パターン認識の仕組み、種類、応用

パターン認識は、機械学習アルゴリズムを使用して、認識されたデータ内のパターン、特徴、または規則性に基づいて入力データをオブジェクト、クラス、またはカテゴリに分類するデータ分析プロセスです。 とりわけ、天文学、医学、ロボット工学、衛星リモートセンシングの分野でいくつかの用途があります。

パターン認識には、次の 2 つの主要な分類方法が含まれます。

パターン認識は、いくつかのアプローチを通じて実装されます。 認識タスクを実行するための特定のアプローチを 1 つ決定するのは困難ですが、専門家や企業がパターン認識に一般的に使用する 6 つの一般的な方法について説明します。

パターン認識の方法

このパターン認識アプローチでは、パターンと例から学習する履歴統計データが使用されます。 この方法では、観察結果を収集し、それらを処理してモデルを定義します。 次に、このモデルは収集された観察結果を一般化し、ルールを新しいデータセットまたはサンプルに適用します。

構文パターン認識には、階層的アプローチを使用して識別できる複雑なパターンが含まれます。 パターンは、プリミティブ (単語内の文字など) が相互に作用する方法に基づいて確立されます。 この例としては、プリミティブが単語や文にどのように組み立てられるかが挙げられます。 このようなトレーニングサンプルにより、将来的に文章がどのように読まれるかを示す文法規則の開発が可能になります。

この方法では、人工ニューラル ネットワーク (ANN) を使用し、複雑で非線形の入出力関係から学習し、データに適応してパターンを検出します。 ニューラル ネットワークで最も一般的で効果的な方法は、フィードフォワード方法です。 この方法では、入力パターンにフィードバックを与えることで学習が行われます。 これは人間が過去の経験や失敗から学ぶのとよく似ています。 ANN ベースのモデルは、プロセスに関与するコンピューティング リソースのため、他の方法と比較して最も高価なパターン認識方法として評価されています。

テンプレート マッチングは、すべてのパターン認識アプローチの中で最も単純なアプローチの 1 つです。 ここで、2 つのエンティティ間の類似性は、サンプルと参照テンプレートを照合することによって決定されます。 このような方法は通常、デジタル画像処理で使用され、画像の小さなセクションが保存されたテンプレート画像と照合されます。 実際の例には、医療画像処理、顔認識、ロボット ナビゲーションなどがあります。

ファジーアプローチでは、パターンの特徴の類似性に基づいてパターンのセットが分割されます。 パターンの固有の特徴が正しく検出されると、データをその既知の特徴空間に簡単に分類できます。 人間の視覚系でも、長時間物体をスキャンしたにもかかわらず、特定のコンポーネントを認識できないことがあります。 デジタル世界にも同じことが当てはまり、アルゴリズムではオブジェクトの正確な性質を把握できません。 したがって、ファジーアプローチは、検出されたパターン内のいくつかの類似した特徴に基づいてオブジェクトを分類することを目的としています。

ハイブリッド アプローチでは、上記の方法を組み合わせて、これらすべての方法を利用します。 複数の分類子を使用して、各分類子が特定の特徴空間でトレーニングされているパターンを検出します。 すべての分類子から蓄積された結果に基づいて結論が導き出されます。

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パターン認識は、画像、ビデオ、テキスト、オーディオなど、あらゆる種類のデータに適用されます。 パターン認識モデルはデータ内の繰り返しパターンを識別できるため、このようなモデルによる予測は非常に信頼できます。

パターン認識には、入力データの分析、パターンの抽出、保存されたデータとの比較という 3 つの主要なステップが含まれます。 このプロセスはさらに 2 つのフェーズに分けることができます。

これらのフェーズは、次のモジュールにさらに分割できます。

データ収集はパターン認識の最初のステップです。 認識の精度はデータセットの品質に大きく依存します。 したがって、オープンソース データセットを使用することが推奨され、手動のデータ収集プロセスの代わりに時間を節約できます。 したがって、現実世界からデータを受信すると、認識プロセスが開始されます。

データが入力として受信されると、アルゴリズムは前処理ステップを開始します。そこでデータがクリーニングされ、不純物が修正されて、適切な予測を生み出す包括的なデータセットが生成されます。 前処理にはデータのセグメント化が含まれます。 たとえば、友人がソーシャル メディアに投稿した集合写真を見ると、写真に写っている何人かの顔に見覚えがあることに気づき、注意を引きます。 これが前処理の意味です。

