reconocimiento de patrones

Razonamiento automático

Concepto de lograr que una computadora piense como un detective o un matemático, utilizando reglas y conocimientos para llegar a conclusiones.

Razonamiento deductivo

Proceso que parte de conocimientos o reglas generales para obtener una conclusión específica.

Razonamiento inductivo

Proceso que parte de ejemplos particulares para obtener una conclusión general.

Razonamiento analógico

Proceso que compara situaciones o casos similares para establecer una conclusión basada en sus semejanzas.

Reconocimiento de patrones

Proceso mediante el cual una computadora identifica características o regularidades en datos para clasificarlos o interpretarlos.

Identificación de perros y gatos analizando miles de imágenes

Reconocimiento de patrones.

Big Data

Conjunto de grandes volúmenes de datos que pueden ser procesados y analizados para obtener información útil.

Procesamiento masivo de compras, búsquedas, interacciones y redes sociales

Big Data.

Machine Learning

Técnica que permite a una computadora aprender a partir de datos y mejorar su desempeño sin ser programada específicamente para cada situación.

Sistema que aprende a diferenciar perros y gatos analizando imágenes sin programación explícita

Machine Learning.

Etapas principales del procesamiento en reconocimiento de patrones

Adquisición de datos, procesamiento, extracción de características y clasificación.

Secuencia: recibir imagen, procesar formas/colores y determinar la categoría

Adquisición de datos, procesamiento, extracción de características y clasificación.

Adquisición de datos

Etapa que recopila datos crudos desde sensores, imágenes, señales o conjuntos de datos para su posterior procesamiento.

Una cámara obtiene una imagen y el sistema recibe esa información

Adquisición de datos.

Procesamiento (en reconocimiento de patrones)

Limpieza, normalización y transformación de los datos para prepararlos para análisis posteriores.

Limpieza, ajuste de valores y transformación de datos incompletos

Procesamiento.

Extracción de características

Identificación de atributos relevantes que describen y permiten diferenciar los patrones.

Medir distancia entre ojos, tamaño de nariz y forma facial en una imagen

Extracción de características.

Clasificación (en reconocimiento de patrones)

Asignación de los datos a diferentes categorías mediante algoritmos o modelos de aprendizaje automático.

Determinar el resultado final de una imagen: 'Es un perro', 'Es un gato' o 'Es un ave'

Clasificación.

Tipos principales de reconocimiento de patrones

Estadístico, sintáctico, neuronal e híbrido.

Tipo de reconocimiento que combina métodos estadísticos, reglas estructurales y redes neuronales

Reconocimiento de patrones híbrido.

Reconocimiento estadístico

Tipo de reconocimiento que utiliza la probabilidad y la estadística para identificar y clasificar datos en grupos o categorías.

Cálculo de probabilidades para decidir a qué grupo pertenece cada dato

Reconocimiento estadístico.

Reconocimiento sintáctico

Tipo de reconocimiento que emplea gramáticas formales y reglas estructurales para describir, identificar y clasificar patrones.

Análisis de secuencias de símbolos mediante reglas de una gramática formal

Reconocimiento sintáctico.

Reconocimiento neuronal

Tipo de reconocimiento que aplica redes neuronales artificiales para aprender y detectar patrones complejos.

Uso de miles de imágenes de rostros en una red neuronal para aprender a reconocer personas

Reconocimiento neuronal.

Reconocimiento híbrido

Método que combina diferentes enfoques (estadístico, sintáctico y neuronal) para mejorar la precisión del reconocimiento.

Análisis simultáneo de una imagen utilizando métodos estadísticos, reglas estructurales y redes neuronales

Reconocimiento híbrido.

Pasos principales de la visión artificial

Capturar, procesar, interpretar y actuar sobre la información visual.

Flujo: obtener imagen, analizarla, interpretar contenido y tomar decisión

Capturar, procesar, interpretar y actuar (pasos de visión artificial).

Cuantificación de un patrón

Medición de un patrón para representar y analizar sus características de manera cuantitativa.

Medición del tamaño, forma y distancias entre elementos de una imagen

Cuantificación de un patrón.

Box Counting

Método que utiliza cajas de diferentes tamaños para analizar un patrón y estimar su dimensión fractal.

Propósito principal del método Box Counting

Estimar la dimensión fractal y analizar la complejidad de un patrón o imagen.

Técnicas utilizadas para la cuantificación de un patrón

Análisis fractal, transformada de Fourier, correlación espacial y métricas de textura.

Análisis simultáneo de complejidad, frecuencias, relaciones espaciales y texturas en una imagen

Uso de análisis fractal, transformada de Fourier, correlación espacial y métricas de textura.