パターン認識
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| 機械学習および データマイニング |
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 Category:データマイニング |
パターン認識（パターンにんしき、英: Pattern recognition）は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。
概要
パターン認識には、音声データから人間の声を認識して取り出して命令として解釈する音声認識、画像データの中から文字を認識してテキストデータに変換する光学文字認識(OCR)、大量の文書情報の中から、特定のキーワードを認識して文書の検索を実施する全文検索システム、などの技術が含まれる。
人間の脳にとっては、幼児・児童の発達段階において知覚・言語能力を獲得していく上でごく自然に行う過程でありながら、コンピュータで人為的に実現するには精度・速度どちらの面についても困難を伴う。
近年、「認識とは、結局どのクラスに分類されるかという識別問題に帰着することができる」という立場の研究が、人工知能や統計の研究と融合して大きな成果をあげている。識別器としては、ニューラルネットワーク、SVM（サポートベクターマシン）、k近傍識別器、ベイズ分類など、機械学習により大量のデータから識別パラメータを構成する非ルールベースの手法が主流である。
パターン認識の対象例
参考文献
- 石井 健一郎, 前田 英作, 上田 修功, 村瀬 洋 「わかりやすいパターン認識」 オーム社 (1998) ISBN 978-4274131493 (入門用の教科書)
- Christopher M. Bishop "Pattern Recognition And Machine Learning" Springer-Verlag (2006) ISBN 978-0387310732 (中上級の教科書) サポートページ
- 日本語版「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」シュプリンガージャパン (2007-2008) 上巻：ISBN 978-4431100133 下巻：ISBN 978-4431100317 サポートページ
- 日本語版「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」丸善出版 (2012) 上巻：ISBN 978-4621061220 下巻：ISBN 978-4621061244
- 後藤正幸，小林学：「入門 パターン認識と機械学習」コロナ社（2014）ISBN 978-4-339-02479-1 。
- 多層ニューラルネットワークと自己組織化写像のアプリケーション
関連項目
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