Funktionsweise, Typen und Anwendungen der Mustererkennung

Mustererkennung ist ein Datenanalyseprozess, der Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um Eingabedaten auf der Grundlage erkannter Muster, Merkmale oder Regelmäßigkeiten in Daten in Objekte, Klassen oder Kategorien zu klassifizieren. Es gibt zahlreiche Anwendungen unter anderem in den Bereichen Astronomie, Medizin, Robotik und Satellitenfernerkundung.

Die Mustererkennung umfasst zwei primäre Klassifizierungsmethoden:

Die Mustererkennung wird über mehrere Ansätze implementiert. Während es schwierig ist, sich für einen bestimmten Ansatz zur Durchführung von Erkennungsaufgaben zu entscheiden, werden wir sechs beliebte Methoden besprechen, die häufig von Fachleuten und Unternehmen zur Mustererkennung verwendet werden.

Methoden der Mustererkennung

Dieser Mustererkennungsansatz nutzt historische statistische Daten, die aus Mustern und Beispielen lernen. Die Methode sammelt Beobachtungen und verarbeitet sie, um ein Modell zu definieren. Dieses Modell verallgemeinert dann die gesammelten Beobachtungen und wendet die Regeln auf neue Datensätze oder Beispiele an.

Bei der syntaktischen Mustererkennung handelt es sich um komplexe Muster, die mithilfe eines hierarchischen Ansatzes identifiziert werden können. Muster werden basierend auf der Art und Weise erstellt, wie Grundelemente (z. B. Buchstaben in einem Wort) miteinander interagieren. Ein Beispiel hierfür könnte sein, wie Grundelemente in Wörtern und Sätzen zusammengesetzt werden. Solche Trainingsbeispiele ermöglichen die Entwicklung grammatikalischer Regeln, die zeigen, wie Sätze in Zukunft gelesen werden.

Diese Methode nutzt künstliche neuronale Netze (ANN) und lernt aus komplexen und nichtlinearen Eingabe-/Ausgabebeziehungen, passt sich an Daten an und erkennt Muster. Die beliebteste und effektivste Methode in neuronalen Netzen ist die Feed-Forward-Methode. Bei dieser Methode erfolgt das Lernen durch Rückmeldung zu Eingabemustern. Das ist so, als würden Menschen aus ihren vergangenen Erfahrungen und Fehlern lernen. Das ANN-basierte Modell wird im Vergleich zu anderen Methoden aufgrund der dafür benötigten Rechenressourcen als die teuerste Mustererkennungsmethode eingestuft.

Der Vorlagenabgleich ist einer der einfachsten Mustererkennungsansätze überhaupt. Hier wird die Ähnlichkeit zwischen zwei Entitäten durch den Abgleich der Probe mit der Referenzvorlage bestimmt. Solche Methoden werden typischerweise in der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt, wo kleine Bildausschnitte einem gespeicherten Vorlagenbild zugeordnet werden. Zu den Beispielen aus der Praxis gehören medizinische Bildverarbeitung, Gesichtserkennung und Roboternavigation.

Beim Fuzzy-Ansatz wird eine Reihe von Mustern basierend auf der Ähnlichkeit der Merkmale der Muster unterteilt. Wenn die einzigartigen Merkmale eines Musters korrekt erkannt werden, können Daten problemlos in diesen bekannten Merkmalsraum klassifiziert werden. Selbst das menschliche visuelle System erkennt manchmal trotz längerem Scannen von Objekten bestimmte Komponenten nicht. Das Gleiche gilt für die digitale Welt, in der Algorithmen die genaue Beschaffenheit eines Objekts nicht herausfinden können. Daher zielt der Fuzzy-Ansatz darauf ab, Objekte anhand mehrerer ähnlicher Merkmale in den erkannten Mustern zu klassifizieren.

Ein Hybridansatz verwendet eine Kombination der oben genannten Methoden, um alle diese Methoden zu nutzen. Es verwendet mehrere Klassifikatoren, um Muster zu erkennen, wobei jeder Klassifikator auf einen bestimmten Merkmalsraum trainiert wird. Basierend auf den gesammelten Ergebnissen aller Klassifikatoren wird eine Schlussfolgerung gezogen.

