Αναγνώριση προτύπων

Αλγόριθμοι

Οι αλγόριθμοι για την αναγνώριση προτύπων εξαρτώνται από τον τύπο της εξόδου, σχετικά με το εάν η μάθηση υπό επίβλεψη ή χωρίς και με το εάν ο αλγόριθμος είναι στατιστικά ή μη στη φύση. Οι στατιστικοί αλγόριθμοι μπορούν να κατηγοριοποιηθούν περαιτέρω ως παραγωγικοί ή διακριτικοί.

Υπολογιστική όραση

Η υπολογιστική όραση (computer vision) είναι μια περιοχή στην οποία η αναγνώριση προτύπων είναι ιδιαίτερα χρήσιμη. Ένα σύστημα υπολογιστικής όρασης καταγράφει εικόνες με τη βοήθεια μιας κάμερας και τις αναλύει προκειμένου να παράγει περιγραφές του περιεχομένου των εικόνων αυτών. Μια τυπική εφαρμογή συστημάτων υπολογιστικής όρασης συναντάται στη βιομηχανία κατασκευών, στα πλάισια της αυτοματοποιημένης επόπτευσης της παραγωγής ή των αυτοματισμών στη γραμμή συναρμολόγησης. Για παράδειγμα, κατά την επόπτευση, τα αντικείμενα που έχουν κατασκευαστεί, τοποθετούνται πάνω σε έναν ιμάντα κίνησης και περνούν μέσα από το σταθμό επόπτευσης, όπου βρίσκεται η κάμερα, προκειμένο0υ να διαγνωστεί αν υπάρχει κάποιο ελάττωμα. Οι εικόνες πρέπει να αναλυθούν επί τόπου (on line) και το σύστημα αναγνώρισης προτύπων καλείται να ταξινομήσει τα αντικέιμενα στις κλάσεις "ελαττωματικό" και "μη ελαττωματικό". Στη συνέχεια, θα λάβει χώρα η κατάλληλη ενέργεια, όπως η απόρριψη των ελαττωματικών αντικειμένων. Σε μία γραμμή συναρμολόγησης, διάφορα αντικείμενα πρέπει να εντοπιστούν και να "αναγνωριστούν", δηλαδή, να ταξινομηθούν σε μία από τις κλάσεις που είναι γνωστές εκ των προτέρων. Παράδειγμα τέτοιων κλάσεων σε ένα τμήμα κατασκευών , μπορεί να είναι η "κλάση των κατσαβιδιών", "η κλάση των Γερμανικών κλειδιών", κ.ο.κ. Ακολούθως, ένας ρομποτικός βραχίονας μπορεί να μετακινεί τα αντικείμενα στην κατάλληλη θέση.

