Transcript Reconocimiento de patrones

Inteligencia Artificial- Aplicaciones
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
1
Contenido
 Conceptos
 Introducción
 Esquema general
 Ejemplos de Aplicaciones
2
Reconocimiento de patrones
 Es la ciencia que se encarga de la descripción
y clasificación de objetos, personas, señales,
representaciones, etc.
3
Introducción
 La comprensión de los mecanismos llevados
a cabo por los humanos para reconocer
objetos no es trivial.
 La tribu de los dowayos no tienen tradición
en el arte visual; sus creaciones se limitan a
franjas de dibujos geométricos.
 El éxito en la automatización de tareas
mediante máquinas no siempre ha radicado
en copiar a la naturaleza.
4
Aproximaciones al
Reconocimiento de patrones
 Reconocimiento estadístico de patrones(o
teoría de la decisión)
 Reconocimiento sintáctico de patrones( o
estructural)
 Reconocimiento basado en redes neuronales
 Sistemas híbridos(Combinaciones de ellas).
5
Campos relacionados
 Tratamiento de voz e imagen, visión artificial.
 Inteligencia artificial
 Redes Neuronales
 Gramáticas formales
 Teoría de la estimación y optimización
6
Esquema general de un
sistema de reconocimiento
Entrada
Mundo Real
Captación(Sensor/transductor)
Preprocesados(Mejora)
Segmentación
Extracción de características
Descripción
Clasificador
Clase
Salida
7
8
9
Campos de Aplicación
 Reconocimiento de caracteres: A partir de un
texto impreso o manuscrito, se genera un
fichero que contiene los caracteres presentes
en el texto. Resulta útil en sistemas de lectura
de textos(añadiendo un conversor textovoz), lectura de etiquetas, clasificación
automática de cartas en función del código
postal, lectura de matriculas de vehículos.
Etc.
10
Campos de Aplicación
 Aplicaciones industriales: controles de
calidad, detección y clasificación de piezas
defectuosas en líneas de producción, control
de etiquetado de productos, etc.
 Cartografía: realización automática de mapas
a partir de fotografías de satélites, medida de
distancia por carretera, etc.
 Aplicaciones médicas: detección de tumores
a partir de imágenes médicas(radiografías,
ecografías), recuento de células sanguíneas
11
Campos de Aplicación
 Aplicaciones médicas: detección de tumores
a partir de imágenes médicas(radiografías,
ecografías), recuento de células sanguíneas ,
espermatozoides, etc., medidas de tamaño y
forma de órganos, análisis de cromosomas,
etc.
 Guiado de vehículos: detección de
obstáculos, destinos, etc., para modificar la
trayectoria del vehículo guiado de forma
adecuada
12
Campos de Aplicación
 Reconocimiento automático del habla:
consiste en la transcripción de un mensaje
hablado a su grafía. Entre las posibles
aplicaciones cabe citar el dictado de textos al
ordenador, la elección de voz entre diferentes
posibilidades en un servidor de audiotexto
por teléfono, etc.
13
Campos de Aplicación
 Reconocimiento biométrico de personas:
consiste en asignar la identidad de un
individuo, o verificar si es quien dice ser, a
partir de la medida de algunas características
propias de la persona, como su voz, cara,
manos, huellas, iris, firma, etc.
14