模式识别的基本理论
模式识别的基本理论与方法
模式识别的基本理论与方法模式识别是人工智能和计算机科学领域中的一个重要分支，也是现代科学技术中广泛应用的一种技术手段。
它涉及到从大量的数据中自动识别出某种模式的过程，其应用领域非常广泛，如人脸识别、指纹识别、语音识别等领域。
一、模式识别的基本理论模式是事物或现象中简单重复的部分或整体，模式识别是通过对数据进行分类、聚类等方式分析、发现事物或现象中的规律性，并将其应用于实际生产和科学研究中。
模式识别的基本理论主要包括数据分析、统计学、人工神经网络及算法模型等。
1. 数据分析数据分析是模式识别的一个重要组成部分，它是指通过对数据进行收集、分析、处理和应用，从中发现有用的信息以及可用于决策或预测的模型。
数据分析可以采用统计学、机器学习、人工神经网络等方法，无论采用何种方法，数据分析的目的都是找到数据表达的规律和模式。
2. 统计学统计学是模式识别所使用的数学工具之一，主要通过收集和分析数据来提供决策支持和预测结果。
统计学的主要应用领域包括控制过程、质量控制、风险评估和数据挖掘等。
3. 人工神经网络人工神经网络是一种基于人类大脑神经结构的人工智能技术，它通过对输入的数据进行处理、学习，将数据转换为信号输出，以此模拟人脑的神经网络功能。
人工神经网络可以应用于图像识别、音频识别等领域。
4. 算法模型算法模型是模式识别的基本理论之一，它是指在进行数据分析和处理的时候所采用的算法模型。
常用的算法模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。
二、模式识别的方法模式识别的方法主要包括监督学习、无监督学习和半监督学习。
1. 监督学习监督学习是指在训练模型时，数据集中已知了对应的标签或类别信息。
监督学习的主要步骤是将已知数据输入到模型中进行训练，训练好的模型之后可以将未知的数据进行分类或预测处理。
监督学习包括分类和回归两种类型。
2. 无监督学习无监督学习是指在训练模型时，数据集中没有对应的标签或类别信息。
无监督学习的主要步骤是将数据输入到模型中进行训练，训练好的模型之后可以从数据中提取出特定的模式、结构或规律。
数据挖掘与模式识别基础理论与算法
数据挖掘与模式识别基础理论与算法数据挖掘和模式识别是现代计算机科学领域中非常重要的研究方向，旨在通过分析大规模数据集来发现有用的信息和模式。
它们在许多领域中都有广泛的应用，如商业、医疗、社交媒体等。
本文将介绍数据挖掘和模式识别的基础理论和算法。
一、数据挖掘基础理论数据挖掘是从大量数据中寻找有用信息的过程。
为了实现数据挖掘，我们首先需要了解一些基础理论。
1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗是指删除或修正数据中的错误或缺失值。
数据集成是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集。
数据变换是对数据进行转换，以便更好地进行挖掘。
数据规约是减少数据集的规模，以便更有效地进行挖掘。
2. 特征选择特征选择是从原始数据中选择出最相关和最有用的特征。
它可以帮助我们减少数据的维度，提高挖掘效率，并降低过拟合的风险。
特征选择的方法包括过滤式方法和包裹式方法等。
3. 数据挖掘算法数据挖掘算法是用来发现数据中隐藏的模式和规律的方法。
常用的数据挖掘算法包括决策树、支持向量机、神经网络、关联规则和聚类等。
这些算法可以帮助我们找到有用的信息和知识。
二、模式识别基础理论模式识别是从观测数据中识别出特定模式或结构的过程。
它可以帮助我们理解数据和模型之间的关系，从而做出准确的预测。
1. 特征提取特征提取是从原始数据中抽取出有用的特征。
它可以减少数据的维度，并提高分类或预测的准确性。
常用的特征提取方法包括主成分分析、线性判别分析和小波变换等。
2. 模型建立模型建立是根据已有的样本数据构建一个模型，用来描述数据的分布和特点。
常用的模型建立方法包括隐马尔可夫模型、贝叶斯网络和支持向量机等。
这些模型可以帮助我们进行分类、聚类或预测等任务。
3. 模式匹配模式匹配是将观测数据与已有的模式进行比较和匹配的过程。
它可以帮助我们找到最相似的模式，并做出相应的决策。
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学
第1章 绪论
