images médicales (rayon X, EEG, IRM... ) ou multispectrales (images satellitaires) et bien d'autres.
  • Il riconoscimento di pattern (in inglese, pattern recognition) è una sottoarea dell'apprendimento automatico. Esso consiste nell'analisi e identificazione di pattern all'interno di dati grezzi al fine di identificarne la classificazione. La maggior parte della ricerca nel campo riguarda metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Il pattern recognition ha come obiettivo quello di apprendere un classificatore di dati (pattern) basati su conoscenza a priori o informazioni statistiche estratte dai pattern. I pattern da classificare sono tipicamente gruppi di misure od osservazioni, che definiscono punti in un appropriato spazio multidimensionale (al contrario del pattern matching, in cui il pattern è specificato in modo rigido).
  • パターン認識（ぱたーんにんしき、Pattern recognition）は自然情報処理のひとつ。 画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。 音声データから人間の声を認識して取り出し命令として解釈する音声認識、画像データの中から文字を認識してテキストデータに変換する（OCR）、大量の文書情報の中から、特定のキーワードを認識して文書の検索を実施する全文検索システム、などの技術がこのパターン認識に含まれる。 人間の脳にとっては非常に当たり前な過程でありながら、コンピュータで実現するには精度・速度どちらの面についても困難を伴う。 近年、「認識とは、結局どのクラスに分類されるかという識別問題に帰着することができる」という立場の研究が、人工知能や統計の研究と融合して大きな成果をあげている。識別器としては、ニューラルネットワーク、SVM（サポートベクターマシン）、k近傍識別器、ベイズ分類など、機械学習により大量のデータから識別パラメータを構成する非ルールベースの手法が主流である。
  • Voor patroonherkenning in programmeertalen, zie Patroonherkenning (informatica). Patroonherkenning is het kunnen onderscheiden van een patroon in ruwe, ongezuiverde gegevens. Mensen zijn hierin meestal beter dan computers, vooral als de gegevens visueel voorgesteld worden.
  • Rozpoznawanie wzorców to pole badawcze w obrębie uczenia maszynowego. Może być definiowane jako działanie polegające na pobieraniu surowych danych i podejmowaniu dalszych czynności zależnych od kategorii do której należą te dane. W rozpoznawaniu wzorców dąży się do klasyfikacji danych (wzorców) w oparciu o wiedzę aprioryczną lub o informacje uzyskane na drodze statystycznej analizy danych służącej wydobywaniu cech obiektów. Klasyfikowane wzorce to zazwyczaj grupy wyników pomiaru lub obserwacji definiujące położenie odpowiadających im punktów w wielowymiarowej przestrzeni cech. Kompletny system rozpoznawania wzorców składa się z: czujnika, który dostarcza obserwacji, które mają być klasyfikowane lub opisywane mechanizmu wydobywania cech, które najlepiej charakteryzują i separują klasę, do której dana obserwacyjna należy, następnie mechanizmu przekształcenia w symboliczną informację schematu decyzyjnego lub schematu opisywania, który realizuje właściwą część procesu klasyfikacji lub opisywania obserwacji w oparciu o wydobyte cechy obiektów oraz o wiedzę a priori.
  • Reconhecimento de padrões é um sub-tópico da aprendizagem de máquina cujo objetivo é classificar informações (padrões) baseado ou em conhecimento a priori ou em informações estatísticas extraídas dos padrões. Essa área de atuação é estudada por vários campos, tais como psicologia, etologia e ciência da computação. Um sistema completo de reconhecimento de padrões consiste de um sensor que obtém observações a serem classificadas ou descritas; um mecanismo de extração de características que computa informações numéricas ou simbólicas das observações; e um esquema de classificação das observações, que depende das características extraídas. O esquema de classificação é geralmente baseado na disponibilidade de um conjunto de padrões que foram anteriormente classificados, o "conjunto de treinamento"; o resultado do aprendizado é caracterizado como um aprendizado supervisionado. O aprendizado pode também ser não supervisionado, de forma que o sistema não recebe informações a priori dos padrões, estabelecendo então as classes dos padrões através de análise de padrões estatísticos.
  • Файл:800px-Cool Kids of Death Off Festival p 146-face selected. jpg Автоматическое распознавание лиц специальной программой. Теория распознава́ния о́бразов — раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно или нельзя переходить улицу в данный момент. В процессе биологической эволюции многие животные с помощью зрительного и слухового аппарата решили задачи распознавания образов достаточно хорошо. Создание искусственных систем распознавания образов остаётся сложной теоретической и технической проблемой. Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях — от военного дела и систем безопасности до оцифровки всевозможных аналоговых сигналов. Традиционно задачи распознавания образов включают в круг задач искусственного интеллекта.
