Fonctionnement, types et applications de la reconnaissance de formes

La reconnaissance de modèles est un processus d'analyse de données qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour classer les données d'entrée en objets, classes ou catégories en fonction de modèles, de caractéristiques ou de régularités reconnus dans les données. Il a plusieurs applications dans les domaines de l'astronomie, de la médecine, de la robotique et de la télédétection par satellite, entre autres.

La reconnaissance de formes implique deux méthodes de classification principales :

La reconnaissance de formes est mise en œuvre via plusieurs approches. Bien qu'il soit difficile de décider d'une approche particulière pour effectuer des tâches de reconnaissance, nous discuterons de six méthodes populaires couramment utilisées par les professionnels et les entreprises pour la reconnaissance des formes.

Méthodes de reconnaissance de formes

Cette approche de reconnaissance de formes utilise des données statistiques historiques qui apprennent à partir de formes et d'exemples. La méthode collecte des observations et les traite pour définir un modèle. Ce modèle se généralise ensuite sur les observations collectées et applique les règles à de nouveaux ensembles de données ou exemples.

La reconnaissance de formes syntaxiques implique des formes complexes qui peuvent être identifiées à l'aide d'une approche hiérarchique. Les modèles sont établis en fonction de la manière dont les primitives (par exemple, les lettres d'un mot) interagissent les unes avec les autres. Un exemple de ceci pourrait être la façon dont les primitives sont assemblées en mots et en phrases. De tels échantillons de formation permettront le développement de règles grammaticales qui montrent comment les phrases seront lues à l'avenir.

Cette méthode utilise des réseaux de neurones artificiels (ANN) et apprend à partir de relations entrées/sorties complexes et non linéaires, s'adapte aux données et détecte des modèles. La méthode la plus populaire et la plus efficace dans les réseaux de neurones est la méthode feed-forward. Dans cette méthode, l'apprentissage se produit en donnant une rétroaction aux modèles d'entrée. C'est un peu comme si les humains apprenaient de leurs expériences et erreurs passées. Le modèle basé sur ANN est considéré comme la méthode de reconnaissance de formes la plus coûteuse par rapport aux autres méthodes en raison des ressources informatiques impliquées dans le processus.

La correspondance de modèles est l'une des plus simples de toutes les approches de reconnaissance de formes. Ici, la similarité entre deux entités est déterminée en faisant correspondre l'échantillon avec le modèle de référence. De telles méthodes sont généralement utilisées dans le traitement d'image numérique, où de petites sections d'une image sont mises en correspondance avec une image modèle stockée. Certains de ses exemples concrets incluent le traitement d'images médicales, la reconnaissance faciale et la navigation robotique.

Dans l'approche floue, un ensemble de motifs est partitionné en fonction de la similitude des caractéristiques des motifs. Lorsque les caractéristiques uniques d'un motif sont correctement détectées, les données peuvent être facilement classées dans cet espace de caractéristiques connu. Même le système visuel humain ne parvient pas parfois à reconnaître certains composants malgré le balayage d'objets pendant une longue période. Il en va de même pour le monde numérique, où les algorithmes ne peuvent pas déterminer la nature exacte d'un objet. Par conséquent, l'approche floue vise à classer les objets en fonction de plusieurs caractéristiques similaires dans les motifs détectés.

Une approche hybride utilise une combinaison des méthodes ci-dessus pour tirer parti de toutes ces méthodes. Il utilise plusieurs classificateurs pour détecter des modèles où chaque classificateur est formé sur un espace de caractéristiques spécifique. Une conclusion est tirée sur la base des résultats accumulés de tous les classificateurs.

Voir plus: Top 10 des algorithmes d'apprentissage automatique en 2022

La reconnaissance de formes est appliquée à tous les types de données, y compris les images, les vidéos, le texte et l'audio. Comme le modèle de reconnaissance de formes peut identifier des modèles récurrents dans les données, les prédictions faites par ces modèles sont assez fiables.

La reconnaissance des formes implique trois étapes clés : analyser les données d'entrée, extraire les formes et les comparer avec les données stockées. Le processus peut être divisé en deux phases :

Ces phases peuvent être subdivisées en modules suivants :

La collecte de données est la première étape de la reconnaissance des formes. La précision de la reconnaissance dépend en grande partie de la qualité des ensembles de données. En tant que tel, l'utilisation d'ensembles de données open source est préférable et peut faire gagner du temps au lieu de processus manuels de collecte de données. Ainsi, la réception de données du monde réel lance le processus de reconnaissance.

Une fois les données reçues en entrée, les algorithmes démarrent l'étape de prétraitement, où les données sont nettoyées et les impuretés sont corrigées pour produire des ensembles de données complets qui donnent de bonnes prédictions. Le prétraitement implique la segmentation des données. Par exemple, lorsque vous regardez une photo de groupe publiée par un ami sur les réseaux sociaux, vous vous rendez compte que vous connaissez certains des visages de la photo, ce qui attire votre attention. C'est ce que signifie le prétraitement.