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Die Mustererkennung wird für Daten aller Art angewendet, einschließlich Bild, Video, Text und Audio. Da das Mustererkennungsmodell wiederkehrende Muster in Daten identifizieren kann, sind die von solchen Modellen getroffenen Vorhersagen recht zuverlässig.

Die Mustererkennung umfasst drei wichtige Schritte: Analyse der Eingabedaten, Extraktion von Mustern und Vergleich mit den gespeicherten Daten. Der Prozess kann weiter in zwei Phasen unterteilt werden:

Diese Phasen können weiter in die folgenden Module unterteilt werden:

Die Datenerfassung ist der erste Schritt der Mustererkennung. Die Genauigkeit der Erkennung hängt maßgeblich von der Qualität der Datensätze ab. Daher ist die Verwendung von Open-Source-Datensätzen vorzuziehen und kann anstelle manueller Datenerfassungsprozesse Zeit sparen. Somit startet der Empfang von Daten aus der realen Welt den Erkennungsprozess.

Sobald die Daten als Eingabe empfangen wurden, beginnen die Algorithmen mit dem Vorverarbeitungsschritt, in dem die Daten bereinigt und Verunreinigungen behoben werden, um umfassende Datensätze zu erstellen, die gute Vorhersagen liefern. Die Vorverarbeitung umfasst die Datensegmentierung. Wenn Sie sich beispielsweise ein Gruppenfoto ansehen, das ein Freund in den sozialen Medien gepostet hat, stellen Sie fest, dass Sie einige der Gesichter auf dem Bild kennen, was Ihre Aufmerksamkeit erregt. Das ist es, was Vorverarbeitung bedeutet.

Die Vorverarbeitung ist mit der Verbesserung verbunden. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie sehen dasselbe Foto, es ist jedoch zehn Jahre älter. Um sicherzugehen, dass die bekannten Gesichter echt sind, beginnen Sie nun damit, ihre Augen, ihren Hautton und andere körperliche Merkmale zu vergleichen. Hier geschieht die Verbesserung. Dabei handelt es sich um einen Glättungs- und Normalisierungsprozess, der versucht, starke Abweichungen im Bild zu korrigieren. Dadurch werden die Daten für die Modelle einfacher zu interpretieren.

Als nächstes werden Merkmale aus den vorverarbeiteten Eingabedaten extrahiert. Hier werden die Eingabedaten in einen Merkmalsvektor umgewandelt, der eine reduzierte Version einer Reihe von Merkmalen darstellt. Dieser Schritt löst das Problem der hohen Dimensionalität des Eingabedatensatzes. Dies bedeutet, dass nur relevante Features extrahiert werden, anstatt den gesamten Datensatz zu verwenden.

Sobald die Features extrahiert sind, sollten Sie Features mit dem höchsten Potenzial für die Lieferung genauer Ergebnisse auswählen. Sobald solche Merkmale in die engere Wahl gezogen werden, werden sie zur weiteren Klassifizierung weitergeleitet.

Extrahierte Merkmale werden dann mit einem ähnlichen Muster verglichen, das in der Datenbank gespeichert ist. Hier kann das Lernen überwacht und unbeaufsichtigt erfolgen. Die überwachte Methode verfügt über Vorkenntnisse zu jeder Musterkategorie, während das unüberwachte Methodenlernen im laufenden Betrieb erfolgt. Wenn Muster schließlich mit den gespeicherten Daten abgeglichen werden, erfolgt die Klassifizierung der Eingabedaten.

Auf die Klassifizierung folgt ein Nachbearbeitungsschritt, der Entscheidungen darüber trifft, wie die Ergebnisse am besten genutzt werden können, um das System effizient zu steuern. Darüber hinaus geht es darum, jedes Segment der identifizierten oder klassifizierten Daten zu analysieren, um weitere Erkenntnisse abzuleiten. Diese gewonnenen Erkenntnisse werden dann für zukünftige Mustererkennungsaufgaben in die Praxis umgesetzt.

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Bei der Mustererkennung werden mehrere Werkzeuge wie statistische Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit, Computergeometrie, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung verwendet, um Rückschlüsse aus Daten zu ziehen. Da das Erkennungsmodell branchenübergreifend umfassend eingesetzt wird, reichen seine Anwendungen von Computer Vision, Objekterkennung und Sprach- und Texterkennung bis hin zur Radarverarbeitung.

