模式識別與生物識別

模式識別處理識別模式並再次確認模式。一般來說，模式可以是指紋影像、手寫草書單詞、人臉、語音訊號、條形碼或網際網路上的網頁。

單個模式通常根據其屬性分組到不同的類別中。當具有相同屬性的模式組合在一起時，生成的組也是一種模式，通常稱為模式類。

模式識別是觀察、區分感興趣的模式並對模式或模式類做出正確決策的科學。因此，生物識別系統應用模式識別來識別和分類個人，方法是將其與儲存的模板進行比較。

生物識別中的模式識別

模式識別技術執行以下任務：

• 分類 - 識別手寫字元、驗證碼、區分人和計算機。

• 分割 - 在影像中檢測文字區域或面部區域。

• 句法模式識別 - 確定一組數學符號或運算子之間如何關聯，以及它們如何形成有意義的表示式。

下表突出顯示了模式識別在生物識別中的作用：

模式識別的組成部分

模式識別技術將人類特徵的隨機模式提取成緊湊的數字簽名，可以用作生物識別識別符號。生物識別系統使用模式識別技術對使用者進行分類並分別識別他們。

模式識別的組成部分如下：

模式識別中的常用演算法

最流行的模式生成演算法有：

最近鄰演算法

您需要獲取未知個體的向量並計算它與資料庫中所有模式的距離。最小距離給出最佳匹配。

反向傳播（Backprop）演算法

它有點複雜，但非常有用的演算法，涉及大量的數學計算。