تمييز الأنماط: الفرق بين النسختين

تم إضافة 40 بايت ، ‏ قبل 5 سنوات
ط
بوت: وسوم صيانة، أضاف وسم بدون مصدر
ط (روبوت - اضافة لشريط البوابات : معلوماتية (111440))
ط (بوت: وسوم صيانة، أضاف وسم بدون مصدر)
{{مصدر|تاريخ=فبراير 2016}}
'''تمييز الأنماط''' أو '''التعرف على الأنماط''' أو '''التعرف على النماذج'''
Pattern recognition
== الهيكل العام لنظم التعرف على النماذج ==
* اكتساب المعلومات (Data Acquisition): يتم فيها الحصول على الدخل الذي نريد التعرف عليه من المستخدم.
 
* معالجة الإشارة قبل بدء التعرف (Preprocessing): في هذه المرحلة نقوم بإزالة التشويش من الإشارة وتحويلها إلى شكل نظامي (Normal Form) باستخدام التقييس (Scaling) وعمليات أخرى بسيطة. الهدف هو حصول على إشارة "نظيفة" تسهل على باقي المراحل العمل.
 
* استخلاص الخصائص المميزة (Feature Extraction): في هذه المرحلة يتم إيجاد صفات وخصائص من الإشارة تساعد على تحديد النموذج (النمط) الذي تمثله.
فمثلاً في مجال التعرف على الكلام، فإن المعلومات اللغوية في الإِشارة هي التي تحدد الكلمة، وليست المعلومات التي تحدد المتكلم أو حالته النفسية. لو استطعنا استخلاص المعلومات اللغوية بشكل دقيق، يصبح التعرف أسهل (إذ نكون قد حذفنا معلومات أخرى غير مفيدة في التعرف). لا يمكن بسهولة فصل المعلومات اللغوية، لذلك نقوم بمجموعة من العمليات التي تساعد في ذلك ثم تقوم بحساب مجموعة من القيم التي تحدد الكلمة المطلوبة وكلما اختلفت هذه القيم من أجل النماذج المخزنة، كلما كان الاستخلاص أفصل، إذا يصبح التمييز بينها سهل.
{{شريط بوابات|إحصاء|معلوماتية}}
 
{{بذرة حاسوبحوسبة}}
 
[[تصنيف:علوم شكلية]]
1٬062٬698

تعديل