图 1-1 模式识别系统的组成框图 1. 信息获取 对于人脑识别而言, 人脑通过感觉器官获取模式信息。 对于机器识别来说, 由于计算机只能处理数字信号, 计算机 获取模式信息意味着实现观察对象的数字化表达, 因此, 需 要借助于各种传感器设备, 将视觉、 听觉、 触觉、 味觉、 嗅觉等信息转化为电信号, 再通过模/数(A/D)转换装置将 电信号转换成数字化信息。 信息获取过程如图1-2所示。
第1章 绪论
例如, 在二战时期, 一名高素质的情报人员根据看到的 一只经常出来晒太阳的波斯猫推断出敌方高级指挥所的位 置, 从而为己方提供了非常有价值的情报信息。
对于听觉而言, 人耳将声音信息传至大脑, 由大脑对所 接收的声音信息进行识别和理解, 获得声音所属的语言种类 (语种识别)、 声音所对应的说话人(说话人识别)以及声音所 包含的关键词(关键词识别)等。 除此之外, 人还具有对触觉、 味觉、 嗅觉等信息的类识别能力, 且也具有低级和高级两个 层次。
第1章 绪论
1.2
模式识别的本质就是根据模式的特性表达和模式类的划 分方法, 利用计算机将模式判属特定的类。 因此, 模式识别需 要解决5个问题: 模式的数字化表达、 模式特性的选择、 特 性表达方法的确定、 模式类的表达和判决方法的确定。 一 般地, 模式识别系统由信息获取、 预处理、 特征提取和选择、 分类判决等4个部分组成, 如图1-1所示。
第1章 绪论
分类特性的选择是模式识别系统设计中非常重要而又关 键的一步, 与识别目的具有很大的相关性, 且往往对领域专家 有较强的依赖性。 例如, 在遥感图像军事目标识别中, 需要结 合军事专家的知识和判图专家的判读分析经验, 形成对目标 的特性描述, 如描述一个舰船目标, 可选用舰船长度、 宽度、 高度等特性。
模式识别导论
基于模式识别的个人认识班级自动化1002班姓名刘永福学号 1009101016摘要：本文主要介绍了模式识别的基本理论概念及算法，通过对模式识别的几种算法的概括、分析，推出算法的要求及步骤，实现样本的基本分类要求。
主要包括模式识别及模式识别系统的基本概念以及应用领域、线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明、非线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明。
一．模式识别及模式识别系统（1）模式识别的基本概念模式识别是以计算机为工具、各种传感器为信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类，包括人类在内的生物体的一项基本智能。
对于模式和模式识别有“广义”和“狭义”两种解释：广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。
此时，模式识别是生物体(包括人)的基本活动，与感觉、记忆、学习、思维等心理过程紧密联系，是透视人类心理活动的重要窗口之一。
从这个角度讲，模式识别是研究生物体如何感知对象的学科，属于认识科学的范畴，是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，常被称做认知模式识别。
具体来说，它是指人们把接收到的有关客观事物或人的刺激信息与他在大脑里已有的知识结构中有关单元的信息进行比较和匹配，从而辨认和确定该刺激信息意义的过程。
正是通过认知模式识别，我们才能认识世界，才能辨别出各个物体之间的差别，才能更好地学习和生活。
狭义地说，模式是为了能让计算机执行和完成分类识别任务，通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息。
把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。
计算机模式识别就是指根据待识别对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法确定对象的类别的学科，是数学家、信息学专家和计算机专家的研究内容。
因此，模式识别的研究主要集中在认知模式识别和计算机模式识别这两个方面。
模式识别
产生 和发 概念 展 存在 问题
过程 和框 架 意义
06
理论
模 式 识 别 的 基 本 框 架
信息获 取
预处理
特征选 择与提 取
分类器 设计 分类决 策
模 式 识 别 的 过 程
识别方法主要是两种，统计模式 识别方法和结构（句法）模式识 别方法。由两个过程组成，设计 和实现。设计是用一定数量作样 本，作为学习集或训练集。基于 统计方法的模式识别由四部分组 成，数据获取、预处理、特征提 取和选择、分类决策.
