Örüntü Tanıma (Pattern Recognition)

Bilgisayarlı Örüntü Tanıma (Pattern Recognition)

Görme olayında nesnelerin ne olduğunun belirlenmesine örüntü tanıma süreci ya da kısaca tanıma denir. Örüntü Tanıma diğer adıyla Pattern Recognition çok geniş bir konu olmakla beraber yapay zekanın  üstünde durduğu ve sürekli gelişen bir konu olduğundan bahsedebiliriz.

Örüntü Tanımaya örnek vermek gerekirse, insan yüzünün tanınması, parmak izi, avuç içi tanınması, karakter tanıma, barkod tanıma verebiliriz.

İnsan yüzünün tanınması, kimlik tespiti ve güvenlik açısından büyük önem taşımaktadır. Yüz tanıma yani Face Recognition, suçluların takibinde ve çok gizliliği olan (kozmik oda gibi) yerlerde tercih edilen bir yöntemdir. Face Recognition yapay zekanın ilgilendiği konulardan biridir.

Yüz tanıma problemlerini üç gruba ayırabiliriz.

• Yüzü bulma (Face Detection)
• Yüzü kesimleme(bölümleme- Face Segmentation)
• Yüz doğrulama(face Idenfication)

Parmak izi tanıması ise günümüzde sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bilindiği üzere dünyada ki her insanın parmak izi birbirinden farklıdır. Bunun yanında, yüz şekli, el ve yüz yapısı, iris, imza ve ses gibi yapılar da farklılıklar göstermektedir. Parmak izi tanıması genel olarak şu aşamalardan geçmektedir.

• Girişin Algılanması (Input Sensing) : Algılayıcılar, sensörler örnek verilebilir.
• Özelliklerin Çıkarılması (Feature Extraction) : Örneğin parmak izi insana özgü 30 özellik barındırır. (Fakat 12’si genellikle kullanılmaktadır)
• Karşılaştırma ve Sonuç (Matching and Result) : Parmak izi tanıması yapılan kişinin verisi, veritabanı ile karşılaştırılır. Ve sonuç belirlenir.
• Düzeltme ve Depolama(Storage and Retrieval) : Eğer kayıt bulunamazsa veri, veritabanına eklenir.
• Sınıflandırma (Classification) : Bu kısımda ise, izler yapısına ve özelliklerine göre sınıflandırılır.

Karakter tanıma da yapay zekanın araştırma konularından biridir. Genelde bu sistemlere OCR  (Optical Character Recognition) sistemleri de denir. Bu sistemlerde basılı olan karakterler de başarı oranı yüksek iken, el yazısı gibi kişiye özgü tanımlamalar da ise başarı oranı düşüktür.

OCR programlarına örnek vermek gerekirse, Abbyy Fine Reader programı verilebilir.