[IHM - 25.05.2011] - Reconhecimento de padrões
Autor: Peterson Albino | Publicado: 2011-05-25T15:53:00-07:00

software de inteligência artificial que seja capaz de igualar-se a capacidade de reconhecimento do cérebro humano.data driven), ou seja, são capazes de se ajustar a si próprias sem a necessidade de qualquer especificação explícita. As redes neurais também são modelos não lineares capazes de modelar com flexibilidade as complexas relações do modelo do mundo real.software de inteligência artificial que seja capaz de igualar-se a capacidade de reconhecimento do cérebro humano.data driven), ou seja, são capazes de se ajustar a si próprias sem a necessidade de qualquer especificação explícita. As redes neurais também são modelos não lineares capazes de modelar com flexibilidade as complexas relações do modelo do mundo real. 
Os seres humanos são capazes de reconhecer padrões com grande rapidez. Faz parte da natureza humana, ao observar um objeto, fazer uma coleta de informações, as quais são comparadas com as propriedades e comportamentos conhecidos e armazenados em sua mente. Através dessa comparação os seres humanos são capazes de reconhecer o alvo de sua observação. Este conceito de reconhecimento é simples e familiar para todos em um ambiente real, mas no contexto da inteligência artificial, o reconhecimento não é uma tarefa trivial. Não existe nenhuma máquina ou As iniciativas para o reconhecimento de padrões artificialmente dividem-se em duas categorias: de reconhecimento de itens concretos e abstratos. O reconhecimento de itens concretos envolve o reconhecimento de impressões digitais, assinaturas, objetos físicos, formas de ondas, voz, faces, enfim, o reconhecimento de itens que existem concretamente. Os elementos abstratos seriam itens sem forma física como por exemplo a solução para um determinado problema. O reconhecimento de padrões envolve três níveis de processamento: filtragem da entrada, extração de características e classificação. A filtragem da entrada de dados tem o objetivo de eliminar dados desnecessários ou distorcidos fazendo com que a entrada apresente apenas dados relevantes para o reconhecimento do objeto em análise. A extração de características consiste da análise dos dados de entrada a fim de extrair e derivar informações úteis para o processo de reconhecimento.O estágio final do reconhecimento de padrões é a classificação, onde através da análise das características da entrada de dados o objeto em análise é declarado como pertencente a uma determinada categoria.Quando busca-se realizar o reconhecimento de padrões em modelos estáticos, em especial a fase de classificação que é bastante onerosa, esses modelos são eficientes apenas quando suposições de limite são satisfeitas. A eficiência de modelos estáticos depende de um grande conjunto de suposições ou condições sobre as quais o modelo é construído. Para que o modelo seja empregado com sucesso, é necessário que os usuários possuam um bom conhecimento sobre as propriedade dos dados analisados e das capacidades do modelo. As redes neurais são uma alternativa promissora para vários métodos de classificação convencionais. Elas possuem vantagens como ser adaptativas em função dos seus dados (Os seres humanos são capazes de reconhecer padrões com grande rapidez. Faz parte da natureza humana, ao observar um objeto, fazer uma coleta de informações, as quais são comparadas com as propriedades e comportamentos conhecidos e armazenados em sua mente. Através dessa comparação os seres humanos são capazes de reconhecer o alvo de sua observação. Este conceito de reconhecimento é simples e familiar para todos em um ambiente real, mas no contexto da inteligência artificial, o reconhecimento não é uma tarefa trivial. Não existe nenhuma máquina ou As iniciativas para o reconhecimento de padrões artificialmente dividem-se em duas categorias: de reconhecimento de itens concretos e abstratos . O reconhecimento de itens concretos envolve o reconhecimento de impressões digitais, assinaturas, objetos físicos, formas de ondas, voz, faces, enfim, o reconhecimento de itens que existem concretamente. Os elementos abstratos seriam itens sem forma física como por exemplo a solução para um determinado problema.O reconhecimento de padrões envolve três níveis de processamento: filtragem da entrada, extração de características e classificação. A filtragem da entrada de dados tem o objetivo de eliminar dados desnecessários ou distorcidos fazendo com que a entrada apresente apenas dados relevantes para o reconhecimento do objeto em análise. A extração de características consiste da análise dos dados de entrada a fim de extrair e derivar informações úteis para o processo de reconhecimento. O estágio final do reconhecimento de padrões é a classificação, onde através da análise das características da entrada de dados o objeto em análise é declarado como pertencente a uma determinada categoria. Quando busca-se realizar o reconhecimento de padrões em modelos estáticos, em especial a fase de classificação que é bastante onerosa, esses modelos são eficientes apenas quando suposições de limite são satisfeitas. A eficiência de modelos estáticos depende de um grande conjunto de suposições ou condições sobre as quais o modelo é construído. Para que o modelo seja empregado com sucesso, é necessário que os usuários possuam um bom conhecimento sobre as propriedade dos dados analisados e das capacidades do modelo. As redes neurais são uma alternativa promissora para vários métodos de classificação convencionais. Elas possuem vantagens como ser adaptativas em função dos seus dados (