系统识别与模式识别
模式识别(国家级精品课程讲义).ppt
为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则分类。
29
1.1 概述－模式识别的基本方法
理论基础：模糊数学 主要方法：模糊统计法、二元对比排序法、推理法、
模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点：
由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量， 故往往能反映整体的与主体的特征，从而允许样本有 相当程度的干扰与畸变。 主要缺点： 准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的 应用。
式中，p(xi )是 X 的第 i 个分量的 边缘
密度。随机矢量 X 的均值矢量 的各
分量是相应的各随机分量的均值。
47
1.3 随机矢量的描述
(二)随机矢量的数字特征：
⑵ 条件期望
在模式识别中，经常 以类别 i 作为条件，在这
种情况下随机矢量 X 的条件期望矢量定义为
i E[ X | i ] X n xp(x | i )dx
34
1.1 概述－模式识别的发展简史
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅 读0-9的数字。
30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了 统计模式识别的基础。
50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论— —傅京荪提出句法/结构模式识别。
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊 模式识别方法得以发展和应用。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描 述（定量的或结构的描述），是取自客观世界 的某一样本的测量值的集合（或综合）。
概念
特征(Features)：能描述模式特性的量（测
量值）。在统计模式识别方法中，通常用一
个矢量
x
系统识别与模式识别
系统 识 别 与 模 式 识 别
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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(PatternRecognition)
近年来模式识别在化学、生物、医学、 近年来模式识别在化学、生物、医学、 食品、环境科学、 食品、环境科学、电子等学科中得到了 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 它可以解决样品的分类、 它可以解决样品的分类、方法的选择及 分析过程优化等问题， 分析过程优化等问题，因而越来越受到 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。
经过许多国际组织多年的研究和讨论 ， 经过许多国际组织多年的研究和讨论， 1993年终于制定了 《 测量不确定度表示 年终于制定了《 年终于制定了 指南》 指南》 （Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement） 得到了包括 ） 得到了包括IUPAC在 在 内的七个国际组织的批准， 内的七个国际组织的批准 ， 并由国际标 准化组织（ 准化组织（ISO）出版。 ）出版。 目前 目前GUM的执行已得到了包括中国在内 的执行已得到了包括中国在内 的许多国家政府机构的批准。 的许多国家政府机构的批准。
化学模式识别是根据化学测量矩阵，自 化学模式识别是根据化学测量矩阵， 动将样本集按样本的某种性质（ 动将样本集按样本的某种性质（通常是 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 化学模式识别从化学测量数据出发， 化学模式识别从化学测量数据出发，进 一步揭示样本的隐含性质， 一步揭示样本的隐含性质，提供十分有 用的决策性信息。 用的决策性信息。
对于系统误差来说，可以运用消除误差源、改变测量方 对于系统误差来说，可以运用消除误差源、 寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中， 法、寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中，常 用以下一些方法来进行： 用以下一些方法来进行： 1.空白试验 空白试验 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照，或者用不含对 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照， 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。. 2.对照试验 对照试验 凡由方法引起的误差，都应该用标准方法或公认的准确 凡由方法引起的误差， 的方法来进行对照试验。 的方法来进行对照试验。 3.回收试验 回收试验 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。通常是在 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。 被测样品中加入已知量的被测组分，然后看其能否定量 被测样品中加入已知量的被测组分， 回收。 回收。
模式识别(国家级精品课程讲义)
