Introdução

Os reconhecimento de padrões estatísticos começam com unidades, como uma região ou segmento projetado de uma imagem, nas quais uma variedade de medidas podem ser feitas. O propósito do reconhecimento é classificar cada unidade com base neste vetor de medidas. A classificação encontra a unidade com esta característica de vetor para a categoria "closets".

Isto é feito por meio de uma regra de decisão. A regra de decisão é projetada opcionalmente para associar cada unidade a uma classe da categoria com base no vetor de medidas. Opcionalmente pode significar, por exemplo, o menor erro de classificação para um dado conjunto de medidas e para uma dada complexidade computacional de regra de decisão.

Daí, técnicas de reconhecimento de padrões estatísticos incluem:

1. Técnicas de seleção e extração juntas para reduzir o número de medidas a serem feitas ou para reduzir a dimensão dos vetores representando as medidas feitas para a regra de decisão;
2. Técnicas de construção de regras de decisão;
3. Técnicas para estimar o erro da regra de decisão.