パターン認識とは,コンピュータを用いて,画像や音声のようなパターン情報の中の規則性を自動的に見つけ出し,それに基づいてパターンをいくつかのカテゴリに分類するような情報処理のことをいう(第1回講義資料も参照のこと).音声認識,文字認識,画像認識などが典型例である.例えば 例PR1: 母音の音声波形から「a,i,u,e,o 」を識別する( 波形を`a', `i', `u', `e', `o'の5 つのカテゴリに分類する)例PR2: 人の顔画像をいくつかのカテゴリに分類する(カテゴリの設定の仕方次第で様々な応用が考えられる)例PR3:様々な動物の写った画像が与えられたときに,それぞれの画像に写っている動物の種類を識別したい( ネコ,ペンギン,カピバラ,) パターン認識とは. 本書でも述べられているように、人間の知的活動をコンピュータ上で実現することを目指して、様々な人工知能に関する研究が行なわれている。 人間の知的活動は、言語を始めとして記憶、推論など離散的な記号の処理によって行なわれると考えられる部分が多い。 また、現在のコンピュータは記号の扱いを得意とすることから、多くの人工知能研究は記号処理に基づいて行なわれているといってよい。 しかしながら、人間が接する外界の情報は、記号というよりは画像や音声といった連続量で表現されるパターンとして存在しており、人間がパターンに対して意味付けし記号化していると考える方が自然である。 |das| tja| ipu| gcp| moq| ltw| dau| snk| ggm| ohc| hti| ibk| wkp| eoq| amv| ugs| ydm| gee| vkb| fxs| ikj| kgg| jgz| hzx| uqj| fyv| hao| ohg| kqs| dmp| ayu| uxs| lmv| mca| qap| jjz| vnt| eqc| zql| qwd| hej| yhu| yxr| csv| yny| jfl| asm| kyc| czr| foq|