Que es el reconocimiento de patrones

¿Que es el reconocimiento de patrones? es la ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería, computación y matemáticas relacionados con objetos físicos o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos.
Sistema Básico de Reconocimiento
Un sistema completo de reconocimiento de patrones incluye un sensor que recoja fielmente los elementos del universo a ser clasificado, un mecanismo de extracción de características cuyo propósito es extraer la información útil, eliminando la información redundante e irrelevante, y finalmente una etapa de toma de decisiones en la cual se asigna a la categoría apropiada los patrones de clase desconocida a priori.
Sensor: El sensor es el dispositivo encargado de la adquisición de datos. Ha de ser capaz de transformar magnitudes físicas o químicas, llamadas variables de instrumentación, en magnitudes eléctricas. Las variables de instrumentación dependen del tipo de sensor y pueden ser por ejemplo: temperatura, intensidad lumínica, distancia, aceleración, inclinación, desplazamiento, presión, fuerza, torsión, humedad, etc.
Extraccion de características
Es el proceso de generar características que puedan ser usadas en el proceso de clasificación de los datos. En ocasiones viene precedido por un preprocesado de la señal, necesario para corregir posibles deficiencias en los datos debido a errores del sensor, o bien para preparar los datos de cara a posteriores procesos en las etapas de extracción de características o clasificación.
Las características elementales están explícitamente presentes en los datos adquiridos y pueden ser pasados directamente a la etapa de clasificación. Las características de alto orden son derivadas de las elementales y son generadas por manipulaciones o transformaciones en los datos.
Sensor de Variables
Consiste en seleccionar cuál es el tipo de características o rasgos más adecuados para describir los objetos. Para ello, se deben localizar los rasgos que inciden en el problema de manera determinante.
Esta etapa también puede ser diseñada dentro de la clasificación.
La selección de variables puede diferenciarse según los objetivos buscados:
Para la clasificación: la selección de características relevantes, a partir del conjunto total de características que describen a los objetos, se hace con dos motivos fundamentales: mejorar la clasificación o aumentar la velocidad de procesamiento.
Para la representación: decidir qué características representan mejor a cierto tipo de objetos.
Estrategias de selección de variables:

wrapper: la selección de características se hace usando información del mecanismo de clasificación.
filter: la selección se hace con un criterio independiente del clasificador. Incluye algunos métodos como:
Tablas de decisión: le busca un subconjunto mínimo de variables que no introduzca confusión entre clases.
ID3: le crea un árbol de decisión y se selecciona un conjunto de variables que permita discriminar entre clases.
Teoría de testores: le buscan todos los subconjuntos de variables discriminantes minimales, con estos se evalúa la relevancia de cada variable y se seleccionan aquellas con mayor relevancia.