1. 패턴 (Pattern)
ㅇ 예측 가능한 방식으로 되풀이되는 형태 (규칙성)
- 例) 글자 패턴, 얼굴 패턴, 안테나 패턴, 511 시험패턴,
문자열 패턴(정규 표현식), 아이패턴 등
2. 특징과 패턴 ☞ 특징(Feature,피처) 참조
ㅇ 패턴은, 데이터들에서 나타나는 좋은 특징들을 모아놓은 집합
- 사실상, 데이터 값들 간에 어느 정도 비슷해야 `패턴`이라고 할 수 있음
ㅇ 패턴 클래스(레이블화된 패턴 : 이름 붙여진 패턴, 분류된 패턴)는,
- 공통된 특징을 공유하는 것
ㅇ 이미지 패턴은, 특징들이 공간적으로 배열된 것
3. 패턴의 표현 및 구분
ㅇ 패턴의 표현
- 도형 : 직관적 시각화에 유리
- 벡터 형식 : 1 이상의 수치값 또는 문자값
- 트리 형식 : 계층적인 구조화에 적절
ㅇ 패턴의 구분
- 정적 패턴 : 시간에 따라 패턴에 변화가 없음
. 例) 지문, 홍채, 정맥 등
- 동적 패턴 : 시간에 따라 패턴에 변화가 있음
. 例) 시계열 패턴, 음성 신호 등
4. 패턴의 분할 (Segmentation)
ㅇ 인식 대상이 되는 패턴을 의미적으로 분리해내는 것
※ [참고] ☞ 패턴인식 패턴분석 기계학습 비교 참조