Le prétraitement est couplé à l'amélioration. Par exemple, imaginez que vous visualisez la même photo, mais qu'elle a dix ans de plus. Maintenant, juste pour être sûr que les visages familiers sont réels, vous commencez à comparer leurs yeux, leur teint et d'autres traits physiques. C'est là que l'amélioration se produit. Il s'agit d'un processus de lissage et de normalisation qui tente de corriger l'image des fortes variations. En conséquence, les données deviennent faciles à interpréter pour les modèles.

Ensuite, les caractéristiques sont extraites des données d'entrée prétraitées. Ici, les données d'entrée sont converties en un vecteur de caractéristiques, représentant une version réduite d'un ensemble de caractéristiques. Cette étape résout le problème de la haute dimensionnalité de l'ensemble de données d'entrée. Cela signifie que seules les caractéristiques pertinentes sont extraites plutôt que d'utiliser l'ensemble de données complet.

Une fois les fonctionnalités extraites, vous devez sélectionner les fonctionnalités les plus susceptibles de fournir des résultats précis. Une fois ces fonctionnalités présélectionnées, elles sont envoyées pour une classification plus poussée.

Les caractéristiques extraites sont ensuite comparées à un modèle similaire stocké dans la base de données. Ici, l'apprentissage peut se faire de manière supervisée et non supervisée. La méthode supervisée a une connaissance préalable de chaque catégorie de modèle, tandis que l'apprentissage de la méthode non supervisée se fait à la volée. Au fur et à mesure que les modèles sont mis en correspondance avec les données stockées, la classification des données d'entrée se produit.

La classification est suivie d'une étape de post-traitement, qui prend des décisions sur les meilleures façons d'utiliser les résultats pour guider le système efficacement. De plus, cela implique d'analyser chaque segment des données identifiées ou classifiées pour en tirer des informations supplémentaires. Ces informations extraites sont ensuite mises en œuvre dans la pratique pour les futures tâches de reconnaissance de formes.

Voir plus : Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ? Fonctionnement, algorithmes et usages

La reconnaissance de formes utilise plusieurs outils, tels que l'analyse statistique des données, la probabilité, la géométrie computationnelle, l'apprentissage automatique et le traitement du signal, pour tirer des conclusions à partir des données. Comme le modèle de reconnaissance est largement utilisé dans toutes les industries, ses applications varient de la vision par ordinateur, la détection d'objets et la reconnaissance de la parole et du texte au traitement radar.

Examinons quelques domaines importants qui intègrent la reconnaissance de formes d'une manière ou d'une autre.

Applications de reconnaissance de formes

Aujourd'hui, les outils de reconnaissance d'images sont utilisés par les systèmes de sécurité et de surveillance dans tous les secteurs. Ces appareils capturent et surveillent plusieurs flux vidéo à la fois. Cela permet de détecter les intrus potentiels. La même technologie de reconnaissance d'image est utilisée dans les centres d'affaires, les entreprises informatiques et les installations de production que les systèmes d'identification faciale.

Un autre corollaire de la même application est présenté par le « système de détection d'émotions ». Ici, la reconnaissance de formes est appliquée aux images et aux séquences vidéo pour analyser et détecter les émotions humaines d'un public en temps réel. L'objectif de ces systèmes est d'identifier l'humeur, le sentiment et l'intention des utilisateurs. Ainsi, des modèles d'apprentissage en profondeur sont utilisés pour détecter les modèles d'expressions faciales et le langage corporel des personnes. Ces données peuvent ensuite être utilisées par les organisations pour affiner leurs campagnes marketing et ainsi améliorer l'expérience client.

Un autre cas d'utilisation de la reconnaissance d'images est celui de la « détection d'objets ». Il s'agit d'un outil clé pour les applications de recherche visuelle. Dans ce cas, les objets d'un segment d'image ou de vidéo sont identifiés et étiquetés. Il constitue la base de la recherche visuelle dans laquelle les utilisateurs peuvent rechercher et comparer des images étiquetées.

Grâce à la transformation numérique dans tous les secteurs, les systèmes d'IA basés sur la reconnaissance d'images sont devenus extrêmement populaires. Selon un récent rapport d'Expert Market Research, le marché mondial de la reconnaissance d'images s'élevait à 29,9 milliards de dollars en 2022 et devrait se développer à un TCAC de 14,80 % entre 2023 et 2028.

Les algorithmes de reconnaissance sont généralement utilisés pour identifier des modèles dans les données textuelles, qui sont ensuite utilisées dans des applications telles que la traduction de texte, la correction grammaticale, la détection de plagiat, etc. Certains algorithmes de reconnaissance de modèles basés sur l'apprentissage automatique sont utilisés pour classer les documents et détecter automatiquement les passages de texte sensibles. Cela s'applique aux secteurs de la finance et de l'assurance, où la reconnaissance de formes de texte est utilisée pour la détection des fraudes.

Aujourd'hui, presque tous les smartphones et ordinateurs portables disposent d'une fonction d'identification par empreinte digitale pour protéger l'appareil contre tout accès non autorisé. En effet, ces appareils intelligents ont utilisé l'analyse de modèles pour connaître les caractéristiques de votre empreinte digitale et décider d'autoriser ou de refuser la demande d'accès de l'utilisateur.