分类器设计通过训练确定来自决规则，是按照此类判 决规则分类时，错误率最低。把这些判决 规则建成标准库。
分类决策
在特征空间中对识别对象进行分类。
模式识别的目标
用计算机实现具有感知、识别、理解、 自学习和自适应能力的灵活和智能的计算 机。
产生 和发 概念 展 存在 问题
过程 和框 架 意义
06
理论
模式识别的意义
2、注意的特征整合理论 (featureintegration theory of attention)主要 探讨视觉早期加工的问题，因此可看其为 一种知觉理论或模式识别的理论。由特雷 斯曼、赛克斯和盖拉德（Treisman， Sykes & Gelade）1980年提出。
3、成分识别理论 Biederman(1987)在Marr和Nishihara(1978) 的理论的基础上提出了成分识别理论 （recognition-by component theory）。该模型 基于这样一种观点，通过把复杂对象的结构 拆分为称做简单的部件形状，就可以进行模 式识别。
信 息 获 取 的 方 式
是通过传感器，将光和声音等信息转化为 一种电信息，信息可以是二维的文字、图像 等。也可以是以为的波形，如声波、心电图、 脑电图。也可以是物理量与逻辑值。
模式识别 教学大纲
模式识别教学大纲一、课程概述模式识别是一门涉及计算机科学、数学和统计学等多个领域的学科，旨在让学生了解和掌握模式识别的基本概念、原理和应用。
本课程将介绍模式识别的主要方法和技术，并通过实践案例，培养学生的模式识别能力和实践应用能力。
二、教学目标1. 理解模式识别的基本概念和原理；2. 掌握常用的模式识别方法和技术；3. 能够运用模式识别技术解决实际问题；4. 培养学生的团队合作和创新思维能力。
三、教学内容1. 引言和基本概念1.1 模式识别的定义和应用领域1.2 模式识别的相关概念：样本、特征、分类等2. 模式识别方法2.1 统计模式识别2.1.1 贝叶斯决策理论2.1.2 最大似然估计和最大后验概率估计 2.1.3 参数估计和模型选择2.2 数学模式识别2.2.1 线性回归和逻辑回归2.2.2 主成分分析和典型相关分析2.2.3 支持向量机和神经网络2.3 深度学习2.3.1 卷积神经网络2.3.2 循环神经网络2.3.3 长短时记忆网络3. 特征提取与选择3.1 特征抽取方法3.1.1 基于统计的特征提取3.1.2 基于图像处理的特征提取3.1.3 基于频域分析的特征提取3.2 特征选择方法3.2.1 信息增益和卡方检验3.2.2 嵌入式特征选择3.2.3 过滤式特征选择4. 分类与评估4.1 经典分类算法4.1.1 K近邻算法4.1.2 决策树算法4.1.3 朴素贝叶斯算法4.2 模型评估和交叉验证4.2.1 准确率、精确率、召回率和F1值 4.2.2 ROC曲线和AUC值4.2.3 K折交叉验证和留一法5. 实践案例分析5.1 图像识别5.1.1 手写数字识别5.1.2 人脸识别5.2 语音识别5.2.1 声纹识别5.2.2 语音情感识别5.3 生物信息识别5.3.1 DNA序列识别5.3.2 蛋白质结构识别四、教学方法1. 理论讲授：通过教师讲解，介绍模式识别的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：组织学生进行编程实践，实现模式识别算法并应用于案例分析。
模式识别的含义及其主要理论
模式识别的含义及其主要理论（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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模式识别第2章 模式识别的基本理论(2)
（步长系数 ）
33
算法
1）给定初始权向量a(k) ，k=0；
（ 如a(0)=[1,1,….,1]T）
2）利用a(k)对对样本集分类，设错分类样本集为yk 3）若yk是空集，则a=a(k)，迭代结束；否则，转4） 或 ||a(k)-a(k-1)||<=θ, θ是预先设定的一个小的阈值 （线性可分， θ =0） ( y) a(k 1) a(k) k J p 4）计算：ρ k, J p (a) y y 令k=k+1 5）转2）
1）g(x)>0, 决策：X∈ ω1 决策面的法向量指向ω1的决 策域R1，R1在H的正侧 2） g(x)<0, 决策：X∈ ω2， ω2的决策域R2在H的负侧
6
X g(X) / ||W|| R0=w0 / ||W|| Xp R2: g<0 H: g=0 r 正侧 R1: g>0 负侧
g(X)、 w0的意义 g(X)是d维空间任一点X到决策面H的距离的代数度量 w0体现该决策面在特征空间中的位置 1) w0=0时，该决策面过特征空间坐标系原点 2)否则，r0=w0/||W||表示坐标原点到决策面的距离
否则，按如下方法确定： 1、 2、 3、 m m ln[ P( ) / P( )]
~ ~
w0
1
2
2
1
2
N1 N 2 2
（P(W1)、P(W2) 已知时）
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分类规则
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5 感知准则函数
感知准则函数是五十年代由Rosenblatt提出的一种 自学习判别函数生成方法，企图将其用于脑模型感 知器，因此被称为感知准则函数。 特点：随意确定判别函数的初始值，在对样本分类 训练过程中逐步修正直至最终确定。 感知准则函数：是设计线性分类器的重要方法 感知准则函数使用增广样本向量与增广权向量
模式识别认知理论导引
十种模式识别认知理论简介导引人们在认知景物时，常常寻找它与其它事物的相同与不同之处，根据使用目的进行分类，人脑的这种思维能力就构成了模式和识别的能力。
所谓模式，是指若干元素或成分按一定关系形成某种刺激结构，也可以说模式是刺激的组合。
当人们能够确认他所知觉的某个模式是什么时，将它与其他模式区分开来，这就是模式识别。
例如，有人想把一大批图片分成人物、动物、风景、建筑物、其他等五种类型分别保管，上述五种类型就是五个类别，也就是五个不同的模式，分类的过程叫做模式识别。