概念
特征(Features)：能描述模式特性的量（测
量值）。在统计模式识别方法中，通常用一
个矢量
x
x
表示，称之为特征矢量，记为
(x1, x2,, xn )
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别
1
★ 相关学科
●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算）
●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉
等等
2
讲授课程内容及安排
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习
磁性 有 有 有 有 有
金属条位置(大约) 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
14
5元
反 射 光 波 形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 4 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光 透射亮度等等
特征选择：
各类空间（Space)的概念
模 对象空间
式识 模式空间 别来自三 大特征空间任
务 类型空间
模式采集：从客观世界（对象 空间）到模式空间的过程称为 模式采集。 特征提取和特征选择：由模式 空间到特征空间的变换和选择。
类型判别：特征空间到类型空 间所作的操作。
8
1.1 概述－模式识别系统
待识 数据采集 二次特征 对象 特征提取 提取与选择
模式识别与智能系统学科简介
模式识别与智能系统学科简介专业介绍模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。
这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。
本学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
本学科的研究方向包括：图像处理与模式识别、微智能执行器与自主系统、运载器综合健康管理、UCAV协同任务规划、生物特征识别技术。
业务培养要求本学位点主要培养具有人工智能和模式识别理论、微智能执行器及智能控制系统等专业知识、能够熟练应用相关知识解决实际系统问题能力的高级专门人才。
硕士研究生需掌握坚实的基础理论和系统的专业知识，掌握科学研究的基本方法和技能，具有独立分析和解决问题的能力，具有一定的创新能力。
具备查阅文献资料，了解学科现状和动向，归纳总结的能力。
具备独立进行实验方案设计、实验数据处理以及对实验结果概括处理的能力。
具备一定的科技文献写作能力，能够完成学术论文以及学位论文的写作。
熟练地阅读本学科领域内的外文资料，具备较好的外文论文写作能力。
具备一定的教学实践（课程辅导、辅导实验）、科研实践（指导课程设计或毕业论文等）、参加工程项目的实践或社会实践能力。
在人工智能和模式识别、智能微系统及飞行控制系统等领域内，掌握坚实的理论基础和系统深入的学科知识，具有良好的科研和实际应用能力，具有较强的从事高校教学、科研或独立担负专门技术工作的能力。
主干课程模式识别、智能控制、数字图像处理、数字信号处理、神经网络与人工智能、系统建模与仿真、飞行控制技术、系统辨识与自适应控制、故障诊断技术等。
模式识别与智能系统
以下是我对模式识别这一研究领域的了解和理解：一、初识模式识别：模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科。
从计算的早期起，人们就发现设计和执行算法来模仿人类对物体的描绘和分类能力是一项有趣而富有挑战性的任务。
它和多种学科有着紧密联系。
因而也吸引了许多来自不同领域的专家学者。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解。
其研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。
模式识别包含由特征和属性描述的对象的数学模型，也涉及到一般意义上对象间的相似性的抽象概念。
具体采用何种数学形式、模型和处理方法取决于所要解决的问题的类型。
从这个意义上讲，模式识别其实就是用数学解决实际问题。
二、系统框图和流程模式识别系统具有如图1-1所示的功能单元。
图1-1模式识别系统及其主要功能单元模式识别系统组成单元及其相应的工程任务有：模式获取单元，可以采取如下几种形式：信号或图像获取、数据采集。
特征提取单元,有度量形式、基元提取等。
预处理单元，有时特征值不能直接输入给分类器或描述器。
例如：在神经网络应用中经常要用某种方法对特征值标准化。
分类、回归、描述单元，这是模式识别系统的核心单元。
后处理单元，有时从模式识别核心单元输出的值不能直接应用，可能需要对其进行诸如解码之类的处理。
这些最后需要做的工作被称为后处理。
虽然这些任务被大致地连续组织好了，如图1-1所示，但还是存在着一些反馈，至少在设计阶段是存在的，因为各个单元所采取的措施是相互依赖的。
例如，模式获取所用的类型可能会影响特征的选择，其他单元之间也存在同样的问题。
有些影响是很微妙的，如，对输入到神经网络的特征所做的预处理类型将从某种程度上影响整个项目，而这又是很难预见的。
一个模式识别项目需要考虑所有提及的任务，并要按图1-2所示的各个阶段有计划的开展。
模式识别与智能系统专业解析
模式识别与智能系统专业解析一、专业介绍1、学科简介模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科下的二级学科硕士点。
