Reconhecimento de padrões e biometria

O reconhecimento de padrões trata de identificar um padrão e confirmá-lo novamente. Em geral, um padrão pode ser uma imagem de impressão digital, uma palavra cursiva escrita à mão, um rosto humano, um sinal de fala, um código de barras ou uma página da web na Internet.

Os padrões individuais são frequentemente agrupados em várias categorias com base em suas propriedades. Quando os padrões das mesmas propriedades são agrupados, o grupo resultante também é um padrão, que geralmente é chamado de padrãoclass.

O reconhecimento de padrões é a ciência para observar, distinguir os padrões de interesse e tomar decisões corretas sobre os padrões ou classes de padrões. Assim, um sistema biométrico aplica o reconhecimento de padrões para identificar e classificar os indivíduos, comparando-os com os modelos armazenados.

Reconhecimento de padrões em biometria

A técnica de reconhecimento de padrões realiza as seguintes tarefas -

• Classification - Identificar caracteres manuscritos, CAPTCHAs, distinguir humanos de computadores.

• Segmentation - Detecção de regiões de texto ou regiões de rosto em imagens.

• Syntactic Pattern Recognition - Determinar como um grupo de símbolos matemáticos ou operadores estão relacionados e como eles formam uma expressão significativa.

A tabela a seguir destaca o papel do reconhecimento de padrões na biometria -

Tarefa de Reconhecimento de Padrão	Entrada	Resultado
Reconhecimento de personagem (reconhecimento de assinatura)	Sinais óticos ou traços	Nome do personagem
Reconhecimento de alto-falante	Voz	Identidade do locutor
Impressão digital, imagem facial, imagem da geometria da mão	Imagem	Identidade do usuário

Componentes de reconhecimento de padrões

A técnica de reconhecimento de padrões extrai um padrão aleatório de característica humana em uma assinatura digital compacta, que pode servir como um identificador biológico. Os sistemas biométricos usam técnicas de reconhecimento de padrões para classificar os usuários e identificá-los separadamente.

Os componentes do reconhecimento de padrões são os seguintes -

Algoritmos populares no reconhecimento de padrões

Os algoritmos de geração de padrões mais populares são -

Algoritmo do Vizinho Mais Próximo

Você precisa pegar o vetor do indivíduo desconhecido e calcular sua distância de todos os padrões no banco de dados. A menor distância oferece a melhor correspondência.

Algoritmo de retropropagação (Backprop)

É um algoritmo um pouco complexo, mas muito útil, que envolve muitos cálculos matemáticos.