Pattern Recognition, Pattern Analysis   패턴 인식, 패턴 분석

(2020-08-24)

패턴인식 패턴분석 기계학습 비교, Recognition, 인식, 특징 추출, 특징 선택

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1. 패턴, 인식 이란?패턴 (Pattern)
     - 데이터들에서 나타나는 특징(feature)들의 집합 (규칙성)

  ㅇ 인식 (認識, Recognition) 
     - 사물 또는 관념 등 무엇인가에 대해 명확하게 구별/식별할 수 있는 것
        . 例) RFID(무선인식), 패턴인식 등
        . [참고] ☞ 감각 지각 인지 인식 지식 지능 의식 비교 참조


2. 패턴 인식 (Pattern Recognition)

  ㅇ 미가공된 데이터들에서 어떤 규칙성을 자동으로 찾아내고,
     - 이 규칙성에 따라 각각의 그룹(카테고리)으로 분류(인식)하는 것

  ㅇ 주요 용도 : 이미지 인식, 음성 인식 등


3. 패턴 인식의 단계 구분

  ㅇ 관측 단계 → 학습 단계 → 인식/판별 단계

     - [관측 단계]
        . 인식기에 입력시켜 패턴화하는 작업

     - [학습 단계]
        . 전처리 과정(Preprocessing)    :  다루기 쉬운 형태로 변환
           .. 패턴정규화, 노이즈 제거 등

        . 특징 추출(Feature Extracton)  :  핵심적인 특징 만을 추출
           .. 주어진 데이터 모두를 사용치 않고, 차별적인/구별적인 정보 만을 갖는 특징들을 추려냄
           .. 즉, 패턴이 될 만한 구조적 특징을 찾아내고, 이를 패턴 인식의 입력값으로 활용케 함
           .. 사실상, 각 부류 마다 서로다른 값을 갖게되는 특징일수록 좋은 특징이 됨
           .. 결국, 계산,메모리,잡음의 감소 등을 부가적으로 얻을 수 있음
 
       . 특징 선택(Feature Selection)   :  분별력을 유지하면서 차원을 줄이는 것 (차원 감소)

     - [인식/판별 단계 (일반화)]
        . 분류기 학습(Learning Classifier) : 분류 기준(결정 규칙)을 만듬
           .. 분류 모델 선택(Model Selection)    :  분류 규칙의 수학모델
           .. 분류 학습(Classification Learning) :  모델식의 매개변수를 구하는 과정

        . 분류기는 제시된 증거를 평가하여 최종 판정을 내림

     - [(반복/재실시)]
        . 판정 결과의 신뢰성을 평가하여 낮으면 다시 전처리,특징 추출 등의 과정을 재실시


4. 패턴인식의 접근법 구분

  ㅇ 탬플릿 접근법(template matching)
  ㅇ 통계적 접근법(statistical)
  ㅇ 신경망 접근법(neural network)
  ㅇ 구조적 접근법(structural)


5. 패턴 인식, 패턴 분석, 기계 학습 비교패턴 인식 (Pattern Recognition)
     - 주어진 데이터들을 어떤 기준에 따르는 특정 그룹으로 분류(Classification)하는 것
        . 인간과 달리 기계의 인식(Recognition)은 매우 어려운 작업임
        . 例) 지문 식별, 문자 인식, 스팸 메일 필터, 음성 인식, 얼굴 인식, DNA 식별 등

  ㅇ 패턴 분석 (Pattern Analysis)
     - 문제해결에 필요한 어떤 패턴(특성,규칙등)이 있는 지를 파악하려고 분석하는 것
        . 분석 방식 : 인과관계가 있는가, 추세변화가 있는가 등

  ㅇ 기계 학습 (Machine Learning)
     - 인간의 학습 능력을 기계를 통해 구현하는 방법
        . 기계 스스로 학습을 통해 지식의 체계적인 수집,축적,구조화시키는 과정

  ※ 사실상, 패턴을 인식하고 파악하는 것이 가장 중요한 요소임
     - 기계에 지적 능력을 주거나 그 여부를 판단하는 단초 임


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