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什麼是圖形辨識 ? 圖形識別，Pattern recognition，或稱模式識別。 圖形識別為透過電腦運算技術方法達到圖形的 自動判讀之技術。影像在電腦中以陣列的形式 儲存與運算，如三原色光模式（RGB），先將 影像以不同色彩分層，以上述方法代表不同顏 色後，再以相對位置分配顏色的強度數值。此 外尚有印刷四分色模式（CMYK）、CIE 1931 等色彩空間結構。模型識別將代表影像的陣列 進行數學算，利用機率、向量等特徵模型，進 行特徵選取或萃取、分類器設計以及系統辨識 率測試，使得資訊系統得以自動化辨識輸入影 像中的資訊，將目標資訊主體與背景分離並轉 換成所需之內容，以利後續運算。
《圖一》國際照明協會 (CIE；INTERNATIONAL COMMISSION ON ILLUMINATION)
所訂定之色彩空間
《圖二》 識別辨識戰鬥機機型樣本
隨著資訊科技的進步，資訊處理過程日趨複雜 ，應用範疇也與日俱增，物聯網（IOT；Inter net of Things）時代的來臨使得影像處理需求 增加，含有影像攝取鏡頭的硬體設備越來越多 ，並融入各種生產製造、商業行為甚至日常生 活，不同應用的資訊系統漸漸倚靠自動化影像 辨識技術，完成各種新的應用。 當今常見的代表性技術如字元識別(OCR；Opt ical Character Recognition)，將文字影像進 行處理，抽取主要表達特徵並將特徵模型紀錄 ，比對實際輸入影像後，依邏輯與機率轉換成 字串形式，供系統進行後續處理，如車牌辨識 系統，將各種車輛的影像做為系統輸入，以特 徵匹配辨識車牌字元後，即可進行如計費、安 全控管、疑車追蹤等應用。某些系統結合甚至 機器學習等演算法，透過訓練，能自動修正模 型提升準確率。拜電腦運算之速度快、準確性 高、效率高特性之賜，此技術能逐步取代人工 作業行為，目前常用於醫療判讀、聲紋辨識、 車輛監控計費、個人安全等資訊系統，應用範 疇仍隨著時間快速擴展中。
《圖三》文字識別辨識標的不同角度的樣本範例
圖形辨識的流程 圖形辨識流程可以分為特徵表現、特徵萃取、 分類器設計以及系統辨識率測試幾個步驟。在 特徵表現步驟將資料之特徵量化取出，再藉由 特徵萃取找出較具分類效果的特徵，限縮資料 維度。再根據資料是否包含先前取得並選取之 類別資訊以與應用面考量採用分群法或分類法 來進行分類器設計，產生分類函數，最後依測 試資料來驗證該系統準確率，了解分類函數是 否完善等個步驟之準確性，逐一最佳化。
圖形辨識的相關技術 圖形偵測(detection)技術，如線條偵測、臉部 偵測等，偵測一個物體在一個圖像中的表現， 線條偵測即偵測影像中是否含有符合條件的直 線；臉部偵測則欲在影像中偵測人臉。Hough Transform(霍式轉換)為此技術之經典演算法， 將圖形轉換成特徵空間，再由投票選取圖形。 圖形辨識(recognition)則是要判斷影像中物體 所屬條件，相對於偵測，以人臉為例，偵測的 目的為標記出人臉位置，辨識則是能進一步的 認出這是屬於哪個人物的人臉。圖形偵測主要 鑽研偵測速度以及對於雜訊的敏感度，而辨識 則討論複雜環境中對應不同結果的方法。相較 於圖形偵測除定位與判斷欲偵測的物件是否存 在外，圖形辨識因能判斷出圖形中存在物件的 其他特性，應用更為多廣。
至於辨識時的分類方法，多源自於機率上的理 論，如貝氏定理（Bayes' theorem）、主成分 分析(PCA；Principal component analysis)、 線性識別分析(LDA；Latent Dirichlet allocati on)、支持向量機(SVM；Support Vector Ma chine)、類神經網路Neural Network等，研究 將辨識物件進行分類並最佳化。
圖片來源 《圖一》來源：http://www.cie.co.at/ 《圖二》來源：Guangyi Chen, Wenfang Xie. (2011) Wavelet-based moment invariants for pattern recognition. Optical Engineering 50, 077205.Online publication date: 1-Jan-2011 . [CrossRef ] 《圖三》來源：Guangyi Chen, Wenfang Xie. (2011) Wavelet-based moment invariants for pattern recognition. Optical Engineering 50, 077205. . Online publication date: 1-Jan-2011. [ CrossRef ]
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Matthew 11:28-30