El reconocimiento de patrones es la ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería, computación y matemáticas relacionados con objetos físicos o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos.
El reconocimiento de patrones es una técnica de la inteligencia artificial y es empleado por tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural y la visión computacional.
El reconocimiento de patrones se apoya de otras técnicas de la IA como:
· Lógica Difusa
· Minería de Datos
· Redes Neuronales
· Agentes
· Robótica
Además se apoya en técnicas de otras ciencias
· Estadística
· Geometría
· Teoría de Lenguajes
· Lógica Simbólica
· Entre otras
Con el uso del reconocimiento de patrones se pretende automatizar la identificación de patrones simples o estructurados y modelar diversos procesos preceptúales como lo son la visión y la audición.
El uso de reconocimiento de patrones se ha visto reflejado en terapias de lenguaje mediante el reconocimiento de la voz y sonidos, en las imágenes de rayos X, de positrones y de resonancia magnética nuclear (RMN), de ultrasonido (donde se desarrollan técnicas para mejorar la identificación y seguimiento de formas, como la actividad del feto en el útero) o la cirugía plástica, en la cual se puede generar una reconstrucción tridimensional de la parte del cuerpo a intervenir y así mostrar diferentes vistas al paciente y explicarle mejor en qué consistirá su tratamiento, el resultado final y las modificaciones que se le aplicarían durante una operación.
Reconocimiento de Patrones en México
Científicos de la UNAM elaboran nuevos modelos de cirugía asistida por computadora a partir de sus trabajos sobre tecnología con imágenes, lo cual se podrá aplicar en áreas complejas, como arterias, venas pulmonares, esófago, estómago y próstata.
Con la investigación sobre diferentes maneras de interacción entre radiación y materia se podría hacer una reconstrucción tridimensional, estudios de estructuras complicadas, reconocimiento de patrones y aplicaciones del procesamiento de gráficos en apoyo a los adelantos en materia biológica, médica y biomédica, detalló el especialista.
Se diseñan soluciones y métodos a planteamientos de médicos y biólogos en los que se involucra a expertos en física, ingeniería y computación. Un ejemplo de la aplicación sería cuando la glucosa se dirige a áreas activas del cerebro en cierto momento, si hay una lesión o anormalidad no lo hace como se espera, y entonces se presentan aspectos que, combinados con otra información, permiten determinar si hay patologías y qué regiones se activan.
En el ámbito microscópico, se ha trabajado en la reconstrucción tridimensional de núcleos celulares, en particular de la cromatina, que forma el núcleo en células animales, y en neuronas dopaminérgicas de la sustancia nigra de pacientes con mal de Parkinson.
Aplicaciones
Los sistemas de reconocimiento de patrones tienen diversas aplicaciones. Algunas de las más relevantes y utilizadas actualmente son:
Previsión meteorológica: poder clasificas todos los datos meteorológicos según diversos patrones, con el conocimiento a pariori que tenemos de las diferentes situaciones que pueden aperecer 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 teleoperadores informáticos.
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.
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.
Ejemplos con imágenes
En esta ocasión para el reconocimiento de patrones, voy a trabajar con unas imágenes, básicamente leerla y manipularlas en sus colores.
El software que utilice es Octave en Ubuntu con un paquete de imágenes muy interesante Octave-image.
Lo primero que vas a hacer el leer la imagen con la instrucción imread
ima=imread(“/home/linda/documents/arbol.gif”)
De esta manera la imagen se queda almacenada en ima está la pueden visualizar con la instrucción imshow(ima)
También podemos poner la imagen en blanco y negro con la instrucción
Imabw=im2bw(ima, 0.5)
Cuando tenemos una imagen en blanco y negro podemos calcular su área en pixels con la instrucción bwarea, como se puede ver en la imagen.
Por ultimo con la instrucción imnoise agregamos ruido a la imagen como se ve en la figura.
Imgnoi=imnoise(img,’salt & pepper’)
¿Se dieron por vencidos con la chamba que tenían originalmente? :P Te pongo siete puntos.
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