Teori dan Aplikasi Biomimetic Pattern Recognition

Biomimetic pattern recognition (BPR) didasarkan pada “pengamatan (kognisi)” sebagai pengganti “klasifikasi”, yang menyerupai fungsi pengenalan manusia terhadap sesuatu. Dasar dari BPR adalah: 1. Pemahaman terhadap ciri umum dari setiap anggota dalam satu kelas sedangkan metode tradisional memfokuskan pada perbedaan antara kelas; 2. Principle of homology-continuity (PHC), yaitu perbedaan antara dua sampel pada kelas sama mengalami perubahan secara berangsur-angsur. Tujuan BPR adalah menemukan lingkupan optimal (optimal covering) dalam suatu ciri, yang menekankan pada “kesamaan” antara anggota kelompok yang sejenis, sedangkan “pembagian” dalam pengenalan pola tradisional (traditional pattern recognition, TPR). Beberapa penerapan BPR telah memberikan hasil yang lebih baik daripada metode tradisional untuk pengenalan objek, iris mata, wajah, segmentasi citra medis, klasifikasi teks, dan lainnya. Model neuron baru yang digunakan adalah jaringan syaraf bobot majemuk (multi-weights neuron network), bila two-weights neuron network dinamakan juga Hyper Sausage Neuron (HSN) yang telah diterapkan untuk mengenali objek, wajah, dan iris mata Sedangkan untuk three-weights neuron network telah diterapkan pada text classifier, medical image segmentation, dan lain sebagainya.