Чем отличается автоматическая классификация от распознавания образов?

Question

[beduin01]

Чем отличается автоматическая классификация от распознавания образов?

Если мы можем классифицировать объект как собаку породы пуделя чем это не распознавание образов?

Можно ли говорить что сегментация это часть классификации.

Comments

[Moskus]

Это терминологический вопрос, очень неблагодарная тема, потому что нет единого стандарта, как что называть. Скажем, в геоинформационных системах "автоматическая классификация" никаких образов не распознает - она оперирует только принадлежностью каждой отдельной точки на спутниковом или аэрофото к классу вроде "растительность", "вода", основываясь на значении яркости в каналах снимка.

[beduin01]

Moskus: можно ли говорить что сегментация это часть классификации?

[Moskus]

beduin01: "Можно" с чьей точки зрения? Повторю: вопросы о терминах - совершенно неблагодарная тема, в которой нет единого консенсуса или авторитета. Можно сказать, что сегментация - не классификация, потому что классификация должна, по смыслу, относить features к разным классам, а не отделять одну feature от другой. А кто-то придумает иное объяснение, потому что понятие "класс" можно также по-разному определить.

Answer 1

[⚡ Kotobotov ⚡]

теоретически можно конечно сказать, что например классификация - это выбрать из предоставленных классов.
а распознавание, это вобще понять есть там, что-либо из представленных классов или НЕТ.
грубо говоря при классификации - фотографий на кошку и собаку, все фотографии будут классифицироваться как кошка или собака, даже если на фото, унитаз.
при распознавании, типа есть ответ -> что походу на фото ни кошки ни собаки нету.
но это на первый взгляд, на самом деле даже такая разница нивелируется, если мы расширяем классификацию не на "кошка/собака", а на "кошка/собака/прочее", тогда опять задача распознования сводится к задаче классификации (хотя она изначально и была такой).
Сегментация это часть классификации, более того например "нейрон" в нейросети, это небольшой классификатор, поэтому абсолютно любую задачу решаемую с помощью нейросетей, можно называть задачами классификации.
А можно пойти дальше, и показать что любой метод фактически базируется на классификации (сигналов в нейросети, узлов в деревьях, вероятностей в статистических методах и тд)