前処理は強化と組み合わされます。 たとえば、同じ写真を見ているが、それは 10 年古いとします。 ここで、見慣れた顔が本物であることを確認するために、目、肌の色、その他の身体的特徴を比較し始めます。 ここで強化が行われます。 これには、強い変動から画像を修正しようとする平滑化および正規化プロセスが含まれます。 その結果、モデルに対するデータの解釈が容易になります。

次に、前処理された入力データから特徴が抽出されます。 ここで、入力データは、一連の特徴の縮小バージョンを表す特徴ベクトルに変換されます。 このステップにより、入力データセットの高次元の問題が解決されます。 これは、データセット全体を使用するのではなく、関連するフィーチャのみが抽出されることを意味します。

特徴が抽出されたら、正確な結果を提供する可能性が最も高い特徴を選択する必要があります。 このような特徴を最終候補に挙げると、さらに分類するために送信されます。

抽出された特徴は、データベースに保存されている同様のパターンと比較されます。 ここでは、学習は教師ありまたは教師なしで行われます。 教師ありメソッドには各パターン カテゴリに関する事前知識がありますが、教師なしメソッドの学習はオンザフライで行われます。 最終的にパターンが保存されたデータと照合されると、入力データの分類が行われます。

分類の後に後処理ステップが続き、結果を利用してシステムを効率的に導くための最適な方法が決定されます。 さらに、識別または分類されたデータの各セグメントを分析して、さらなる洞察を導き出すことも含まれます。 これらの抽出された洞察は、将来のパターン認識タスクのために実際に実装されます。

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パターン認識では、統計データ分析、確率、計算幾何学、機械学習、信号処理などのいくつかのツールを使用して、データから推論を導き出します。 認識モデルは業界全体で広く使用されているため、そのアプリケーションはコンピューター ビジョン、物体検出、音声およびテキスト認識からレーダー処理まで多岐にわたります。

何らかの形でパターン認識が組み込まれているいくつかの著名な分野を見てみましょう。

パターン認識アプリケーション

現在、画像認識ツールはさまざまな分野のセキュリティおよび監視システムで使用されています。 これらのデバイスは、一度に複数のビデオ ストリームをキャプチャして監視します。 これは、潜在的な侵入者を検出するのに役立ちます。 同じ画像認識技術が、顔 ID システムと同じようにビジネス センター、IT 企業、生産施設で使用されています。

同じ応用の別の帰結が、「感情検出システム」によって提示されます。 ここでは、パターン認識が画像やビデオ映像に適用され、視聴者の人間の感情をリアルタイムで分析および検出します。 このようなシステムの目的は、ユーザーの気分、感情、意図を特定することです。 したがって、深層学習モデルは、人々の顔の表情やボディランゲージのパターンを検出するために使用されます。 組織はこのデータを使用してマーケティング キャンペーンを微調整し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。

画像認識のもう 1 つのユースケースは、「オブジェクト検出」です。 これは、ビジュアル検索アプリケーションにとって重要なツールです。 この場合、画像またはビデオセグメント内のオブジェクトが識別され、ラベルが付けられます。 これは、ユーザーがラベル付き画像を検索および比較できる視覚検索の基礎を形成します。

業界全体のデジタル変革のおかげで、画像認識ベースの AI システムが非常に普及しました。 Expert Market Research の最近のレポートによると、世界の画像認識市場は 2022 年に 299 億ドルに達し、2023 年から 2028 年にかけて 14.80% の CAGR で拡大すると予測されています。

認識アルゴリズムは通常、テキスト データ内のパターンを識別するために使用され、テキストの翻訳、文法修正、盗作検出などのアプリケーションで使用されます。一部の機械学習ベースのパターン認識アルゴリズムは、文書を分類し、機密性の高いテキストの一節を自動的に検出するために使用されます。 。 これは、テキスト パターン認識が不正検出に使用される金融および保険分野に当てはまります。

現在、ほぼすべてのスマートフォンやラップトップには、デバイスを不正なアクセスから保護するための指紋認証機能が搭載されています。 これは、これらのスマート デバイスがパターン分析を使用して指紋の特徴を学習し、ユーザーのアクセス要求を許可するか拒否するかを決定しているためです。

