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Mustererkennung

Die Mustererkennung, ein Teilgebiet der Informatik, untersucht Verfahren, die gemessene Signale automatisch in Kategorien einordnen. Zentraler Punkt ist dabei das Erkennen von Mustern, den Merkmalen, die allen Dingen einer Kategorie gemeinsam sind und sie vom Inhalt anderer Kategorien unterscheiden. Mustererkennungsverfahren befähigen Computer, Maschinen und Roboter, statt präziser Eingaben auch die weniger exakten Eindrücke einer natürlichen Umgebung zu verarbeiten.

Typische Beispiele für die zahllosen Anwendungsgebiete sind Spracherkennung, Texterkennung und Gesichtserkennung, Dinge, die die menschliche Wahrnehmung andauernd und scheinbar mühelos erledigt. Die elementare Fähigkeit der Klassifizierung ist jedoch auch der Grundstein von Begriffsbildung und Abstraktion und damit letztlich von Intelligenz, so dass die Mustererkennung auch für allgemeinere Gebiete wie die Künstliche Intelligenz oder das Data-Mining von zentraler Bedeutung ist.

Erste systematische Untersuchungsansätze der Mustererkennung kamen Mitte der 1950er Jahre mit dem Wunsch auf, Postzustellungen maschinell statt von Hand zu sortieren. Im Laufe der Zeit kristallisierten sich mit syntaktischer, statistischer und struktureller Mustererkennung die drei heutigen Gruppen von Mustererkennungsverfahren heraus. Als Durchbrüche wurden die Nutzbarmachung von Support Vector Machines und künstlichen neuronalen Netzen in den späten 1980er Jahren empfunden. Obwohl viele der heutigen Standardverfahren schon sehr früh entdeckt wurden, wurden sie erst nach erheblichen methodischen Verfeinerungen und der generellen Leistungssteigerung handelsüblicher Computer alltagstauglich. Die Mustererkennung ist bis heute ein offenes Forschungsgebiet, das immer wieder neue, interessante Ideen hervorbringt.