模式识别与智能系统是在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
2、培养目标：该学科的硕士毕业生应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识；对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解；能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果；较为熟练地掌握一门外国语。
各招生单位研究方向和考试科目等不尽相同，在此以江苏大学为例：3、研究方向1.模式识别及图像处理2.智能控制与机器人3.图像处理及图像数据库系统4.数据挖掘与决策支持系统4、硕士研究生入学考试科目：①101政治理论②201英语③301数学一④833自动控制理论（含经典与现代部分）、851数据结构、852通信系统原理选一二、就业方向该学科培养的研究生毕业后，可到大、中、小型企业，科技部门，高等院校，金融、电讯单位，政府机关等各行业从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等工作。
三、职业规划计算机技术的应用在我国各个领域发展迅速，为了适应知识经济和信息产业发展的需要，操作和应用计算机已成为人们必须掌握的一种基本技能。
该专业用到的计算机技术相对较多，可以通过全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，简称NCRE）来获得自己相应水平实力的等级证书。
NCRE是经原国家教育委员会（现教育部）批准，由教育部考试中心主办，面向社会，用于考查应试人员计算机应用知识与能力的全国性计算机水平考试体系。
系统识别与模式识别
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本 部分 报道 了 学术探讨 栏 目 的 篇文章 内容 涉及 一 种 基 于 颜 色 分块特 征 的 自适 应 图 象 检 索 方 法 作者 王 康 广 东 轻工 职 业技术 学 院 计算 机 系 &+ 标记 法求 解 网 络 和 图 的 最短 距 离 算法 作者 庄 明 浙 江 师 范大 学 &+ , , 立 方体 的 , / 0 小1 连 通 性 作 者 刘 2 听 山 东潍坊 学 院 计算机科 学 系 &
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模式识别与智能系统专业解析
模式识别与智能系统专业解析一、专业介绍1、学科简介模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科下的二级学科硕士点。
模式识别与智能系统是在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
2、培养目标：该学科的硕士毕业生应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识；对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解；能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果；较为熟练地掌握一门外国语。
各招生单位研究方向和考试科目等不尽相同，在此以江苏大学为例：3、研究方向1.模式识别及图像处理2.智能控制与机器人3.图像处理及图像数据库系统4.数据挖掘与决策支持系统4、硕士研究生入学考试科目：①101政治理论②201英语③301数学一④833自动控制理论（含经典与现代部分）、851数据结构、852通信系统原理选一二、就业方向该学科培养的研究生毕业后，可到大、中、小型企业，科技部门，高等院校，金融、电讯单位，政府机关等各行业从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等工作。
三、职业规划计算机技术的应用在我国各个领域发展迅速，为了适应知识经济和信息产业发展的需要，操作和应用计算机已成为人们必须掌握的一种基本技能。
该专业用到的计算机技术相对较多，可以通过全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，简称NCRE）来获得自己相应水平实力的等级证书。
NCRE是经原国家教育委员会（现教育部）批准，由教育部考试中心主办，面向社会，用于考查应试人员计算机应用知识与能力的全国性计算机水平考试体系。
系统识别与模式识别
25,31(D2)介绍利用UML工具设计和分析基于网格计算环境的虚拟现实战场模型,从系统需求和问题领域出发,分析系统用例图,并从静态和动态方面考虑系统的结构模型。
参90610523基于内容的图像检索技术刊,中/王冰//信息技术与信息化.2005,(5).8182,85(D)0610524 VB实现基于颜色的图像检索系统刊,中/王冰//信息技术与信息化.2005,(5).7577(D)本文利用Visual Basic6.0程序设计语言实现了在Windows2000环境下基于颜色直方图算法的多媒体图像数据库检索系统。
本文的研究和实践对于促进基于内容的图像检索技术的应用具有一定的参考价值和实践意义。
参30610525基于相关聚合直方图的CBIR刊,中/郑爱彬//南京师范大学学报(工程技术版).2005,5(4).5760 (L)在颜色直方图的基础上,结合图像的颜色、形状和纹理特征,提出了一种基于相关聚合直方图的图像检索算法。
该算法通过集合聚合度的概念,在图像的颜色统计信息中融入了多粒度的空间聚合信息,具有对图像平移、旋转与尺度变化不敏感及检索性能受数据库大小变化影响较少等特点。
