The foregoing is the conceptual basis of pattern recognition before deep learning developed. The standard model of pattern recognition consists of feature extractor and trainable classifier. Input goes into the feature extractor, extracting relevant useful characteristics of inputs such as detecting an eye when the purpose is recognizing the face. Then, the vector of features is fed to the trainable classifier for computing weighted sum and comparing it with the threshold. Here, a trainable classifier could be a perceptron or single neural network. The problem is feature extractor should be engineered by hand. Which means, pattern recognition/computer vision focus on feature extractor considering how to design it for a particular problem, not much devoted to a trainable classifier.
La base conceptuelle de la reconnaissance des motifs précède le développement de l’apprentissage profond. Le modèle standard de reconnaissance des motifs comprend un extracteur de caractéristiques et un classifieur pouvant être entraîné. L’entrée va dans l’extracteur de caractéristiques où sont extraites les caractéristiques pertinentes comme la détection d’un œil lorsque le but est de reconnaître le visage. Ensuite, le vecteur de caractéristiques est envoyé au classifieur (pouvant être entraîné) pour calculer la somme pondérée et la comparer avec le seuil. Dans ce cas, un classifieur pouvant être entraîné peut être un perceptron ou un réseau neuronal unique. Le problème est que l’extracteur de caractéristiques doit être conçu à la main. Ce qui signifie que la reconnaissance des motifs et la vision par ordinateur se concentrent sur l’extracteur en considérant la façon de le concevoir pour un problème particulier, ce qui n’est pas vraiment le cas d’un classifieur pouvant être entraîné.