模式有简有繁，繁杂的模式往往是由多个子模式组成。
认知心理学家西蒙认为：“人们在解决数学问题时，大多数是通过模式识别来解决的，首先要识别眼前的问题属于哪一类，然后以此为索引在记忆储存中提取相应的知识，这就是模式识别。
我们之所以关心模式识别认知理论，是因为它是建立图像（景物）理解数学模型的思想源泉。
例如：传统的模式识别理论有人把它分为五类：模板匹配模式；原型匹配模式；特征分析模式；结构描述模式；傅里叶模式。
现在图像理解中主要的数学处理方法，几乎都是源于五种传统模式识别理论而建立的，或是基于它们的变形。
近二十多年来新提出的模式识别理论有人把它分为五种：视觉计算理论；注意的特征整合理论；成分识别理论；相互作用激活理论；视觉拓扑理论。
其中，马尔（Marr）的视觉计算理论是当前计算机（机器人）视觉的主流理论。
其它的理论，也被众多探索者们作为创新的源泉。
然而，无论上述那一种模式识别理论，都存在着或多或少的片面性，迄今为止尚未形成一个较具有说服力的、普遍认可的模式识别理论。
这正是制约图像识别（计算机视觉）数学模型发展的根本所在。
下面我们将各种模式识别理论分别介绍之。
模板匹配模式（传统模式识别之一）这个模型最早是针对机器的模式识别而提出来的，后来被用来解释人的模式识别。
它的核心思想是认为在人的长时记忆中，贮存着许多各式各样的过去在生活中形成的外部模式的袖珍复本。
03认知心理学-模式识别
“映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个“特征 鬼”都有 其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负责的那个特 征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
“认知鬼”——每个“认知鬼”负责一个特殊的模式，它们在倾听“特征 鬼”的喊 叫中搜索自己负责的某个模式的有关特征，一旦发现有关特 征，就会大喊大叫，发现的特征越多，喊叫声就越大。 “认知鬼”的喊叫声表明它们已经组合了某个字母。
四、自上而下加工和模式识别
1、背景和模式识别 字词优势效应：识别一个字词中的字母，比识别一个单独的字母 的
正确率要高。
客体优势效应：识别一个客体图形时，图形中的线段要优于识别
Байду номын сангаас
结
构不严的图形中的同一线段或单独的线段。
Word Superiority Effect
(Reicher, 1969; Wheeler, 1970)
刺激的大小。
* 谢夫里奇和奈塞尔根据特征匹配理论，设计了一套计算机 程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字 母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（谢夫里奇）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“
鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。
例：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀的
长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很 大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。 原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别 活动更加灵活。 缺点：没有非常具体和详细地描述刺激 与原型之间的匹配过程。
模式识别理论
• 模糊聚类法—Fuzzy clustering method • PCA投影分类法等等
主成分分析的数学 与几何意义示意图
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
取多达156参量（可辨认的156个峰处的峰 高），组成(16156)阶矩阵，通过将矩阵作 主成分分解，分别求得对应于两个最大特征 值的得分矢量t1和t2，并以t1和t2为投影轴作 图，得到下图。其中正方形是有肿瘤的脑组 织样，圆是正常脑组织样。
（3）对连接所得到的树进行检查，找到 最小路径的边，将其割断就得到两类，如 此继续分割，直至类数已达到所要分的类 数。
• • •
缺点：未对训练点进行信息压缩，每判断一个点 都要将其对所有已知点的距离计算一遍,工作量较 大。
简化的KNN法—类重心法
将训练集中每类样本点的重心求出，然 后判别未知样本点与各类样本点重心的 距离。未知样本点距哪一类重心距离最 近，即未知样本属于哪一类。
例：有两种地层，用7种指标的分析数据 判别，先从已经准确判断的地层中各取 9个样本，测得的数据如下表：
x
x
ytΒιβλιοθήκη oyoy二维模式向一维空间投影示意图
（1)求解Fisher准则函数
~sW2
~sW21
~sW22
u(SW1
SW2 )u
uSWu
类间离差度为：
~sB2
(m~1
m~2
)2
(um1
um2
)(um1
um2
)
uSBu
J F (u)
(m~1 m~2 )2 ~sW21 ~sW22
• 只要找到相似关图的最大生成树，就可以 根据最大生成树进行模糊聚类分析，其分 类准则是：对于规定的阈值水平，路径强 度大于的顶点可归为一类。
模式识别-3-贝叶斯决策理论
(
)
确定性特征向量与随机特征向量
确定性特征向量 在获取模式的观测值时，有些事物具有确定的 因果关系，即在一定条件下，存在必然会发生 或必然不发生的确定性，这样获得的特征向量 称为确定性特征向量。 例如识别一块模板是不是直角三角形，只要 凭“三条直线边闭合连线和一个直角”这个 特征，测量它是否有三条直线边的闭合连线 并有一个直角，就完全可以确定它是不是直 角三角形。 这种现象是确定性的现象，比如上一讲的线 性模式判别就是基于这种现象进行的。
x1 x X = 2 ... xn
特征向量
g1(x) g2(x)
...
