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パターン認識(ぱたーんにんしき、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、意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。

音声データから人間の声を認識して取り出し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(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、などの技術がこのパターン認識に含まれる。

人間の脳にとっては非常に当たり前な過程でありながら、コンピュータで実現するには精度・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

・音声認識

・文字認識(OCR)

・全文検索

・画像認識

・人の顔(個人、表情など)

・図形(線画、立体図など各種)

・指紋、虹彩などを使った個人認証

・動作、ジェスチャー

・手話認識

◆ 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) [外部リンク] 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 [外部リンク] サポートページ

◆関連項目

・パターン

・機械学習

・統計分類、文書分類、単純ベイズ分類器

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