presentación sobre sistema de reconocimiento de patrones para ingenieria en informatica, sistemas , computacion , software entre otros

1. Integrantes:
Rafael Díaz 26946898
Samuel Velásquez 26740357
Gerson Mercado 21015178
Universidad Alejandro de Humboldt
Ministerio del Poder Popular para la Educación en Ciencias y
Tecnología
Teoría de Sistemas
Sección: DCM0301

2. Índice
 Introducción a el sistema
 Creación
 Elementos en Sistemas de Reconocimiento de
Patrones
 Ventajas
 Aplicaciones

3. Introducción al sistema El reconocimiento de patrones es un campo de
estudio dentro de las ciencias de la computación, que
se encarga de estudiar las bases y diseñar métodos
algorítmicos para dividir el espacio de
características en regiones distintas correspondientes
cada una a una clase, con el fin último de asignar cada
objeto de estudio, llamado patrón, en cada una de
ellas.

4. Creación
 RECONOCIMIENTO DE PATRONES
SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO
 El reconocimiento supervisado asume la existencia a priori de ejemplos
de clasificación que relacionan a los valores de las características con
ciertas categorías. Este es el caso más expandido en los problemas
reales. Sin embargo, hay situaciones en el que no se disponen de
ejemplos de clasificación a priori, en te caso el reconocimiento se llama
no supervisado y tienen como objeto revelar las relaciones intrínsecas
de similitud entre los valores de las características creando clusters.

5. Elementos en Sistemas de
Reconocimiento de Patrones
 1. Sensores
Los sensores son algún tipo de transductor o mecanismo
que traduce algún tipo de energía normalmente mecánica
en diferencias de voltaje. Cada valor o diferencia es un dato
y dependen o del tiempo o del espacio. Las dificultades en
utilización o diseño de sistemas con sensores dependen de
las características y las limitaciones del sensor, su ancho de
banda, resolución, sensibilidad, distorsión, radio de señal y
ruido, latencia, etc...

6.  2.Segmentación y Agrupamiento
La operación de segmentación ocurre cuando el sistema
determina o que un elemento, objeto o muestra finaliza y
da comienzo a otro. Los patrones individuales deben ser
segmentados y focalizados. Si se ha identificado un objeto
como tarjeta, luego se puede proceder a analizar su color,
forma y posteriormente su validez. Es necesario saber
cuando pasamos de una tarjeta a otra.

7.  3. Extracción de Características
La meta del extractor es caracterizar un objeto con medidas
o cualidades cuyos ``valores'' tienden a ser similares. Para
objetos en la misma categoría las diferencias son mínimas y
por lo tanto las características son invariables y poco
relevantes a cambios en datos leídos por el sensor. Sin
embargo una categoría de tarjetas pude contener tarjetas de
varios tamaños, varias formas o geometría y podría ser leída
al revés. En este caso el extractor debería estar entrenado
para casos similares para no obtener error.

8.  4.Clasificación
El objetivo en la operación de clasificación es utilizar un ``vector'' con
las características provistas por el extractor para asignar el objeto
(patrón) de la entrada a una categoría. En muchos casos este paso de
clasificar es lejanamente perfecto y por ende se convierte en un trabajo
en el que se averigua la probabilidad matemática de cada una de las
categorías. Esto quiere decir en nuestro ejemplo de la instalación de
museo que de antemano podríamos saber el numero de tarjetas que se
han distribuido con diferentes colores y características. En este caso la
clasificación se simplificaría en predecir la siguiente tarjeta una vez que
se han leído varias tarjetas o un grupo de tarjetas.

9.  5.Procesamiento a Posteriori
Un clasificador raramente existe al vacío, sin embargo en muchos casos
es utilizado para recomendar decisiones y acciones que dependen de
un costo o riesgo particular. En el procesamiento a posteriori se utiliza
la descarga o resultado del clasificador para recomendar una acción. En
teoría esta etapa produce la tasa de aciertos o errores y califica al
clasificador. Por lo tanto y en este sentido el objetivo del post
procesador es buscar un mínimo de errores y fallas.

10. Ventajas del sistema
 Es un sistema de reconocimiento de todo los visible
objetos ,texto ,personas ,señales aunque se puede usar
en la música y notas de voz entre otros…
 Facilita los siguientes procesos
 Adquisición de datos
 Extracción de características
 Toma de decisiones

11. Desventajas del sistema
 Muy costoso
 Posibilidades de burla
 El ser un sistema tan refinado puede ser molesto al
usuario
 Los accesorios personales pueden dificultar la
autentificación

12. Aplicaciones
 Previsión meteorológica: poder clasificar todos los
datos meteorológicos según diversos patrones, y con el
conocimiento a priori que tenemos de las diferentes
situaciones que pueden aparecer nos permite crear
mapas de predicción automática.
 Reconocimiento de caracteres escritos a mano o a
máquina: es una de las utilidades más populares de los
sistemas de reconocimiento de patrones ya que los
símbolos de escritura son fácilmente identificables.
 Reconocimiento de voz: el análisis de la señal de voz
se utiliza actualmente en muchas aplicaciones, un
ejemplo claro son los tele operadores informáticos.

13.  Aplicaciones en medicina: análisis de biorritmos ,
detección de irregularidades en imágenes de rayos-x,
detección de células infectadas, marcas en la piel...
 Reconocimiento de huellas dactilares: utilizado y
conocido por la gran mayoría, mediante las huellas
dactilares todos somos identificables y con programas que
detectan y clasifican las coincidencias, resulta sencillo
encontrar correspondencias.
 Reconocimiento de caras: utilizado para contar
asistentes en una manifestación o simplemente para
detectar una sonrisa, ya hay diferentes cámaras en el
mercado con esta opción disponible.

14.  Interpretación de fotografías aéreas y de satélite:
gran utilidad para propuestas militares o civiles, como
la agricultura, geología, geografía, planificación
urbana...
 Predicción de magnitudes máximas de terremotos.
 Reconocimiento de objetos: con importantes
aplicaciones para personas con discapacidad visual.
 Reconocimiento de música : identificar el tipo de
música o la canción concreta que suena.