Max(g(x))
最大值选择器
x ∈ ωi
gn(x)
判别计算
决策
§3-3 正态分布决策理论
一、正态分布判别函数
1、为什么采用正态分布：
a、正态分布在物理上是合理的、广泛的。 b、正态分布数学上简单，N(µ, σ ²) 只有均值和方差两个参数。
)
2
=
∫ (x − µ )
−∞
∞
2
P ( x)
P ( x ) d x，方 差 ) (
1
概率密度函数应满足下 列关系： P ( x ) ≥ 0, ( −∞ < x < ∞ ) ∞ ∫−∞ P ( x )dx = 1
0 . 95
µ − 2σ
µ
X
µ + 2σ
3、（多变量）多维正态分布 （1）函数形式：
µ i = E ( xi ) =
∑
= E
= E = E
(x 1 − ...... (x n − µ
[(x
模式识别 ：模式识别概述.ppt
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n
dij
| Xik Xjk |
k 1
② 欧几里德距离
dij
n Xik Xjk 2
k 1
③明考夫斯基距离
| | dij(q) n Xik Xjk q 1 q
k 1
其中当q=1时为绝对值距离，当q=2时为欧氏距离
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询，侦听，机器故障判断。
8. 军事应用
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§1-4 模式识别的基本问题
一.模式(样本)表示方法 1. 向量表示 : 假设一个样本有n个变量(特征)
Ⅹ= (X1,X2,…,Xn)T 2. 矩阵表示: N个样本，n个变量(特征)
变量
样本
x1
x2
X1
X11
X12
X2
X21
X22
…
…
…
XN
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4. 基元（链码）表示： 在右侧的图中八个基元 分别表示0，1，2，3， 4，5，6，7，八个方
向 和基元线段长度。 则右侧样本可以表示为
X1=006666
这种方法将在句法模式识 别中用到。
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二.模式类的紧致性
1. 紧致集：同一类模式类样本的分布比较 集中，没有或临界样本很少，这样的模 式类称紧致集。
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④ 切比雪夫距离 dij() max | Xik Xjk | 1k n
q趋向无穷大时明氏距离的极限情况 ⑤ 马哈拉诺比斯距离
T
dij(M ) Xi Xj
1 Xi Xj
其中xi ，xj为特征向量， 为协方差。使用的条件是
知觉(模式识别)
实验证据：
由点组成字母及其变形（Posner,1967）。 Reed(1972)人脸简图的归类实验。
证据：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀 的长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很
大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。
原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别
刺激的大小。
* Selfridge和Neisser根据特征匹配理论，设计了一套计算 机程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字 母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（ Selfridge ,1959）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“ 鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。 “映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映 象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个 “特征鬼”都有其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负 责的那个特征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
刺激信息最为吻合，就把该刺激信息确认为是与头脑中
的某个模板相同，模式得到识别。 模式识别是刺激信息与脑中某个或某些模板产生最 佳匹配的过程。
模板匹配理论的缺陷：
强调刺激信息与脑中模板的最佳匹配，如果刺激信息稍有变化，
就无法与模板最佳匹配，无法完成模式识别。
要求在长时记忆中存储无数个模板，会给记忆带来沉重负担， 也会使人在识别事物时缺少灵活性。
成分识别理论的支持证据：
Biederman, Ju & Clapper(1985)向被试快速呈现
模式识别基础
模式识别基础一、模式识别的定义和基本概念模式识别是指通过对事物或现象进行观察、分析、比较和归纳总结，从中发现规律性、相似性或差异性等特征，以便更好地理解和描述它们的过程。
模式识别涉及到多个学科领域，如数学、统计学、计算机科学、人工智能等。
在模式识别中，需要考虑的基本概念包括：样本集、特征向量、分类器和评价指标。
样本集是指用于训练和测试的数据集合；特征向量是用来描述每个样本的属性值；分类器是用来对样本进行分类的算法；评价指标则是用来评估分类器性能的度量方法。