Αναγνώριση χαρακτήρων

Η αναγνώριση χαρακτήρων (γραμμάτων η αριθμών) είναι μία άλλη σημαντική περιοχή της αναγνώρισης προτύπων, με μεγάλη χρησιμότητα στον αυτοματισμό και στη διαχείριση της πληροφορίας. Συστήματα οπτικής αναγνώρισης χαρακτήρων (optical character recognition - OCR) είναι ήδη διαθέσιμα στο εμπόριο και όλοι είμαστε, λιγότερο ή περισσότερο εξοικειωμένοι με αυτά. Το εμπρόσθιο τμήμα ενός OCR συστήματος διαθέτει μια συσκευή που αποτελείται από πηγή φωτός, φακό σάρωσης, μεταφορέα κειμένου και διαγνώστη. Στην έξοδο του φωτοευαίσθητου διαγνώστη, η μεταβολή της έντασης του φωτός μετατρέπεται σε "αριθμούς" και έτσι δημιουργείται ένα μητρώο εικόνας. Στη συνέχεια, εφαρμόζεται μια σειρά από τεχνικές επεξεργασίας εικόνας, που οδηγούν στην κατάτμηση γραμμών και κατάτμηση χαρακτήρων. Κατόπιν, αναλαμβάνει δράση το λογισμικό αναγνώρισης προτύπων προκειμένου να γίνει η αναγνώριση των χαρακτήρων, δηλαδή η ταξινόμησητου κάθε χαρακτήρα στη σωστή κλάση "γράμματος", "αριθμού" και σημείου στίξης. Η αποθήκευση του κειμένου που έχει αναγνωριστεί παρουσιάζει ένα διπλό πλεονέκτημα σε σχέση με την αποθήκευση της αντίστοιχης σαρωμένης εικόνας. Πρώτον, είναι εύκολη η περαιτέρω ηλεκτρονική επεξεργασία, εάν απαιτηθεί, με τη βοήθεια κάποιου κειμενογράφου, και δεύτερον, είναι πολύ περισσότερο αποδοτική η αποθήκευση ASCII χαρακτήρων σε σχέση με την αποθήκευση του εγγράφου ως εικόνα.
Εκτός από τα συστήματα αναγνώρισης τυπωμένων χαρακτήρων, μεγάλο ενδιαφέρον έχουν προσελκύσει και τα συστήματα αναγνώρισης χειρογράφων. Μία τυπική εμπορική εφαρμογή ενός τέτοιου συστήματος είναι η μηχανική ανάγνωση τραπεζικών επιταγών. Η μηχανή πρέπει να είναι σε θέση να αναγνωρίζει τα αναγραφόμενα ποσά και ψηφία και να τα ταιριάζει μεταξύ τους. Επιπλέον, θα μπορούσε να ελέγχει κατά πόσον το πρόσωπο που λαμβάνει τα χρήματα αντιστοιχεί στο λογαριασμό που θα πιστωθεί. Ακόμα και εάν οι μισές από τις τραπεζικές επιταγές τύχουν επιτυχούς επεξεργασίας από μία τέτοια μηχανή, σημαντικό εργατικό κόστος μπορεί να εξοικονομηθεί αποφεύγοντας μία τέτοια επαναλαμβανόμενη και χωρίς ενδιαφέρον εργασία. Μία άλλη εφαρμογή, όπου μπορεί να φανεί χρήσιμη η αναγνώριση προτύπων, είναι στις μηχανές αυτοματοποιημένης ταξινόμησης της αλληλογραφίας, στο πλαίσιο της ταυτοποίησης ταχυδρομικού κώδικα. Επίσης, τα online συστήματα αναγνώρισης γραφής είναι μια ακόμα περιοχή μεγάλου εμπορικού ενδιαφέροντος. Τέτοια συστήματα θα συνοδεύουν ηλεκτρονικούς υπολογιστές εφοδιασμένους με ακίδα γραφής, επιτρέποντας την εισαγωγή δεδομένων, όχι από πληκτρολόγιο, αλλά με τη διαδικασίας της γραφής. Αυτό συνάδει με τη σύγχρονη τάση να αναπτύσσονται μηχανές που διαθέτουν διεπαφές, οι οποίες προσομοιάζουν των δυνατοτήτων που έχει ο άνθρωπος.

Υποβοηθούμενη από τον υπολογιστή διάγνωση

Η υποβοηθούμενη από τον υπολογιστή διάγνωση (computer aided diagnosis) είναι μία άλλη σημαντική εφαρμογή της αναγνώρισης προτύπων, που έχει στόχο να επικουρεί τους γιατρούς στη λήψη διαγνωστικών αποφάσεων. Φυσικά, η τελική διάγνωση γίνεται από το γιατρό. Η υποβοηθούμενη από τον υπολογιστή διάγνωση έχει εφαρμοστεί και παρουσιάζει ενδιαφέρον για πολλούς τύπους ιατρικών δεδομένων, όπως ακτίνες Χ, τομογραφικές εικόνες, εικόνες υπερήχων, ηλεκτροκαρδιογραφήματα (ECG) και ηλεκτροεγκεφαλογραφήματα (EEG). Η ανάγκη για υποβοηθούμενη από τον υπολογιστή διάγνωση πηγάζει από το γεγονός ότι τα ιατρικά δεδομένα, συχνά, δεν είναι εύκολα ερμηνεύσιμα και η ερμηνεία μπορεί να εξαρτάται σε σημαντικό βαθμό από την ικανότητα του γιατρού. Ας θεωρήσουμε ως παράδειγμα, τη μαστογραφία ακτίνων Χ για τη διάγνωση του καρκίνου του στήθους. Αν και η μαστογραφία είναι αυτή τη στιγμή η καλύτερη μέθοδος διάγνωσης καρκίνου του στήθους, το 10%-30% των γυναικών, που πάσχουν από την ασθένεια και υπόκεινται στη διαδικασία της μαστογραφίας, εμφανίζουν αρνητική μαστογραφία. Στα δύο τρίτα των εσφαλμένων αυτών περιπτώσεων, κατά προσέγγιση, ο γιατρός απέτυχε να διαγνώσει τον καρκίνο, ενώ θα έπρεπε. Αυτό μπορεί να οφείλεται σε κακή ποιότητα εικόνας, κούραση των οφθαλμών του γιατρού ή και στην εγγενή δυσκολία επεξεργασίας των ευρημάτων. Το ποσοστό των επιτυχών διαγνώσεων βελτιώνεται με μία δεύτερη ανάγνωση από άλλο γιατρό. Επομένως, έχει νόημα η ανάπτυξη ενός συστήματος αναγνώρισης προτύπων που θα βοηθήσει τους γιατρούς δίνοντας μία "δεύτερη γνώμη".

