很多自动化专业的学生在报考的时候都想报考模式识别。你问他为什么要考这个,他可能会说这是最接近人工智能的,或者说这是搞人工智能的。
有一次一个家长深夜给我打电话说:“劝劝我的孩子。”本来调剂可以去一个OK的机构,我只好去某个机构做模式识别。
我马上就答应了,结果同学们都不想和我交流了。他的父亲白嫖拜访了我半个小时。最后,父子俩都没有我的消息。
像这样找模式识别的人不在少数,但真正懂模式识别的人不多。一方面是自动化本科期间开设的课程比较少,另一方面是模式识别这个名字太晦涩太中国化。
我们可以看看书中的定义:
模式的自动处理和解释是通过计算机使用数学技术来研究的。我们把环境和对象统称为“模式”。
张。模式识别(第三版)。北京:清华大学出版社,2010
多么哲学的定义,环境和物体统称为模式。在哲学中,常常用物体来描述事物,环境这个词就更大了。
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一般来说,模式识别要做的就是让计算机对各种信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述、识别、分类和解释的目的。
我们可以从计算机设备和应用的角度来理解这个概念。
从设备的角度来看,设备根据内存大小可以分为L0-L5级,每一级都有相应的应用。
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比如我在大学的时候,应该接触过L0级别的设备,也就是通常所说的单片机。一个用C语言写的小型开源操作系统OSlw,大神已经写好了,内置了一系列机器学习的算法库,可以大大提高从PC到单片机的算法实现效率,提供了很多单片机例程。手头有开发板的可以在网上移植一些类似手写识别的简单套路来试试。
层次越高,商品价值越大,个人越难发展。L1级别的手镯可能还行。你可以自己删减功能或者找开源,这需要时间走出来。但在智能手表和手机的层面,是不可能有一个商业应用的团队的。
我记得Vivo的智能手表是和RT-Thread团队合作开发的。
从应用来看,除了上面提到的L0级别的手写数字卷识别,还有常见的语音识别。
“嘿,siri,摸摸我的背”
手机听到指令后,执行相应的动作,可以称之为语音识别,更广义的可以称之为自然语言处理,因为自然语言处理包括语音和文本,我们刚才说的只是语音的一个分支。
人脸识别和换脸操作更受欢迎。Deepfakes和ZAO是这一领域的成熟应用。现在,在哔哩哔哩流行的金轮腹肌变脸就是这样。
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