二、模式识别的主要任务1. 分类任务分类任务是模式识别中最基础也最常见的任务之一。
其目标是将给定的样本分成若干类别中的一种。
常见的分类方法包括：KNN算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机等。
2. 聚类任务聚类任务是将给定数据集合分成若干个簇，使得同一簇内部相似度高，不同簇之间相似度低。
常见的聚类方法包括：K-means算法、层次聚类法等。
3. 特征提取和降维任务特征提取和降维任务是模式识别中非常重要的任务之一。
其目标是从大量的原始数据中提取出最具代表性和区分性的特征，以便更好地进行分类或聚类等分析。
常见的特征提取方法包括：主成分分析、线性判别分析等；而常见的降维方法则包括：奇异值分解、局部线性嵌入等。
三、模式识别中常用的算法1. KNN算法KNN算法是一种基于邻近度量的分类算法，其基本思想是将新样本与已知样本集中距离最近的K个样本进行比较，并将其归为距离最近的那一类。
该算法简单易懂，但对数据规模较大或特征空间较高时计算复杂度较高。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计理论的分类方法，其核心思想是根据先验概率和条件概率来计算后验概率，并将其作为分类依据。
该算法具有计算速度快、适用于大规模数据集等优点，但假设特征之间相互独立的前提条件较为苛刻。
3. 支持向量机支持向量机是一种基于几何间隔最大化的分类算法，其核心思想是将样本映射到高维空间中，以便更好地进行线性或非线性分类。
模式识别理论及应用
模式识别的历史与发展
模式识别的概念最早可以追溯到20世纪初，当时主要是基 于手工和经验的方法进行模式识别。
随着计算机技术的发展，模式识别技术逐渐得到广泛应用， 特别是在20世纪80年代以后，随着人工智能技术的兴起， 模式识别技术得到了迅速发展。
目前，模式识别技术已经广泛应用于各个领域，如医学诊 断、安全检查、智能交通等，为人们的生活和工作带来了 极大的便利。
03
模式识别的应用领域
图像识别
总结词
图像识别是模式识别的一个重要应用领域，通过计算机技术 自动识别和分析图像，实现目标检测、分类和跟踪等功能。
详细描述
图像识别广泛应用于安防监控、智能交通、人脸识别、智能 制造等领域。通过图像处理和机器学习等技术，实现对人脸 、车牌等目标的自动识别，提高生产效率和安全性。
关注隐私保护
在模式识别技术的应用中，应重视用户隐私保护 问题，制定相应的政策和标准，保护个人信息安 全。
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提升生活质量
在医疗、交通、安全等领域，模式识别技术的应用为人们提供了更便 捷、高效的服务，提高了生活品质。
对未来研究和应用的建议
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加强跨学科研究
模式识别技术涉及多个学科领域，如计算机科学、 数学、物理学等，应加强跨学科合作，推动模式 识别技术的创新发展。
拓展应用领域
随着技术的不断进步，模式识别技术的应用领域 应进一步拓展，例如在环境监测、农业智能化等 领域的应用。
统计模式识别
参数统计方法
基于概率分布假设，利用参数估计和假设检验进行模式识别。
非参数统计方法
不假设概率分布形式，直接从数据中提取特征进行分类。
贝叶斯决策论
基于贝叶斯定理，利用先验概率和似然函数进行分类决策。
CN模式识别的理论和方法研究
CN模式识别的理论和方法研究第一章：引言CN模式识别是一种将输入数据与已知模型进行匹配和分类的技术。
它逐渐被广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域。
本文将从理论和方法两个方面进行研究探讨。
第二章：CN模式识别的基本理论2.1 符号表示法符号表示法是CN模式识别的一种基本理论方法。
其思想是将模式表示为输入变量之间某些关系的符号表达式，然后用逻辑技术来判断它们之间的相似性或差异性。
这种方法可以有效地缩小样本空间，提高模式识别准确度。
2.2 贝叶斯决策理论贝叶斯决策理论是CN模式识别中常用的一种理论方法。
它基于贝叶斯公式，通过计算后验概率来进行决策。
该方法在处理分类问题和回归问题时都有较好的表现。
2.3 最小距离分类器最小距离分类器是CN模式识别中最简单的一种分类器。
它的思想是将输入向量与已知类别的均值向量进行比较，选择距离最小的类别作为分类结果。
该方法适用于线性不可分的情况，并且在多类别问题中表现优秀。
第三章：CN模式识别的应用方法3.1 特征提取方法特征提取是CN模式识别中常用的一种应用方法。
它的基本思想是从原始数据中提取出对分类有益的特征，然后用这些特征来进行分类或回归。
常用的特征提取方法包括PCA、LDA、ICA等。
3.2 支持向量机支持向量机是CN模式识别中常用的一种应用方法。
它的核心思想是通过寻找最优超平面来实现分类。
该方法具有较好的泛化能力和鲁棒性。
在处理复杂高维数据时表现优秀。
3.3 深度学习深度学习是CN模式识别中近年来发展迅速的一种应用方法。
它的主要思想是通过模拟人类神经网络的方式来实现对数据的分类和处理。
该方法在图像和语音识别等领域表现出色。
第四章：CN模式识别的发展趋势CN模式识别的未来发展趋势主要包括以下几个方面：4.1 大数据时代随着大数据时代的到来，CN模式识别将面临更大的数据量和更复杂的场景。
如何快速、准确地处理这些数据是CN模式识别面临的重要问题。
4.2 融合多技术手段CN模式识别将逐渐向融合多技术手段的方向发展，如结合深度学习和传统模式识别方法等。
pattern classification书
