التعرف على الأنماط ” Pattern recognition ” 2

التعرف على الأنماط ” Pattern recognition ” 2

كما ذكرنا في المقال السابق هناك طريقتان للتعرف على الأنماط :

1- الطريقة الاحصائية ” Statistical way “: تعتمد هذه الطريقة بشكل كبير على قوانين وطرق الاحتمالات والاحصاء والتي يعتبرها كثير من الناس طرق معقدة ويصعب برمجتها من الصفر أو حتى تعلمها . . . لك ان تتخيل كتاب كامل يتحدث عن هذه الطرق وهو ملئ بالمعادلات المعقدة وغير المألوفة !
تحاول هذه الطريقة أن تبنى نموذج مبني بالاحتمالات والاحصاء للتعرف على الأنماط.

المراحل هي “لنأخذ التعرف على الوجه مثالا ” :

التعرف على الأنماط ” Pattern recognition ” 2 Untitled1

التعرف على الأنماط ” Pattern recognition ” 2 Untitled1

- التدريب ” training” : والهدف منها بناء نموذج يمثل نتائج البيانات التي تم تدريب النظام عليها فكما هو ملاحظ في الصورة ” من اليمين “:

ا- جمع البيانات المراد تدريب النظام عليها : نجمع صور الموظفين !

ب- القيام بعمليات فلترة أوعمليات اخرى ” مثلا في حال تمييز الوجه ” نعالج مشكلة الإضاءة المختلفة والاستدارة والحجم و غيرها : نأخذ الصور للموظفين بوضعية متشابهة وبنفس البعد عن الكاميرا وبنفس الإضاءة – قدر المستطاع – ونقوم ببعض عمليات الفلترة وتحديد شكل الرأس ونعالج بعض المشاكل إن وجدت

ج- اختيار الخصائص التي تميز كل عينة كما في الصورة مثلا ,وقد تستطيع أخذ مميزات تراها أنت دقيقة وهذا ما يجعل تطبيقك مختلفا عن الآخرين فقد تعتمد مميزات للوجه تزيد نسبة الدقة أكثر كما في الــ 3D face recognition التي اعتمدت بالاضافة للميزات السابقة مميزات أخرى تعتمد على المسافة بين ” مثلا ” البعد بين العينين والانف إذا أخذت بالبعد كمحور عمودي على الوجه !

التعرف على الأنماط ” Pattern recognition ” 2 3d-230x161

التعرف على الأنماط ” Pattern recognition ” 2 3d-230x161

http://www.ifp.illinois.edu/~hu3/FaceReconstruction/Reconstruction%20Project.htm

فيكون لدينا نموذج يمثل بيانات التدريب للنظام وسيرجع إليه النظام في الخطوة التالية لعمل الـــ “matching”.

2- التمييز “recognition or test” : يتم الآن اختبار النظام وفي هذه الخطوة يتم التعرف على الأشياء وفق هذه الخطوات:

ا- ادخال العينة المراد التعرف عليها : مثل صورة الوجه أو الصوت المراد التعرف عليه أو صورة لقزحية العين أو غير ذلك حسب النظام

ب- القيام بعمليات فلترة أوعمليات اخرى ” مثلا في حال تمييز الوجه ” نعالج نشكلة الإضاءة المختلفة والاستدارة والحجم و غيرها.

ج- اختيار الخصائص وانتزاعها من الصورة وفق نفس المعادلة التي طبقت في مرحلة التدريب.
د- في هذه المرحلة بالضبط يحدث التعرف والتمييز وذلك بتصنيف العينة التي تم إدخالها إلى الأنواع التي تم تدريب النظام عليها فتحصل مقارنة بين العينة المدخلة وجميع عينات التددريب بطرق بحث وخوارزميات تراعي الدقة والسرعة.

التعرف على الأنماط ” Pattern recognition ” 2 Facial-recognition-5-151x230

التعرف على الأنماط ” Pattern recognition ” 2 Facial-recognition-5-151x230

» التعرف على الأنماط ” Pattern recognition ” 1