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構文パターン認識、または構造パターン認識とは、各オブジェクトを可変カーディナリティの記号的名義特徴の集合で表現できるパターン認識の一形態である。これにより、統計的分類で使用される固定次元の平坦な数値特徴ベクトルの場合よりも複雑な属性間の関係を考慮したパターン構造を表現することが可能となる。
パターンに明確な構造が存在する場合、統計的パターン認識の代わりに構文的パターン認識を用いることができる。このような構造を表現する一つの方法は、形式言語の記号列を用いることである。この場合、クラスの構造の違いは異なる文法として符号化される。
その一例として、心電図（ECG）測定による心臓疾患の診断が挙げられます。ECG波形は、対角線と垂直線で近似できます。正常な波形と異常な波形を形式文法で記述できる場合、ECG信号をまず基本的な線分で記述し、次にその記述を文法に従って解析することで、正常か異常かを分類できます。別の例としては、タイルパターンのテセレーションが挙げられます。
関係性を表現するもう一つの方法はグラフを用いることです。グラフでは、対応するサブパターンが関連している場合にノードがリンクされます。ある項目のグラフ表現が、そのクラスのプロトタイプグラフと同型である場合、その項目には特定のクラスラベルを割り当てることができます。
一般的に、パターンはより単純なサブパターンから階層的に構築されます。これにより、認識タスクを、まずサブパターンを識別し、次に実際のパターンを識別するという、より簡単なサブタスクに分割することができます。
構造的手法は、対象物の記述を提供し、それ自体が有用な場合がある。例えば、構文パターン認識は、画像内にどのような物体が存在するかを判断するために使用できる。さらに、構造的手法は、対象物の2つの画像間の「対応関係」を見つける際に特に有効である。顔認識のように、カメラの姿勢や視点の違いにより、自然な状況下では、対応する特徴が2つの画像で異なる位置にあったり、隠れていたりする可能性がある。グラフマッチングアルゴリズムを用いることで、最適な対応関係が得られる。
シャルコフ、ロバート（1992）。パターン認識 ― 統計的、構造的、神経的アプローチ。ジョン・ワイリー＆サンズ。ISBN 0-471-55238-0。
Bunke, Horst ( 1993).構造的および構文的パターン認識、Chen 、Pau、Wang (編) パターン認識とコンピュータビジョンのハンドブック。World Scientific。pp. 163–209。ISBN 981-02-1136-8。
Flasinski, Mariusz (2019).構文パターン認識. World Scientific. ISBN 978-981-3278-46-2。