Pattern Classification书是一本由Richard O. Duda、Peter E. Hart和David G. Stork合著的著名教科书，已经成为模式识别领域的经典教材。
本书自第一版出版以来，已经在机器学习、模式识别、人工智能等领域产生了深远的影响，被广泛地应用于学术研究和工程实践中。
本书内容丰富，深入浅出，涵盖了模式识别领域的基本理论、经典方法和最新进展。
以下是Pattern Classification书籍的主要内容：一、基本概念1. 模式识别的概念和任务模式识别是指根据已知的样本数据，通过建立模型和算法来进行分类、识别和预测未知数据的方法和技术。
本章介绍了模式识别的基本概念、任务和应用领域，为后续内容的学习打下基础。
2. 概率论与统计学基础概率论和统计学是模式识别领域的重要基础，本章介绍了概率论和统计学的基本原理和方法，包括概率分布、随机变量、统计推断等内容，为后续的分类器设计和性能评估提供了数学基础。
二、监督学习3. 最近邻法最近邻法是一种简单而有效的分类方法，本章介绍了最近邻法的原理、算法和应用，包括最近邻分类器的设计和性能分析，以及最近邻法在实际问题中的应用案例。
4. 线性判别分析线性判别分析是一种经典的监督学习方法，本章介绍了线性判别分析的原理、模型和求解方法，包括Fisher判别准则、最小均方误差准则等内容，为读者深入理解监督学习提供了重要参考。
5. 支持向量机支持向量机是一种强大的分类器，本章介绍了支持向量机的原理、核方法和参数选择，包括线性支持向量机、非线性支持向量机等内容，为读者掌握高效分类器提供了重要参考。
三、无监督学习6. 聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，本章介绍了聚类分析的原理、算法和应用，包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等内容，为读者理解无监督学习提供了重要帮助。
7. 主成分分析主成分分析是一种常用的降维方法，本章介绍了主成分分析的原理、模型和求解方法，包括特征值分解、奇异值分解等内容，为读者掌握数据压缩和特征提取技术提供了重要参考。
第四章模式识别
知觉
现代认知心理学认为，知觉是确定人 们所感受的刺激物的意义的过程。或者 说，知觉是解释刺激信息，从而产生模 式和意义的过程。
知识经验在知觉中的作用
因素恢复实验 （Warren 1970 ） 已有知识对句子知觉的作用
（Miller&Isard ，1963) 视知觉研究的证据 (Biederman,1972）
Marr 的计算理论 (computational theory）
初级素描 (primal sketch)：这一表征对视 觉输入的主要光强变化进行二维描述，包括 关于边缘、轮廓和墨块的信息。
2 1/2 -D 素描 (2 1/2 -D sketch)：这一 表征通过利用由阴影 (shading)、纹理 (texture)、运动 (motion)、双眼视差 (binocular disparity) 等提供的信息，对 可视表面深度和方位进行描述，此表征依赖 于观察点。
第四章模式识别
第一节 知觉理论概述
一、知觉概述
关于知觉的传统观点
知觉是在刺激作用下即刻产生的，而且似乎是 自动的
常人意识不到知觉的过程 某些空间特性的知觉受先天制约，不依赖于过
去的经验或者学习 某些几何错觉甚至不依赖于人掌握的有关概念
传统的观点认为，知觉是一种 消极被动的接受刺激的过程；
（二）、特征分析说
1.基本思想
特征分析说试图将模式分析为组成它们的各种 特征(feature)，模式识别时需要对刺激的特征进 行分析，将之与长时记忆中的各种刺激特征进行 比较，一旦获得最佳的匹配，外部刺激就得以识 别。
2. “泛魔堂”模型（“魔城”模型）
通过特征分析识别一个字母R
3.特征分析的生理学依据
第二节 模式识别及其 理论模型
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基于最大后验概率的贝叶斯决策
▪ 例：癌细胞的识别
– 假设每个要识别的细胞已作过预处理，并抽取出 了d个特征描述量，用一个d维的特征向量X表示，
– 识别的目的是要依据该X向量将细胞划分为正常 细胞或者异常细胞。
– 这里我们用ω1表示是正常细胞，而ω2则属于异常 细
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▪ 具体规则如下：
▪ ▪
若：P(i | X
对于多类：
)
max j 1,2
P(
j
| X)
则：
X ▪
若：P(i
|
X
)
max
j 1,...,c
P( j
| X)
则：
i
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最大后验概率决策的其他形式
先验概率，后验概率，概率密度函数之间关系
P( X ,i ) p( X | i )P(i ) P(i | X ) p( X )
第2章 模式识别的基本理论与方法
1
主要内容
▪ 1、贝叶斯决策理论。 ▪ 主要讲授两种常用的决策规则：贝叶斯准则和最小风险准
则；两类及多类决策，分类器的设计、分类器的错误率计算。 ▪ 2、非参数判别分类方法。 ▪ 包括线性判别函数及线性分类器的设计、非线性判别函
数、分段线性判别函数、局部训练法等。 ▪ 3、近邻法。 ▪ 包括近邻法及其改进算法(剪辑近邻、压缩近邻法)。 ▪ 4、特征选择与提取方法。 ▪ 概述特征提取与选择的基本概念、常用判据、基于欧氏
的两类别决策(Neyman-pearson准则) 4. 最小最大决策
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2.2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策
