การรู้จำแบบ

จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี
Jump to navigation Jump to search

การรู้จำแบบ (pattern recognition) เป็นสาขาย่อยหนึ่งของ วิทยาการคอมพิวเตอร์ เป็นศาสตร์ที่มีจุดประสงค์ในเพื่อการจำแนก วัตถุ (objects) ออกเป็นประเภท (classes) ตาม รูปแบบของวัตถุ โดยในการคำนวณจะมีการใช้เทคนิคจากสาขาอื่น ๆ มากมาย เช่น การประมวลผลสัญญาณ ปัญญาประดิษฐ์ และสถิติ

รูปแบบ (pattern) ในที่นี้หมายถึง รูปร่าง หรือ คุณลักษณะ ของวัตถุ ที่เราสนใจ โดยวัตถุนั้นอาจเป็น รูปธรรม หรือ นามธรรม ก็ได้ หรือจะเป็นรูปแบบ ที่กระจายบนพื้นที่ หรือ เปลี่ยนแปลงตามเวลา ก็ได้

องค์ประกอบหลักสำคัญของระบบการรู้จำแบบ[แก้]

  1. ลักษณะเด่น (features) เป็นข้อมูลที่ป้อนให้ ตัวแยกประเภท เพื่อที่ตัวแยกประเภททำการแยก ข้อมูล หรือ วัตถุ ออกเป็นประเภท ได้ตามที่ผู้ออกแบบได้คาดหมายเอาไว้
  2. ตัวแยกประเภท (classifiers) เป็นผู้ตัดสินใจแยกกลุ่ม ของวัตถุ ตามข้อมูลลักษณะเด่น โดยทั่วไปนิยมแบ่งออกเป็น 2 ประเภทด้วยกัน ได้แก่
    1. การแยกกลุ่มตามประเภทที่รู้ล่วงหน้าแล้ว (prior knowledge) และใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้นในการออกแบบตัวแยกประเภท ซึ่งจะเรียกว่า ตัวแยกแบบมีผู้สอน (supervised classifier)
    2. การแยกประชากรวัตถุ ออกจากกันโดยไม่มีข้อมูลของกลุ่มการแบ่งล่วงหน้า แต่จะแบ่งโดยการใช้ลักษณะที่มีร่วมกันในกลุ่มย่อยแต่ละกลุ่มของประชากร ซึ่งจะเรียกว่า ตัวแยกแบบไม่มีผู้สอน (unsupervised classifier)

หมายเหตุ[แก้]

คำ การแบ่งประเภท (classification) และ การแบ่งกลุ่ม (clustering) นี้ในทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ จะใช้ในความหมายที่เฉพาะเจาะจง โดย การแบ่งประเภท คือ การแยกแบบมีผู้สอน และ การแบ่งกลุ่ม คือ การแยกแบบไม่มีผู้สอน

ดูเพิ่ม[แก้]

อ้างอิง[แก้]

  • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern classification (2nd edition) , Wiley, New York, ISBN 0-471-05669-3.
  • J. Schuermann: Pattern Classification: A Unified View of Statistical and Neural Approaches, Wiley&Sons, 1996, ISBN 0-471-13534-8
  • K. Fukunaga Statistical Pattern Recognition, Academic Press, 1991
  • Julius T. Tou, Rafael C. Gonzalez Pattern Recognition Principles Addison-Wesley, Massachusetts, 1974
  • Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas Pattern Recognition Academic Press, CA, 1999