مشخصه‌یابی
مشخصه‌یابی، زمانی که در علم مواد استفاده می شود به یک فرایند عمومی و وسیع که در آن ساختار مواد و خواص آنها مورد بحث اندازه گیری قرار میگیرد برمی‌گردد. یک فرایند اساسی در رشته علم مواد است و بدون هیچ گونه درک علمی از مهندسی مواد می تواند تعیین شود. مفهمومِ این کلمه (مشخصه یابی) معمولاً تغییر می‌کند، برخی از تعاریفِ محدود به این بخش(مشخصه یابی) از تکنیک‌هایی استفاده می‌کنند که ساختار میکروسکوپی و خواص مواد را مطالعه می‌کنند در حالیکه تعریف دیگر از این مورد برمی‌گردد به هر فرایند آنالیز مواد شامل روش‌های ماکروسکوپیک مثل آزمون های مکانیکی آنالیزهای حرارتی و محاسبه دانسیته. مقیاس این ساختارهای مورد بررسی قرار گرفته در مشخصه یابی مواد بازه هایی از انگستروم، مثل تصویر برداری از یک اتم و پیوند های شیمیایی، تا سانتی متر مثل تصویربرداری از ساختار های دانه درشت در فلزات را شامل می شود. در حالیکه تعداد زیادی از روشهای مشخصه یابی همچون میکروسکوپ نوری ساده در طول قرن ها استفاده می شدند، روش های نوین در حال گسترش هستند. به طور خاص ظهور میکروسکوپ الکترونی و طیف سنجی جرمی یونی ثانویه در قرن بیستم موجب انقلابی در این زمینه بود که اجازه تصویربرداری و آنالیز ساختارها و ترکیبات را در مقیاس های بسیار کوچکتری نسبت به آنچه در گذشته قابل انجام بود را می داد و منجر به افزایش قابل توجه در فهم این مرحله که چرا مواد خواص و رفتار متفاوتی نشان می دهند شد. اخیراً میکروسکوپ فشاری اتمی افزایش چشمگیری در رزولوشن های بالاتر ممکن برای آنالیزهای نمونه‌های مشخص در ۳۰ ساله اخیر را داشت.. روش میکروسکوپی یک گروه است مشخصه های مشخصه یابی ایست که یک نقشه از سطح و لایه ساختار زیر سطح ماده را کاوش می‌کند.این روش ها می‌توانند از فوتون ها، الکترون ها، یون ها و یا جستوگرهای با پایه فیزیکی برای جمع آوردی داده در رابطه با ساختار نمونه های در یک بازه‌ی طولیِ مقایس ها استفاده کنند. برخی نمونه‌های مرسوم از ابزار میکروسکوپی شامل موارد زیر میشوند:
شناخت فعالیت
در واقع شناخت حرکت در انسان خود با کمک دو نوع ورودی مختلف انجام می‌شود. در یک حالت ورودی‌ها از سنسورهایی که در نقاط مختلف بدن نصب می‌شوند دریافت می‌شود. در این حالت بسته به کاربرد تعداد و محل قرارگیری سنسورها متفاوت است. سیستم بازشناسی حرکت بر اساس ورودی سنسوری معمولاً بر این اساس کار می‌کنند که کدام سنسور فعال شده‌است تا یک فعالیت انجام شود. سپس سیستم احتمالات شرطی حاصل از این سنسورها را ترکیب می‌کند تا حرکات مختلف را شناسایی کند و تصمیم بگیرد که چه حرکتی انجام شده‌است. روش دوم برای استخراج ویژگی‌ها با استفاده از دوربین است. شناسایی رفتار انسان، به عنوان یک موضوع تحقیقاتی مؤثر در بینایی کامپیوتری، از سال 1980 مورد پژوهش قرار گرفته‌است. در دهه‌ی گذشته، تحقیقات علمی عمدتاً بر روی یادگیری و تشخیص رفتارها از دنباله‌های ویدئویی به دست آمده از یک دوربین ساده، متمرکز بوده‌است و می‌توان منابع غنی را در طیف وسیعی از رشته‌ها از جمله بینایی کامپیوتری، تشخیص الگو، یادگیری ماشین و پردازش سیگنال یافت. اگر چه در طی تمامی این سال ها، پیشرفت‌های زیادی در زمینه استخراج ویژگی ،بازنمایی ویژگی و کلاس بندی صورت گرفته‌است، اما شناسایی رفتار انسان همچنان یک چالش بزرگ محسوب می‌شود. در این زمینه مشکلات زیادی همچون تغییرپذیری بالای درون کلاسی (انجام یک عمل به صورت‌های مختلف توسط افراد مختلف) و تغییرات پایین میان کلاسی (مانند شباهت عمل نوشیدن و خوردن)، پس زمینه‌های متحرک و پیچیده، حرکت دوربین و زاویه دیدهای متفاوت، وجود دارد. در سال‌های اخیر با کاهش هزینه‌های دسترسی، دوربین‌های ثبت محدوده، مورد استفاده قرار گرفته‌اند. در واقع این دوربین ها، تصاویر دوبعدی عمقی ایجاد می‌کنند به گونه‌ای که هر پیکسل در این تصاویر، نشانگر فاصله آن نقطه از سنسور دوربین است. این دوربین‌ها می‌توانند با مهیا کردن یک توالی از نقشه‌های عمقی، تا حد زیادی مشکلات مزبور را حل کنند. در گذشته با توجه به قیمت بالای این نوع خاص از دوربین ها، استفاده از آن‌ها در این حوزه، بسیار محدود بوده‌است. از سال 2010 میلادی، با انتشار دوربین کینکت شرکت مایکروسافت، امکانی جدید برای رسیدگی به این نوع مسائل فراهم شده‌است. کینکت، یک جریان عمقی و یک جریان رنگی مهیا می‌کند و در فیلدهای گسترده‌ای از جمله تشخیص و ردیابی افراد به کار می‌رود. با توجه به ساختار تصاویر عمقی، می‌توان به توسعه روش‌های مقاوم در برابر تغییرات پس زمینه و زاویه دید امید داشت. البته در سال‌های اخیر شرکت Intel هم سنسور real sense را معرفی کرد که قابلیت‌هایی بالاتر از کینکت ماکروسافت دارد و صنعتی تر است. مثلاً دوربین کینکت در استفاده‌ی طولانی مدت به دلیل بالا رفتن حرارت با مشکل نویز مواجه می‌شود که سنسور real sense از این لحاظ عملکرد بهتری دارد. همچنین باید ذکر شود که فقط این دو سنسور نیستند که در شناخت حرکت کاربرد دارند بلکه در بسیاری از روش‌ها داده‌ها به صورت خام از دوربین گرفته می‌شود که به روش‌های سنگین تری برای استخراج ویژگی‌ها نیاز دارد.