▪ 分类识别中为什么会有错分类？
– 当某一特征向量值X只为某一类物体所特有，即
▪ 对其作出决策是容易的，也不会出什么差错 – 问题在于出现模棱两可的情况，任何决策都存在判错的
可能性。 – 分类准则：使错误率为最小
– 已知:总共有c类物体，以及先验概率P(ωi)及类条 件概率密度函数p(x|ωi)
– 问题: 如何对某一样本按其特征向量分类的问题。
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几种常用的决策规则
▪ 不同的决策规则反映了分类器设计者的不同考虑， 对决策结果有不同的影响。
▪ 最有代表性的是： 1. 基于最小错误率的贝叶斯决策 2. 基于最小风险的贝叶斯决策 3. 在限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小
▪ 贝叶斯决策理论是统计模式识别中的一个基 本方法。
3
几个重要概念
▪ 先验概率
– P(ω1)及P(ω2)
▪ 条件概率密度函数
– p(x|ωi)
▪ 后验概率
– P(ωi|X)
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贝叶斯决策理论
▪ 贝叶斯决策理论前提
– 各类别总体的概率分布是已知的; – 要决策分类的概率分布是已知的。
▪ 贝叶斯决策理论方法所讨论的问题是：
解：利用贝叶斯公式，分别计算出状态 为x时ω1与ω2的后验概率
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P(1 | X )
p( X | 1)P(1)
2
p( X | i )P(i
)
0.2 0.9 0.20.9 0.40.1
0.818
i 1
P(2 | X ) 1- P(1 | X ) 1 0.818 0.182
P(1 | X ) 0.818 P(2 | X ) 0.182
距离度量的特征提取方法以及次优搜索算法等。 ▪ 5、非监督学习方法。主要讲授C均值算法、分级聚类算法等。
2
§2.1贝叶斯决策理论
▪ 模式识别是一种分类问题，即根据识别对象 所呈现的观察值，将其分到某个类别中去。
▪ 统计决策理论是处理模式分类问题的基本理 论之一，对模式分析和分类器的设计起指导 作用。
▪ p(x|ω1)是正常细胞的属性分布 ▪ p(x|ω2)是异常细胞的属性分布
– 我们的问题:
▪ 当观测向量为X值时,应该把该细胞分为哪个类别呢？
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基于最大后验概率的贝叶斯决策
– 后验概率：
▪ 该细胞属于正常细胞的概率P(ω1|x) ▪ 该细胞属于异常细胞的概率P(ω2|x)
▪ 这是考虑了X属于哪类的概率，可以作为分类的准 则。----最大后验概率准则。
则：
▪ (3) 对数似然比（似然比处理器）
X 1
h(x) ln[l(x)]
ln
p(
X
| 1)
ln
p( X
| 2 )
ln
P(1) P(2 )
则： X 1
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▪ 例2.1 假设在某地区切片细胞中正常(ω1)和异
常(ω2)两类的先验概率分别为P(ω1)=0.9， P(ω2)=0.1。现有一待识别细胞呈现出状态x， 由其类条件概率密度分布曲线查得 p(x|ω1)=0.2，p(x|ω2)=0.4。 ▪ 试对细胞x进行分类。
因此判定该细胞为正常细胞ω1比较合理
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最大后验概率决策即是最小错误率决策的证明
▪ 平均错误率，以P(e)表示
P(e) P(e, x)dx p(e | x)P(x)dx
P(e,x)：错误决策为e,观测值为x的联合概率密度 p(e|x)：观测值为x时的条件错误概率密度函数 P(x)：x值出现的概率
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以两类别为例证明
▪ 当p(ω2|x)＞p(ω1|x)时决策为ω2 ，对观测值x有 P(ω1|x)概率的错误率
如果我们把作出ω1决策的所有观测值区域称为R1，则在 R1区内的每个x值，条件错误概率为p(ω2|x)。 另一个区R2中的x,条件错误概率为p(ω1|x)。
则：
P(e) R1P(2 | x) p(x)dx R2 P(1 | x) p(x)dx R1 p(x | 2 )P(2 )dx R2 p(x | 1)P(1)dx
P(i
|
X)
p( X
| i )P(i )
p( X )
p( X | i )P(i )
c
p( X | i )P(i )
i 1
▪ (1) 用先验概率及类条件概率密度函数表示若：Fra bibliotek( X|
i
)P(i
)
max j1,2
p(
X
| j)P( j)
则：X
i
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▪ (2)用比值的方式表示-----似然比
如果l(x) p( X | 1) P(2 ) p( X | 2 ) P(1)
先验概率
– P(ω1)和P(ω2) ：每种细胞占全部细胞的比例 P(ω1)+P(ω2)=1
– 根据先验概率决定
P(1 P(1
) )
P(2 P(2
), ),
x x
1 2
– 这种分类决策没有意义，表明由先验概率所提供 的信息太少
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▪ 概率密度函数
– 利用对细胞作病理分析所观测到的信息，也就是 所抽取到的d维观测向量，得到两类的类条件概 率密度函数分布