Αναγνώριση φωνής

Η αναγνώριση φωνής (voice recognition) είναι μία άλλη περιοχή, στην οποία έχει επενδυθεί ποιοτική ερευνητική και αναπτυξιακή προσπάθεια. Η φωνή είναι το πιο φυσικό μέσο επικοινω- νίας και ανταλλαγής πληροφορίας μεταξύ των ανθρώπων. Η ανάπτυξη ευφυών μηχανών που αναγνωριζουν την πληροφορία που εμπεριέχεται στην ομιλία είναι στόχος επιστημόνων, μηχανικών και συγγραφέων επιστημονικής φαντασίας εδώ και πολλά χρόνια. Οι δυνατές εφαρμογές τέτοιων μηχανών είναι πολλές. Για παράδειγμα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας σε ένα εργοοτασιακό περιβάλλον, στον εξ αποστάσεως έλεγχο μηχανών σε επικίνδυνα περιβάλλοντα και στη βοήθεια ατόμων με αναπηρία προκειμένου αυτά να ελέγχουν μηχανές μέσω της ομιλίας. Μία μεγάλη προσπάθεια, που ήδη έχει στεφθεί με αξιοσημείωτη επιτυχία, αφορά στην εισαγωγή δεδομένων στον υπολογιστή με χρήση μικροφώνου. Το λογισμικό, το οποίο «χτίζεται» γύρω από ένα σύστημα αναγνώρισης προτύπων (σήματος ομιλίας στην προκειμένη περίπτωση), αναγνωρίζει το κείμενο της ομιλίας και το μεταφράζει σε ASCII χαρακτήρες, που προβάλλονται στην οθόνη του υπολογιστή και μπορούν να αποθηκευθούν στη μνήμη του. Η εισαγωγή πληροφρίας "μιλώντας" στον υπολογιστή είναι δύο φορές γρηγορότερη σε σχέση με έναν/μία ικανή δακτυλογράφο. Επιπλέον, η δυνατότητα αυτή μπορεί να εμπλουτίσει την ικανότητά μας να επικοινωνούμε με κωφάλαλους συνανθρώπους μας.

Εξόρυξη δεδομένων και ανακάλυψη γνώσης

Η εξόρυξη δεδομένων και η ανακάλυψη γνώσης (data mining and knowledge discovery) από βάσεις δεδομένων είναι μία ακόμα σημαντική περιοχή εφαρμογής της αναγνώρισης προτύπων. Η εξόρυξη δεδομένων παρουσιάζει τεράστιο ενδιαφέρον σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, όπως η ιατρική και η βιολογία, η ανάλυση αγορών και οικονομίας, η διαχείριση επιχειρήσεων, η επιστημονική εξερεύνηση, η ανάκτηση εικόνας και μουσικής. Η δημοτικότητά της πηγάζει από το γεγονός ότι στην εποχή της κοινωνίας της πληροφορίας και της γνώσης, υπάρχει μια διαρκώς αυξανόμενη ανάγκη για την ανάκτηση πληροφορίας και την μετατροπή της σε γνώση. Για παράδειγμα, η εξόρυξη βιοϊατρικών δεδομένων και η ανάλυση δεδομένων DNA έχει γνωρίσει τεράστια ανάπτυξη από τα μέσα της δεκαετίας του 1990. Όλες οι ακολουθίες DNA, αποτελούνται από τέσσερα βασικά δομικά στοιχεία, τα νουκλεοτίδια: Αδενίνη (Α), Κυτοσίνη (C), Γουανίνη (G) και Θυμίνη (T). Αυτά τα τέσσερα στοιχεία συνδυάζονται και σχηματίζουν μακριές ακολουθίες με τη μορφή συστραμμένης έλικας. Τα γονίδια αποτελούνται συνήθως από εκατοντάδες νουκλεοτιδίων που οργανώνονται σε συγκεκριμένη διάταξη. Συγκεκριμένα πρότυπα ακολουθιών γονιδίων σχετίζονται με ορισμένες ασθένειες και παίζουν σημαντικό ρόλο στην ιατρική. Προς την κατεύθυνση αυτή, η αναγνώριση προτύπων είναι μια περιοχή-κλειδί που προσφέρει πληθώρα εργαλείων για την εύρεση ομοιότητας και τη σύγκριση μεταξύ ακολουθιών DNA. Τέτοιες συγκρίσεις μεταξύ υγιών και ασθενών ιστών είναι πολύ σημαντικές στην ιατρική, προκειμένου να προσδιοριστούν κρίσιμες διαφορές μεταξύ των δύο καταστάσεων.