간단히 말해서, 패턴 인식은 데이터로부터 중요한 특징이나 속성을 추출하여 입력 데이터를 식별할 수 있는 부류로 분류 (Classification) 으로 정의될 수 있다. 일기 예보를 패턴 인식 문제로 다룰 수 있는데, 인식 시스템은 입력으로 받아들인 천기도에서 중요한 특징을 추출하여 천기도를 해석한 다음, 추출된 특징을 바탕으로 일기 예보를 하게 된다. 의료 진단 (Diagnosis) 역시 패턴 인식 문제로 다룰 수 있다. 어떤 증상이 인식 시스템의 입력 데이터 역할을 하는데, 이 때 인식 시스템은 입력 데이터인 증상을 분석하여 질병을 구별해 낸다. 문자인식 (Character Recognition) 시스템은 광학 신호를 입력 데이터로 받아들여 그 문자의 이름을 식별하는 패턴 인식 시스템이다. 음성인식 (Speech Recognition) 시스템에서는 입력 데이터로 받아들인 음향의 파형에 바탕을 두고 발음된 단어의 이름을 식별해 낸다

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우리는 군중 속에서 친구를 찾아낼 수 있고, 그 친구가 말하는 것을 인식할 수 있다. 아는 사람의 음성을 알아차릴 수 있다. 우리는 필기된 문자나 기호, 그리고 그림 등을 보고 이해 (Understanding) 할 수 있으며, 지문을 분석할 수도 있다. 화난 몸짓과 미소짓는 표정을 서로 구별할 수 있다. 인간이 매우 복잡한 정보 시스템이라 할 수 있는 부분적인 이유는 월등한 패턴인식 능력을 보유하고 있기 때문이다. 패턴인식과 연관 (association) 은 인간의 사고 (Thinking) 의 핵심을 이룬다. 이러한 활동은 우리의 의식 영역 밖에서 수백만의 동작이 병렬로 수행된다. 만일 인공지능 (Artificial Intelligence) 가 막다른 벽에 부딪힌다면, 그것은 이러한 과정을 모방할 수 없었기 때문일 것이다.

논리적인 측면에서 볼 때, 패턴인식 문제에 대한 연구는 두가지의 주요 범주로 나눌 수 있다. 하나는 인간 및 다른 유기체의 패턴 인식 능력에 대하여 연구하는 것이고, 다른 하나는 특정 응용 분야에서 주어진 인식 업무를 수행할 수 있는 장치들을 설계하기 위한 이론과 기법을 개발하는 것이다. 첫 번째 문제 영역은 심리학 (Psychology), 생리학 (physiology), 생물학과 같은 학문 분야와, 두 번째 문제 영역은 주로 공학, 컴퓨터 (Computer) 그리고 정보 과학과 관련된다 ...... (고려대 : Computer Vision & Pattern Recognition lab : 이성환)

패턴인식 기술은 다양한 형태의 데이터에 포함되어 있는 패턴정보를 자동으로 추출하여 응용하는 기술로서 크게는 컴퓨터 응용 소프트웨어 기술, 작게는 인공지능 기술로 분류된다. 컴퓨터가 발명되면서 연구되기 시작한 이 분야의 기술은 인간의 시청각을 통한 인지 (Cognition)  능력을 컴퓨터 상에 모방하는 것을 목표로 한다. 인간에 있어서 패턴인식 능력이란 넓은 의미에서는 다양한 감각 기관을 통하여 전달되는 정보를 처리, 분석, 종합하여 외부 현상을 파악하고 이해하는 기능을 일컫는다. 또 좁게는 기억하고 있는 패턴과 동일 또는 유사한 형태의 존재유무를 알아내는 능력을 말한다. 문자의 형태를 인지하여 문장의 의미를 파악한다거나 시시각각으로 변하는 경제지표를 분석하여 미래를 예측 (Prediciton) 하는 것들이 대표적인 패턴인식의 능력이다 ....... (KAIST : AI & Pattern Recognition lab : 관심 연구 : 김진형)

 

video :

지각 (시각 정보처리, 시각 패턴재인) : 인지심리학 :  KUOCW  남기춘  2014/03/11

 

지각 (시각 패턴재인) : 인지심리학 :  KUOCW  남기춘  2014/03/13

 

지각 (말 재인, 범주 지각, 맥락과 패턴재인), 주의와 수행 (청각주의, 시각주의) : 인지심리학 :  KUOCW  남기춘  2014/03/18