패턴인식 개요

출처 : 영상처리 및 패턴인식(KOCW 금오공대 김성영 교수님 강의)

패턴인식 시스템 설계 절차

DB구축→특징 설계→분류기 모델 선택→분류기 학습→성능평가

1. DB 구축

Sample(Pattern), training set/test set 

고품질일수록 좋음

2. 특징 설계

- feature : 패턴을 구분할 수 있는 특성(넓이, 이심률, 색, 비트)

분별력(discriminaing power)

차원의 저주(curse of dimensionality)

- feature vector : feature가 많은 수치 값을 갖는 경우 열벡터로 표현

X = (x1, x2, ... xd)^T  (x는 feature)

- feature space : scatter plot 

PCA : 필요없는 차원(부분) 제거, 차원을 낮춰서 분별한다.

3. 분류기 모델 선택

- Classifier : 입력패턴을 부류(class) 중의 하나로 할당하는 기능을 담당하는 프로그램

(ex) 차량인식 중에서 front_classifier, rear_classifier

4. 분류기 학습

학습(Training)을 통해 분류기의 parameter를 결정한다.