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Lexikon der Neurowissenschaft: Mustererkennung

Mustererkennung w, E pattern recognition, das Erkennen von Objekten anhand ihrer charakteristischen Muster. Der Mustererkennungsprozeß läßt sich in zwei Teile untergliedern: 1) die Extraktion der Merkmale und 2) deren Klassifikation. In künstlichen neuronalen Netzen werden die zu erkennenden Objekte durch einen Vektor, den Merkmalsvektor, beschrieben. Eine gewisse Schwierigkeit besteht hier in einer guten Auswahl der beschreibenden Merkmale: Sie sollen möglichst ähnlich für Objekte gleicher Kategorie und möglichst verschieden für Objekte unterschiedlicher Kategorien sein. Anwendungen der Mustererkennung ergeben sich u.a. im Bereich der Spracherkennung, Sprecherverifikation, Handschrifterkennung, Einstufung von EKG-Signalen, medizinischen Bilddatenkategorisierung, visuellen Objektklassifikation und militärischen Erkennungsaufgaben. Zur Reduktion der oftmals hochdimensionalen Merkmalsvektoren können u.a. suboptimale Suchstrategien zur Merkmalsauswahl (sequential forward search, sequential backward search) oder die Hauptachsentransformation (mit Dimensionsreduktion) verwendet werden.

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