Nhận dạng là gì?

Mang tiếng là chuyên gia về nhận dạng mà khi hỏi nhận dạng là gì không định nghĩa một cách thuộc lòng được. Hóa ra trong đống tài liệu của mình đã có, mình đã lướt qua trong một báo cáo nào đó. Trong đó có ghi:

Nhận dạng (pattern recognition) là một ngành thuộc lĩnh vực học máy (machine learning). Nhận dạng nhằm mục đích phân loại dữ liệu (là các mẫu) dựa trên: hoặc là kiến thức tiên nghiệm (a priori) hoặc dựa vào thông tin thống kê được trích rút từ các mẫu có sẵn. Các mẫu cần phân loại thường được biểu diễn thành các nhóm của các dữ liệu đo đạc hay quan sát được, mỗi nhóm là một điểm ở trong một không gian đa chiều phù hợp. Đó là không gian của các đặc tính để dựa vào đó ta có thể phân loại. Quá trình nhận dạng dựa vào những mẫu học biết trước gọi là nhận dạng có thầy hay học có thầy (supervised learning); trong trường hợp ngược lại là học không có thầy (unsupervised learning).

Trong lý thuyết nhận dạng nói chung có ba cách tiếp cận khác nhau:

- Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian.

- Nhận dạng cấu trúc.

- Nhận dạng dựa vào kỹ thuật mạng nơ ron.

Hai cách tiếp cận đầu là các kỹ thuật kinh điển. Cách tiếp cận thứ ba hoàn toàn khác. Nó dựa vào cơ chế đoán nhân, lưu trữ và phân biệt đối tượng mô phỏng theo hoạt động của hệ thần kinh con người. Các cách tiếp cận trên sẽ trình bày trong các phần dưới đây.

Các ứng dụng phổ biến là nhận dạng tiếng nói tự động, phân loại văn bản thành nhiều loại khác nhau (ví dụ: những thư điện tử nào là spam/non-spam), nhận dạng tự động các mã bưu điện viết tay trên các bao thư, hay hệ thống nhận dạng danh tính dựa vào mặt người. Ba ví dụ cuối tạo thành lãnh vực con phân tích ảnh của nhận dạng với đầu vào là các ảnh số.