Schauen wir uns einige herausragende Bereiche an, die auf die eine oder andere Weise Mustererkennung beinhalten.

Mustererkennungsanwendungen

Heutzutage werden Bilderkennungstools branchenübergreifend von Sicherheits- und Überwachungssystemen eingesetzt. Diese Geräte erfassen und überwachen mehrere Videostreams gleichzeitig. Dies hilft, potenzielle Eindringlinge zu erkennen. In Geschäftszentren, IT-Firmen und Produktionsstätten wird die gleiche Bilderkennungstechnologie wie Gesichtserkennungssysteme eingesetzt.

Eine weitere Folge derselben Anwendung ist das „Emotionserkennungssystem“. Dabei wird Mustererkennung auf Bilder und Videomaterial angewendet, um die menschlichen Emotionen eines Publikums in Echtzeit zu analysieren und zu erkennen. Das Ziel solcher Systeme besteht darin, die Stimmung, Stimmung und Absicht der Benutzer zu erkennen. So werden Deep-Learning-Modelle eingesetzt, um die Muster der Mimik und Körpersprache von Menschen zu erkennen. Diese Daten können Unternehmen dann nutzen, um ihre Marketingkampagnen zu optimieren und dadurch das Kundenerlebnis zu verbessern.

Ein weiterer Anwendungsfall der Bilderkennung ist die „Objekterkennung“. Dies ist ein wichtiges Tool für visuelle Suchanwendungen. Dabei werden Objekte innerhalb eines Bild- oder Videoausschnitts identifiziert und beschriftet. Es bildet die Grundlage der visuellen Suche, bei der Benutzer beschriftete Bilder suchen und vergleichen können.

Dank der digitalen Transformation in allen Branchen erfreuen sich bilderkennungsbasierte KI-Systeme großer Beliebtheit. Laut einem aktuellen Bericht von Expert Market Research belief sich der globale Bilderkennungsmarkt im Jahr 2022 auf 29,9 Milliarden US-Dollar und wird zwischen 2023 und 2028 voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 14,80 % wachsen.

Erkennungsalgorithmen werden typischerweise verwendet, um Muster in Textdaten zu identifizieren, die dann in Anwendungen wie Textübersetzung, Grammatikkorrektur, Plagiatserkennung usw. verwendet werden. Einige auf maschinellem Lernen basierende Mustererkennungsalgorithmen werden verwendet, um Dokumente zu klassifizieren und sensible Textpassagen automatisch zu erkennen . Dies gilt für den Finanz- und Versicherungssektor, wo Textmustererkennung zur Betrugserkennung eingesetzt wird.

Heutzutage verfügen fast alle Smartphones und Laptops über eine Fingerabdruckerkennung, um das Gerät vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Dies liegt daran, dass diese intelligenten Geräte mithilfe einer Musteranalyse die Merkmale Ihres Fingerabdrucks kennengelernt und entschieden haben, ob die Benutzerzugriffsanfrage zugelassen oder abgelehnt wird.

Bei der Beobachtung, wie Erdbeben und andere Naturkatastrophen die Erdkruste stören, ist die Mustererkennung ein wirksames Werkzeug zur Untersuchung solcher irdischen Parameter. Forscher können beispielsweise seismische Aufzeichnungen untersuchen und wiederkehrende Muster identifizieren, um katastrophenresistente Modelle zu entwickeln, die seismische Auswirkungen rechtzeitig abmildern können.

Persönliche Assistenten und Sprach-Text-Konverter sind Sprach- und Audioerkennungssysteme, die auf Mustererkennungsprinzipien basieren. Beispielsweise sind Siri von Apple und Alexa von Samsung Tools, die Audio- und Sprachsignale wahrnehmen und analysieren, um die Bedeutung von Wörtern und Phrasen zu verstehen und die damit verbundenen Aufgaben zu erfüllen.

Die Relevanz der Mustererkennung im medizinischen Bereich wurde in einem kürzlich von Nature Communications im Februar 2021 veröffentlichten Artikel hervorgehoben. Es wurde angenommen, dass COVID-19 die ältere Altersgruppe stärker betraf als jüngere Menschen, und Forscher am MIT waren der Meinung, dass dies nicht nur der Fall war aufgrund der Alterung des Immunsystems, aber auch aufgrund von Lungenveränderungen, die mit zunehmendem Alter einhergehen.

