Mustererkennung

Mustererkennung ist ein Fachgebiet der Informatik und der kognitiven Wissenschaften, das sich mit der automatischen Identifikation von Mustern in Daten befasst. Muster können Formen, Strukturen, Signale, Texte oder Bilder sein. Ziel ist es, aus gegebenen Daten bestimmte Klassen, Kategorien oder Bedeutungen abzuleiten.

Der typische Prozess umfasst Datenerfassung, Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Klassifikation und Entscheidungsfindung. Je nach Ansatz unterscheidet man statistische Mustererkennung (probabilistische Modelle) von struktureller Mustererkennung. Außerdem lassen sich supervised von unsupervised Ansätzen unterscheiden, ebenso generative von diskriminativen Modellen. Die Methodenwahl hängt von der Art der Daten, den verfügbaren Labels und der gewünschten Generalisierung ab.

Wichtige Methoden sind Template Matching, statistische Modelle wie Gaußsche Mischmodelle oder Hidden-Markov-Modelle, sowie maschinelles Lernen wie k-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. In den letzten Jahren dominieren tiefe Lernverfahren, insbesondere in der Bild- und Spracherkennung, oft in Verbindung mit Merkmalen aus konvolutionalen Netzen. Die Mustererkennung interagiert eng mit Bereichen wie Computer Vision, Spracherkennung und Signalverarbeitung.

Anwendungen reichen von Spracherkennung, Bilderkennung und Handschrifterkennung über Biometrie und medizinische Bildanalyse bis hin zur industriellen Qualitätskontrolle, Betrugserkennung und Anomalieerkennung. Die Bewertung erfolgt typischerweise über Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und ROC-AUC, oft in Form von Kreuzvalidierung. Zu den Herausforderungen zählen Varianz in den Daten, Rauschen, Verzerrungen, Überanpassung, Interpretierbarkeit und Robustheit gegenüber neuen Situationen.