Lors de l'observation de la façon dont les tremblements de terre et autres calamités naturelles perturbent la croûte terrestre, la reconnaissance des formes est un outil efficace pour étudier ces paramètres terrestres. Par exemple, les chercheurs peuvent étudier les enregistrements sismiques et identifier des modèles récurrents pour développer des modèles résistants aux catastrophes qui peuvent atténuer les effets sismiques dans le temps.

Les assistants personnels et les convertisseurs parole-texte sont des systèmes de reconnaissance vocale et audio qui fonctionnent selon les principes de reconnaissance de formes. Par exemple, Siri d'Apple et Alexa de Samsung sont des outils qui perçoivent et analysent les signaux audio et vocaux pour comprendre le sens des mots et des phrases et accomplir les tâches associées.

La pertinence de la reconnaissance des formes dans le domaine médical a été mise en évidence par un article récent publié par Nature Communications en février 2021. On a supposé que le COVID-19 affectait davantage le groupe d'âge plus âgé que les personnes plus jeunes, et les chercheurs du MIT ont estimé que ce n'était pas seulement dû au vieillissement du système immunitaire, mais également aux modifications pulmonaires qui accompagnent l'âge.

La communauté scientifique du MIT a étudié les images pulmonaires des personnes âgées et a utilisé la reconnaissance des formes pour identifier un changement dans les formes pulmonaires des groupes plus âgés. L'étude a établi que le vieillissement provoquait un raidissement des tissus pulmonaires et montrait des expressions géniques différentes de celles observées chez les individus plus jeunes.

Ces techniques de reconnaissance de formes sont également utilisées pour détecter et prévoir le cancer. Par exemple, les systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS) utilisent des méthodes de reconnaissance de formes pour diagnostiquer les patients en fonction de leurs symptômes, tandis que les systèmes de détection assistée par ordinateur (CAD) aident les médecins à interpréter les images médicales. Les applications de CAO incluent le cancer du sein, le cancer du poumon, etc.

La reconnaissance de formes peut être utilisée sur les plateformes de médias sociaux comme outil de sécurité. Il peut être utilisé pour trouver des messages offensants, détecter des militants religieux présumés, identifier des criminels ou se concentrer sur des tweets qui provoquent des troubles civils. Il peut également être utilisé pour identifier les messages ou les commentaires qui indiquent une automutilation et des pensées suicidaires.

Alors que les médias sociaux génèrent déjà d'énormes quantités de données chaque jour, l'IA peut transformer ces données en informations exploitables. Par exemple, Facebook est connu pour utiliser la reconnaissance de formes pour détecter les faux comptes en utilisant les photos de profil d'un individu.

Les réseaux organisationnels peuvent utiliser des systèmes de sécurité basés sur la reconnaissance de formes qui détectent les tendances d'activité et réagissent à l'évolution du comportement des utilisateurs pour bloquer les pirates potentiels. Si les équipes de cybersécurité ont un accès instantané aux modèles de logiciels malveillants, elles peuvent prendre les mesures appropriées avant qu'une attaque ou une menace ne frappe le réseau. Par exemple, les systèmes de détection d'intrusion sont des filtres d'IA qui se trouvent à l'intérieur d'un réseau d'entreprise et recherchent les menaces potentielles sur le réseau.

Dans les temps modernes, les groupes de travail robotiques sont devenus courants dans toutes les industries. Les robots sont de plus en plus utilisés pour effectuer des tâches dangereuses. Par exemple, la détection de matières radioactives est aujourd'hui effectuée par des robots. Ces machines utilisent la reconnaissance de formes pour accomplir la tâche. Dans ce cas, la caméra du robot capture des images d'une mine, extrait les caractéristiques discriminantes et utilise des algorithmes de classification pour séparer les images en dangereuses ou non dangereuses en fonction des caractéristiques détectées.

La reconnaissance optique de caractères OCR convertit les images numérisées de texte, de photos et de captures d'écran en documents modifiables. Le processus de reconnaissance de caractères élimine le besoin d'écrire des documents manuellement, ce qui permet de gagner du temps et d'augmenter l'efficacité. Par exemple, les éditeurs de documents PDF et les bibliothèques numériques font référence à de tels programmes avec des fonctions de reconnaissance de caractères intégrées.

Le codage est un autre domaine où la reconnaissance de formes est largement utilisée. La reconnaissance de formes aide les développeurs à identifier les erreurs dans les codes. Certains des exemples populaires incluent:

Voir plus : Top 10 des logiciels et plateformes de reconnaissance vocale en 2022

Alors que les applications de reconnaissance de formes deviennent plus futuristes et intelligentes, les systèmes d'IA avancés sont bien placés pour automatiser entièrement les tâches et résoudre des problèmes analytiques complexes. Alors que des possibilités infinies existent quant à ce que ces outils intelligents d'IA peuvent réaliser, l'avenir de la reconnaissance des formes est entre les mains de la PNL, du diagnostic médical, de la robotique et de la vision par ordinateur, entre autres.

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Source de l'image : Shutterstock

Chercheur en IA