地震やその他の自然災害が地殻にどのような影響を与えるかを観察する場合、パターン認識はそのような地球上のパラメーターを研究するための効果的なツールです。 たとえば、研究者は地震記録を研究し、繰り返し発生するパターンを特定して、地震の影響を時間通りに軽減できる災害耐性モデルを開発できます。

パーソナル アシスタントと音声からテキストへのコンバーターは、パターン認識原理に基づいて実行される音声認識システムです。 たとえば、Apple の Siri や Samsung の Alexa は、オーディオ信号と音声信号を認識および分析して、単語やフレーズの意味を理解し、関連するタスクを実行するツールです。

医療分野におけるパターン認識の関連性は、2021 年 2 月に Nature Communications によって発表された最近の論文で強調されています。新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) は若い世代よりも高齢層に大きな影響を与えると考えられていましたが、MIT の研究者らは、それは単に若者だけではないとの意見を述べました。免疫系の老化だけでなく、加齢に伴う肺の変化も原因です。

MIT の科学コミュニティは、高齢者の肺の画像を研究し、パターン認識を使用して高齢者グループの肺パターンの変化を特定しました。 この研究では、加齢により肺組織の硬化が引き起こされ、若い人に見られるものとは異なる遺伝子発現が示されたことが証明されました。

このようなパターン認識技術は、がんの検出と予測にも使用されます。 たとえば、臨床意思決定支援システム (CDSS) はパターン認識手法を使用して症状に基づいて患者を診断し、コンピューター支援検出システム (CAD) は医師による医療画像の解釈を支援します。 CAD アプリケーションには、乳がん、肺がんなどが含まれます。

パターン認識は、ソーシャル メディア プラットフォームでセキュリティ ツールとして使用できます。 不快な投稿を見つけたり、宗教活動家と疑われる人物を発見したり、犯罪者を特定したり、社会不安を引き起こすツイートに焦点を当てたりするために使用できます。 自傷行為や自殺願望を示す投稿やコメントを特定するためにも使用できます。

ソーシャルメディアはすでに毎日膨大な量のデータを生成していますが、AI はこのデータを実用的な情報に変えることができます。 たとえば、Facebook はパターン認識を使用して、個人のプロフィール写真を使用して偽のアカウントを検出することが知られています。

組織ネットワークは、アクティビティの傾向を検出し、ユーザーの行動の変化に対応して潜在的なハッカーをブロックするパターン認識ベースのセキュリティ システムを使用できます。 サイバーセキュリティ チームがマルウェア パターンに即座にアクセスできれば、攻撃や脅威がネットワークに到達する前に適切な措置を講じることができます。 たとえば、侵入検知システムは、企業ネットワーク内に存在し、ネットワーク上の潜在的な脅威を探す AI フィルターです。

現代では、ロボットによる特別部隊があらゆる業界で一般的になりました。 危険な作業を行うためにロボットがますます採用されています。 例えば、現在では放射性物質の検出はロボットによって行われています。 これらのマシンはパターン認識を使用してタスクを完了します。 この場合、ロボットのカメラが鉱山の画像をキャプチャし、識別特徴を抽出し、分類アルゴリズムを使用して、検出された特徴に基づいて画像を危険か非危険に分類します。

光学式文字認識 OCR は、テキスト、写真、スクリーンショットのスキャン画像を編集可能なドキュメントに変換します。 文字認識プロセスにより、文書を手動で作成する必要がなくなり、時間が節約され、効率が向上します。 たとえば、PDF ドキュメント エディターやデジタル ライブラリは、文字認識機能が組み込まれたこのようなプログラムを指します。

コーディングもパターン認識が広く使用されている分野です。 パターン認識は、開発者がコード内のエラーを特定するのに役立ちます。 よくある例としては次のようなものがあります。

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パターン認識アプリケーションがより未来的かつインテリジェントになるにつれて、高度な AI システムはタスクを完全に自動化し、複雑な分析問題を解決するのに適した位置にあります。 このようなスマート AI ツールが何を達成できるかについては無限の可能性が存在しますが、パターン認識の未来は、とりわけ NLP、医療診断、ロボット工学、コンピューター ビジョンの手にかかっています。

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AI研究者