  • sürekli devam eden ve tekrar eden sekillerev örüntü denir. BİR SEKLİN ORANTILI BİR SEKİLDE BÜYÜLTÜLÜP YADA KÜÇÜLTÜLMESİNE İSE'FRAKTAL'DENİR....
  • 模式识别，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）、语音识别系统。 计算机识别的显著特点是速度快，准确性高，效率高。在将来完全可以取代人工录入。 识别过程与人类的学习过程相似。以“汉字识别”为例：首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就象老师教我们「这个字叫什么、如何写」记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图象经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。
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  • Pattern recognition is "the act of taking in raw data and taking an action based on the category of the data". Most research in pattern recognition is about methods for supervised learning and unsupervised learning. Pattern recognition aims to classify data based either on a priori knowledge or on statistical information extracted from the patterns. The patterns to be classified are usually groups of measurements or observations, defining points in an appropriate multidimensional space.
  • Mustererkennung ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Dieses Leistungsmerkmal höherer kognitiver Systeme wird für die menschliche Wahrnehmung von Kognitionswissenschaften wie der Wahrnehmungspsychologie erforscht, für Maschinen von der Informatik.
  • Reconeixement de patrons És un procés de categorització de qualsevol tipus de mostres mitjançant dades observades o mesurades. També és anomenat lectura de patrons, identificació de figures i reconeixement de formes. És el reconeixement de patrons en senyals, no només un camp de la informàtica sinó un procés fonamental que es troba en gairebé totes les accions dels éssers vius.
  • El reconocimiento de patrones, también llamado lectura de patrones, identificación de figuras y reconocimiento de formas es el reconocimiento de patrones en señales. No sólo es un campo de la informática sino un proceso fundamental que se encuentra en casi todas las acciones humanas. El punto esencial del reconocimiento de patrones es la clasificación: se quiere clasificar una señal dependiendo de sus características.
  • Hahmontunnistus on koneoppimisen osa-alue, jonka tavoitteena on kehittää datasta malleja tai kaavoja tunnistavia järjestelmiä. Hahmontunnistusta sovelletaan muun muassa tietotekniikassa ja robotiikassa, mutta myös lääketieteessä sekä ihmisen ja koneen vuorovaikutuksen tutkimuksessa.
  • On désigne par reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des motifs à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques. Les formes ou motifs à reconnaître peuvent être de nature très variée.
  • Il riconoscimento di pattern (in inglese, pattern recognition) è una sottoarea dell'apprendimento automatico. Esso consiste nell'analisi e identificazione di pattern all'interno di dati grezzi al fine di identificarne la classificazione. La maggior parte della ricerca nel campo riguarda metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
  • Voor patroonherkenning in programmeertalen, zie Patroonherkenning (informatica). Patroonherkenning is het kunnen onderscheiden van een patroon in ruwe, ongezuiverde gegevens. Mensen zijn hierin meestal beter dan computers, vooral als de gegevens visueel voorgesteld worden.
  • Rozpoznawanie wzorców to pole badawcze w obrębie uczenia maszynowego. Może być definiowane jako działanie polegające na pobieraniu surowych danych i podejmowaniu dalszych czynności zależnych od kategorii do której należą te dane. W rozpoznawaniu wzorców dąży się do klasyfikacji danych (wzorców) w oparciu o wiedzę aprioryczną lub o informacje uzyskane na drodze statystycznej analizy danych służącej wydobywaniu cech obiektów.
  • Reconhecimento de padrões é um sub-tópico da aprendizagem de máquina cujo objetivo é classificar informações (padrões) baseado ou em conhecimento a priori ou em informações estatísticas extraídas dos padrões. Essa área de atuação é estudada por vários campos, tais como psicologia, etologia e ciência da computação.
  • Файл:800px-Cool Kids of Death Off Festival p 146-face selected. jpg Автоматическое распознавание лиц специальной программой.
  • sürekli devam eden ve tekrar eden sekillerev örüntü denir. BİR SEKLİN ORANTILI BİR SEKİLDE BÜYÜLTÜLÜP YADA KÜÇÜLTÜLMESİNE İSE'FRAKTAL'DENİR....
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  • Pattern recognition
  • Mustererkennung
  • Reconeixement de patrons
  • Reconocimiento de patrones
  • Hahmontunnistus
  • Reconnaissance de formes
  • Riconoscimento di pattern
  • パターン認識
  • Patroonherkenning
  • Rozpoznawanie wzorców
  • Reconhecimento de padrões
  • Теория распознавания образов
  • Örüntü Tanıma
  • 模式识别
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