| rdfs:comment
| - El reconeixement de patrons, també anomenat lectura de patrons, identificació de figures o reconeixement de formes, és un procés de classificació per categories de qualsevol tipus de mostres mitjançant dades observades o mesurades. El reconeixement de patrons en camps com la informàtica, l'enginyeria i les matemàtiques està basat en un procés fonamental que es troba en la majoria d'accions que realitzen els éssers vius. (ca)
- تمييز الأنماط أو التعرف على الأنماط أو التعرف على النماذج (بالإنجليزية Pattern recognition) هو أحد فروع علم تعلم الألة وبشكل عام الذكاء الاصطناعي ، وتهدف البحوث والتقنيات الخاصة بهذا العلم إلى إيجاد أو تطوير تقنيات للتعرف على أنماط أو هياكل محددة في الإشارات الرقمية، حيث يمكن للإشارة أن تمثل صورة تحوي حرف مكتوب أو مقطع موسيقي أو مقطع كلامي يمثل كلمة أو حتى نص حاسوبي، ويمكن أن يكون النمط المطلوب التعرف عليه هو الحرف الذي تحويه الصورة أو الآلة المستخدمة في المقطع الموسيقي أو الكلمة الملفوظة في المقطع الكلامي أو تحديد ما إذا كان النص الحاسوبي يتحدث عن الفيزياء أو الأدب أو السياسة... (ar)
- El reconocimiento de patrones es la ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería, computación y matemáticas relacionados con objetos físicos o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos. (es)
- 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. (nl)
- パターン認識（パターンにんしき、英: 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、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。 (ja)
- 模式识别（英語：Pattern recognition），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、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。以光學字元識別之“”为例：首先将汉字图像进行处理，抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们「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像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”。 (zh)
- Mustererkennung (Pattern Recognition) 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 hingegen von der Informatik. (de)
- Η αναγνώριση προτύπων (Pattern Recognition) είναι ένα επιστημονικό πεδίο με στόχο την ανάπτυξη αλγορίθμων για την αυτοματοποιημένη απόδοση κάποιας τιμής ή διακριτικού στοιχείου σε εισαγόμενα δεδομένα, συνήθως κωδικοποιημένα ως αλληλουχίες αριθμών. Κατ' αυτόν τον τρόπο, ενδεικτικά, τα δεδομένα αυτόματα ταξινομούνται σε κατηγορίες ή διαχωρίζονται σε ομάδες με βάση κάποια κριτήρια, ακόμα και υπό την παρουσία θορύβου ο οποίος δυσκολεύει την αναγνώριση, ωθώντας συνήθως τα δεδομένα να μοιάζουν περισσότερο τυχαία απ' όσο πραγματικά είναι. Το ερευνητικό ενδιαφέρον για την αναγνώριση προτύπων έχει τις ρίζες του στη δεκαετία του 1960, κατά την πρώτη περίοδο ανάπτυξης της πληροφορικής και, ειδικότερα, της τεχνητής νοημοσύνης. (el)
- La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques 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. (fr)
- Pattern recognition is the automated recognition of patterns and regularities in data. It has applications in statistical data analysis, signal processing, image analysis, information retrieval, bioinformatics, data compression, computer graphics and machine learning. Pattern recognition has its origins in statistics and engineering; some modern approaches to pattern recognition include the use of machine learning, due to the increased availability of big data and a new abundance of processing power. These activities can be viewed as two facets of the same field of application, and they have undergone substantial development over the past few decades. (en)
- Pengenalan pola (bahasa Inggris: pattern recognition) merupakan bidang dalam pembelajaran mesin dan dapat diartikan sebagai "tindakan mengambil data mentah dan bertindak berdasarkan klasifikasi data". Dengan demikian, ia merupakan himpunan kaidah bagi pembelajaran diselia (supervised learning).Ada beberapa definisi lain tentang pengenalan pola, di antaranya: Berdasar beberapa definisi di atas, pengenalan pola bisa didefinisikan sebagai cabang kecerdasan yang menitik-beratkan pada metode pengklasifikasian objek ke dalam klas - klas tertentu untuk menyelesaikan masalah tertentu. (in)
- 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 riconoscimento di pattern è studiato in molti campi, tra cui psicologia, psichiatria, etologia, scienze cognitive e informatica. (it)
- 패턴 인식(영어: pattern recognition)은 인지과학(Cognitive Science)과 인공지능(Artificial Intelligence) 분야에 속하는 문제 중 하나이다. 인지과학은 심리학, 컴퓨터 과학, 인공지능, 신경생물학과 언어학, 철학을 이용하여 지능과 인식의 문제를 다루는 포괄적인 학제적 과학 분야를 말한다. 인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력을 인공적으로 모델링하여 외부 대상을 지각하는 능력, 나아가 자연언어와 같은 구문적 패턴까지 이해하는 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 기술을 말한다. 인공지능에 관한 연구는 현재 지능형 시스템(Intelligence System)이라는 인공지능에 기반한 정보 시스템 분야로까지 발전하고 있다. 정보화 시대에 쉽게 얻을 수 있는 수많은 데이터들을 적절히 가공하는 것은 물론 정보의 표현과 처리에도 지능형 시스템이 적용되고 있으며 금융, 제조, 스포츠, 서비스 분야 등의 비정보기술 부문에까지 널리 이용되고 있다. (ko)
- Rozpoznawanie wzorców – 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. (pl)
- Reconhecimento de padrões é uma área da ciência cujo objetivo é a classificação de objetos dentro de um número de categorias ou classes. Esses objetos de estudo variam de acordo com cada aplicação, podem ser imagens, sinais em forma de ondas (como voz, luz, rádio) ou qualquer tipo de medida que necessite ser classificada. Tendo aplicação em vários campos, tais como psicologia, etologia e ciência da computação. (pt)
- Теория распознава́ния о́бразов — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий 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. (ru)
- Тео́рія розпізнава́ння о́бразів — розділ кібернетики, що розвиває теоретичні основи й методи класифікації і ідентифікації предметів, явищ, процесів, сигналів, ситуацій і т. п. об'єктів, які характеризуються скінченним набором деяких властивостей і ознак. Такі задачі вирішуються досить часто, наприклад, при переході або проїзді вулиці за сигналами світлофора. Розпізнавання кольору лампи світлофора, що засвітилася, і знання правил дорожнього руху дозволяє прийняти правильне рішення про те, можна, чи не можна переходити вулицю в цей момент. (uk)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)