Sammanfattning —Det primära målet med mönsterigenkänning är övervakad eller oövervakad klassificering. Bland de olika ramar där mönsterigenkänning traditionellt har formulerats har det statistiska tillvägagångssättet studerats och använts mest intensivt i praktiken. På senare tid har neurala nätverk tekniker och metoder som importerats från statistisk inlärningsteori fått ökad uppmärksamhet. Utformningen av ett igenkänningssystem kräver noggrann uppmärksamhet på följande frågor: definition av mönsterklasser, avkänningsmiljö, mönsterrepresentation, funktionsextraktion och -val, klusteranalys, klassificeringsdesign och -inlärning, urval av utbildnings- och testprover samt utvärdering av prestanda. Trots nästan 50 års forskning och utveckling inom detta område är det allmänna problemet med att känna igen komplexa mönster med godtycklig orientering, läge och skala fortfarande olöst. Nya och framväxande applikationer, såsom datautvinning, webbsökning, hämtning av multimediadata, ansiktsigenkänning och kursiv handstilsigenkänning, kräver robusta och effektiva mönsterigenkänningstekniker. Syftet med detta granskningsdokument är att sammanfatta och jämföra några av de välkända metoder som används i olika skeden av ett mönsterigenkänningssystem och identifiera forskningsområden och tillämpningar som ligger i framkant inom detta spännande och utmanande område.
Mönsterigenkänning har tillämpats i stor utsträckning inom karaktär, tal, bild och sensation applications REF.
Statistical Pattern Recognition: A Review
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}