Die wissenschaftliche Gemeinschaft am MIT untersuchte Lungenbilder älterer Menschen und nutzte die Mustererkennung, um eine Veränderung in den Lungenmustern älterer Gruppen zu identifizieren. Die Studie ergab, dass das Altern zu einer Versteifung des Lungengewebes führte und andere Genexpressionen aufwies als bei jüngeren Personen.

Solche Mustererkennungstechniken werden auch zur Erkennung und Prognose von Krebs eingesetzt. Beispielsweise verwenden klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) Mustererkennungsmethoden, um Patienten anhand ihrer Symptome zu diagnostizieren, während computergestützte Erkennungssysteme (CAD) Ärzten bei der Interpretation medizinischer Bilder helfen. Zu den CAD-Anwendungen zählen Brustkrebs, Lungenkrebs usw.

Mustererkennung kann auf Social-Media-Plattformen als Sicherheitstool eingesetzt werden. Es kann verwendet werden, um anstößige Beiträge zu finden, mutmaßliche religiöse Aktivisten aufzuspüren, Kriminelle zu identifizieren oder Tweets zu identifizieren, die Unruhen hervorrufen. Es kann auch verwendet werden, um Beiträge oder Kommentare zu identifizieren, die auf Selbstverletzung und Selbstmordgedanken hinweisen.

Während soziale Medien bereits täglich enorme Datenmengen generieren, kann KI diese Daten in umsetzbare Informationen umwandeln. Es ist beispielsweise bekannt, dass Facebook Mustererkennung einsetzt, um gefälschte Konten anhand der Profilbilder einer Person zu erkennen.

Organisationsnetzwerke können auf Mustererkennung basierende Sicherheitssysteme verwenden, die Aktivitätstrends erkennen und auf sich änderndes Benutzerverhalten reagieren, um potenzielle Hacker zu blockieren. Wenn Cybersicherheitsteams sofortigen Zugriff auf Malware-Muster haben, können sie geeignete Maßnahmen ergreifen, bevor ein Angriff oder eine Bedrohung das Netzwerk erreicht. Bei Intrusion-Detection-Systemen handelt es sich beispielsweise um KI-Filter, die in einem Unternehmensnetzwerk installiert sind und nach potenziellen Bedrohungen im Netzwerk suchen.

In der heutigen Zeit sind Roboter-Einsatzgruppen branchenübergreifend üblich geworden. Roboter werden zunehmend für gefährliche Aufgaben eingesetzt. Beispielsweise wird die Detektion radioaktiver Stoffe heutzutage von Robotern übernommen. Diese Maschinen nutzen Mustererkennung, um die Aufgabe zu erledigen. In diesem Fall erfasst die Kamera des Roboters Bilder einer Mine, extrahiert die Unterscheidungsmerkmale und verwendet Klassifizierungsalgorithmen, um Bilder basierend auf den erkannten Merkmalen in gefährliche und ungefährliche Bilder zu unterteilen.

Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt gescannte Bilder von Texten, Fotos und Screenshots in bearbeitbare Dokumente um. Der Zeichenerkennungsprozess macht das manuelle Schreiben von Dokumenten überflüssig, was Zeit spart und die Effizienz steigert. PDF-Dokumenteditoren und digitale Bibliotheken beziehen sich beispielsweise auf solche Programme mit integrierten Zeichenerkennungsfunktionen.

Die Codierung ist ein weiterer Bereich, in dem die Mustererkennung weit verbreitet ist. Die Mustererkennung unterstützt Entwickler bei der Identifizierung von Fehlern in Codes. Zu den beliebtesten Beispielen gehören:

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Da Mustererkennungsanwendungen immer futuristischer und intelligenter werden, sind fortschrittliche KI-Systeme gut geeignet, Aufgaben vollständig zu automatisieren und komplexe analytische Probleme zu lösen. Während es unzählige Möglichkeiten gibt, was solche intelligenten KI-Tools leisten können, liegt die Zukunft der Mustererkennung unter anderem in den Händen von NLP, medizinischer Diagnose, Robotik und Computer Vision.

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KI-Forscher