HERRAMIENTAS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES (PATTERN MATCHING)

Estas herramientas se utilizan para localizar objetos en una imagen que previamente han sido aprendidos por el sistema. Algunas de las características que se buscan en las herramientas de reconocimiento de patrones son: que puedan localizar el objeto a muy alta velocidad, que la localización sea de altísima precisión, es decir, que sea capaz de dar las coordenadas donde se encuentra el objeto con precisión por debajo del píxel, y por último que si el objeto está parcialmente ocluido pueda ser capaz de localizarlo igualmente.

Las técnicas de reconocimiento de patrones utilizan primero una fase de aprendizaje o entrenamiento donde se le enseña al sistema el objeto u objetos que deberá tomar como patrón, la segunda fase es la de localización sobre cualquier imagen de los objetos o patrones aprendidos.

Los sistemas de entrenamiento se han basado históricamente en técnicas de correlación, que tienen en cuenta todos los píxeles de una región de interés. Los métodos más avanzados basados en redes neuronales se concentran en las propiedades que describen el objeto, de esta forma tienen una velocidad de proceso más rápida y una mayor eficiencia en el reconocimiento incluso en patrones de muy baja calidad. El resultado del proceso de aprendizaje se denomina “clasificador” y en algoritmos avanzados, un clasificador puede haber sido creado a partir de múltiples modelos. De esta forma, se pueden identificar múltiples patrones simultáneamente.

El tamaño y el ángulo de los objetos puede ser un problema añadido aunque algoritmos avanzados permiten hacer el proceso de aprendizaje en varios ángulos y tamaños. Una vez aprendidas todas las posibles posiciones y tamaños se puede guardar el clasificador.

Hay muchas técnicas de búsqueda y su aplicación depende de los requisitos de velocidad y precisión de cada aplicación.

En estas herramientas es frecuente que se pueda seleccionar distintos parámetros de búsqueda, por ejemplo la dirección de barrido, que puede ser de arriba abajo o de derecha a izquierda, seleccionar o no la posibilidad de que los objetos estén rotados, etc. Con estos tipos de ajustes, que dependen en gran medida del tipo de aplicación, se puede incrementar la velocidad y la precisión.