Reconocimiento de patrones y biometría
El reconocimiento de patrones se ocupa de identificar un patrón y confirmarlo nuevamente. En general, un patrón puede ser una imagen de huella digital, una palabra en cursiva escrita a mano, un rostro humano, una señal de voz, un código de barras o una página web en Internet.
Los patrones individuales a menudo se agrupan en varias categorías según sus propiedades. Cuando los patrones de las mismas propiedades se agrupan, el grupo resultante también es un patrón, que a menudo se denomina patrón.class.
El reconocimiento de patrones es la ciencia para observar, distinguir los patrones de interés y tomar decisiones correctas sobre los patrones o clases de patrones. Así, un sistema biométrico aplica el reconocimiento de patrones para identificar y clasificar a los individuos, comparándolo con las plantillas almacenadas.
Reconocimiento de patrones en biometría
La técnica de reconocimiento de patrones realiza las siguientes tareas:
Classification - Identificación de caracteres manuscritos, CAPTCHA, distinguiendo humanos de computadoras.
Segmentation - Detección de regiones de texto o regiones faciales en imágenes.
Syntactic Pattern Recognition - Determinar cómo se relacionan un grupo de símbolos u operadores matemáticos y cómo forman una expresión significativa.
La siguiente tabla destaca el papel del reconocimiento de patrones en biometría:
| Tarea de reconocimiento de patrones | Entrada | Salida |
|---|---|---|
| Reconocimiento de caracteres (reconocimiento de firmas) | Señales ópticas o trazos | Nombre del personaje |
| Reconocimiento de locutor | Voz | Identidad del hablante |
| Huella digital, imagen facial, imagen de geometría de la mano | Imagen | Identidad del usuario |
Componentes del reconocimiento de patrones
La técnica de reconocimiento de patrones extrae un patrón aleatorio de rasgos humanos en una firma digital compacta, que puede servir como un identificador biológico. Los sistemas biométricos utilizan técnicas de reconocimiento de patrones para clasificar a los usuarios e identificarlos por separado.
Los componentes del reconocimiento de patrones son los siguientes:
Algoritmos populares en el reconocimiento de patrones
Los algoritmos de generación de patrones más populares son:
Algoritmo de vecino más cercano
Debe tomar el vector del individuo desconocido y calcular su distancia de todos los patrones en la base de datos. La distancia más pequeña da la mejor combinación.
Algoritmo de retropropagación (backprop)
Es un algoritmo un poco complejo pero muy útil que involucra muchos cálculos matemáticos.