デジタル経済時代の識別技術の新たな展開

青果市場では、小銭を気にせず、携帯電話をスワイプするだけで支払いができます。駅では、切符を買うために列に並ぶ必要がなく、身分証明書をスワイプするだけでスムーズに入場できます。家に帰ったら、鍵を忘れる心配がなく、指紋をスワイプするだけでドアを開けることができます。

こうした利便性は、コンピュータ認識技術の発展と切り離せないものです。コンピュータ認識技術はパターン認識とも呼ばれ、パターンの自動処理と解釈を研究するためにコンピュータを介した数学的手法を使用することを指します。 「パターン」は、異なる分類基準に応じて多くのカテゴリに分類できます。たとえば、異なる識別対象に応じて、環境の識別とオブジェクトの識別に分けることができます。対象が人間の場合、パターン認識は光学情報認識や音響情報認識などのカテゴリに分類できます。

1940 年代から 1950 年代にかけて、コンピューターと人工知能の誕生とともに、パターン認識の概念が生まれました。 1960 年代までに、パターン認識技術は急速に発展し、新たな分野となりました。パターン認識技術の初期の研究は主に数学的手法に重点が置かれていました。パターン認識問題を解決するための統計的決定理論は、パターン認識研究の発展を大きく促進しました。その後、一部の科学者はパターン認識の研究方向を人工ニューラル ネットワークの分野に移しました。学者たちは、コンピュータ ネットワークのストレージ機能とコンピューティング機能がパターン認識技術に新たな革新をもたらすことを発見しました。人工ニューラルネットワーク技術は期待に応え、わずか数年でパターン認識技術の発展を大きく促進し、多くの応用成果を達成しました。

パターン認識技術の急速な発展は、その注目すべき特性と切り離すことはできません。手作業と比較すると、パターン認識技術には、高速、高精度、高効率などの利点が極めて大きいです。急速に発展する市場にとって、効率性は間違いなく競争力と利益に直結しており、どの分野においても、捨てることのできない「ジョイント」のような技術です。

パターン認識技術の継続的な発展に伴い、その応用分野は絶えず拡大しており、他の分野との交差も増加しています。しかし、パターン認識システムの本質から見ると、パターン認識の鍵は、ファジー数学の理論を使用して分類認識の問題を解決することです。認識技術が適用される分野や目的に応じて、異なる認識方法が使用されます。しかし、一般的に、パターン認識システムは基本的に、データの収集と生成、データ分析、およびデータ分類の 3 つの部分から構成されます。

パターン認識の開発方向は多岐にわたり、現在の主な研究方向としては、画像処理、コンピュータービジョン、音声言語情報処理などが挙げられます。

画像処理技術とは、簡単に言うと、コンピュータを使って画像を処理する技術のことです。パターン認識における画像処理技術の応用には、コンピューターが画像から特定の有用なメトリック、データ、または情報を抽出し、分析して、分類および識別することが必要です。パターン認識の実際の応用では、画像処理技術は前処理ステップとして登場することが多く、実際の応用を完成させるにはコンピュータービジョンなどの技術と組み合わせる必要があります。

コンピューター ビジョン テクノロジーとは、機器を使用してターゲットを識別、分析、処理するテクノロジーを指します。コンピューター ビジョン テクノロジの主なタスクは、生物学的視覚をシミュレートし、収集された画像データを処理し、対応するシーンの 3 次元情報を取得することです。人間や他の生物にとって、視覚を通じて環境を認識することは遺伝子にコード化された本能ですが、コンピューターにとっては非常に困難です。コンピュータ ビジョンは、コンピュータ サイエンスとエンジニアリング、信号処理、物理学、応用数学、統計学、神経生理学、認知科学を網羅する学際的な分野です。

言語情報処理は、言語学とコンピュータサイエンスの交差点によって形成される分野であり、その理論的基礎は計算言語学です。計算言語学は、正式なデータ モデルを確立することで自然言語を分析および処理し、最終的には機械を使用して人間の言語能力の一部またはすべてをシミュレートするという目標を達成します。自然言語とは、私たちが学んでいる中国語や英語など、人間が自らの発達の過程で作り出した言語です。コンピュータ言語とは、私たちが学んでいる C 言語や Python など、人間とコンピュータの間で情報を伝達するために使用される人工言語の一種です。

世界的な情報産業の急速な発展により、私たちはデジタル経済の時代に突入しようとしています。デジタル経済の時代では、パターン認識技術に対する市場の需要が高まり、その産業化の発展がさらに促進されるでしょう。

たとえば、ビッグデータ時代の到来により、情報伝達の次元と豊かさはますます増大しており、テキスト、音声、画像、動画など、異なる形式の情報が同時に出現することが多くなっています。 2G から 5G に移行するにつれて、インターネット データもシングル モードからマルチ モードに変化しました。この変革は多くの新たな経済的利益をもたらしました。たとえば、ポッドキャスト、ビデオブロガー、さらにはライブストリーミング業界の台頭はすべて、インターネット情報のマルチモーダルな発展の恩恵を受けています。この発展により、パターン認識技術もシングルモーダル認識からマルチモーダル認識へと発展しました。パターン認識技術がマルチモーダルデータ情報に適応して初めて、これらの貴重なデータを有効に活用し、「パーソナライズされた推奨」などの機能を提供できるようになります。そうして初めて、これらの貴重なデータを管理し、プライバシーを保護し、オンラインサーフィンのための明確な環境を提供できるようになります。

他の業界では、それぞれのパターン認識技術には独自の長所と短所があるため、その適用においていくつかの問題が避けられません。したがって、セキュリティ要件が高い一部のアプリケーション シナリオでは、2 つ以上のパターン認識テクノロジを採用する必要があることがよくあります。モノのインターネットの出現により、この複数の方法を組み合わせたパターン認識技術が現実のものとなり、私たちの日常生活や仕事に、より信頼性の高い保護とより人間的な利便性をもたらすことが期待されています。

パターン認識技術は、ビッグデータ、人工知能、モノのインターネット、スマート交通、スマート医療などの重要な情報処理にとって大きな意義を持っています。デジタル経済時代の到来と国の科学技術革新への強力な投資により、認識技術の市場はさらに拡大しています。中国も認識技術で大きな進歩を遂げており、将来は有望です。