Reconhecimento de Padrões

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 Este programa tenta identificar padrões simples, como letras ou números desenhados em uma matriz de pontos. O usuário entra com um padrão e o sistema “reconhece” a figura com base em um banco de dados de exemplos. 

 Usa comparação de matrizes e distância euclidiana ou hamming para classificar padrões. É uma forma primitiva de machine learning supervisionado, sem treinamento estatístico, mas com matching direto. 

 Na ausência de redes neurais treinadas, o projeto mostrou como era possível simular uma forma de “reconhecimento” mesmo com recursos muito limitados. 

 Esse conceito foi expandido em OCRs, reconhecimento facial, classificadores de imagem e sistemas de visão computacional.