为了验证算法的有效性,对该算法进行了性能比较实验。
实验数据表明,该算法具有较好的检索性能。
参40610526基于内容的图像检索中SS树索引的Java实现刊,中/陈冬霞//南京师范大学学报(工程技术版). 2005,5(4).5356,81(L)0610527基于压缩域的关键帧快速提取方法刊,中/许先斌//计算机工程与设计.2005,26(12).33043306, 3312(L)0610528基于颜色与边缘分布的足球视频镜头分类方法刊,中/周艺华//北京理工大学学报.2005,25(12). 10791082(L)0610529基于视频对象的视频内容级描述模型刊,中/于跃龙//微处理机.2005,26(6).5759(G)本文提出了一种基于视频对象的视频内容分级描述模型。
模式识别与智能系统
02
智能系统的概述与发展历程
智能系统的定义与分类
智能系统的定义
• 智能：具有学习、推理、感知、适应等能力的系统
• 智能系统：能够实现一定智能功能的系统
智能系统的分类
• 专家系统：模拟人类专家解决问题的方式，通过知识库和推理机制进行决策
• 智能控制系统：能够自动调整控制参数的系统，如自适应控制系统
• 文本摘要：提取文本中的关键信息，生成摘要
计算机视觉技术
计算机视觉技术
计算机视觉的应用
• 图像处理：对图像进行预处理、增强、去噪等操作
• 目标检测：检测图像中的目标物体
• 特征提取：从图像中提取有助于识别的特征
• 目标跟踪：实时跟踪图像中的运动目标
• 图像识别：识别图像中的物体、场景等
• 行为分析：分析图像中的人体行为
• 20世纪90年代：机器学习技术的发展，如SVM、决策树等
• 21世纪初：深度学习技术的兴起，如CNN、RNN等
智能系统的未来发展趋势
01
智能系统的融合
• 多学科交叉：结合计算机科学、数学、生物学等多学科
知识
• 多技术融合：结合机器学习、深度学习、自然语言处理
等技术
02
智能系统的智能化
• 自主学习：系统能够从数据中自动学习和优化
• 自适应适应：系统能够根据环境和任务的变化自动调整
03
智能系统的应用
• 智能生活：智能家居、智能交通等
• 智能产业：智能制造、智能医疗等
03
模式识别在智能系统中的应用
模式识别在智能控制系统中的应用
模式识别在自适应控制系统中的应用
模式识别在预测控制系统中的应用
关于模式识别
关于模式识别1.1.1 模式与模式识别随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动，模式识别应运而生，并在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科[1]。
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；狭义地说，模式是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)。
模式识别则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去，因此模式识别又常称作模式分类。
从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类和无监督的分类两种。
二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。
一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式。
前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。
我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是用机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。
在这里，“智能”指的是人类在认识和改造自然的过程中表现出来的智力活动的能力。
虽然模式识别与人工智能关系很密切，但是发展到现在，它已经形成了独立的学科，有其自身的理论和方法。
在许多领域中，模式识别已有不少比较成功的实际应用。
模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。
对于比较简单的问题，可以认为识别就是分类。
如，对于识别从“0”到“9”这十个阿拉伯数字的问题。
对于比较复杂的识别问题，就往往不能用简单的分类来解决，还需要对待识别模式的描述。
如，汉字识别；景物识别。
模式识别作为一门技术学科，目的就是要研究出能自动进行模式分类和描述的机器系统，以完成人类的模式识别的功能。
模式识别名词解释
名词解释：1 样本：对任一个具体的事物，在这门课中都称为一个样本，它是一类事物的一个具体体现，它与模式这个概念联用，则模式表示一类事物的统称，而样本则是该类事物的一个具体体现。
2 模式：英语是pattern，表示一类事物，如印刷体A与手写体A属同一模式。
B与A则属于不同模式，而每一个具体的字母A、B则是它的模式的具体体现，称之为样本。
因此模式与样本共同使用时，样本是具体的事物，而模式是对同一类事物概念性的概况。
一个人的许多照片是这个人的许多样本，而这个人本身是一个模式。
3 模式类：这个词与模式联合使用，此时模式表示具体的事物，而模式类则是对这一类事物的概念性描述。
4 模式识别：人们在见到一个具体的物品时会分辨出它的类名，如方桌与圆桌都会归结为是桌子。
这是人们所具有的认识事物的功能，在这门课中就称为是模式识别。
具体的说是从具体事物辨别出它的概念。
这门课讨论的是让机器实现事物的分类，因此由机器实现模式识别。
这门课就是讨论机器认识事物的基本概念、基本方法。
5 分类器：用来识别具体事物的类别的系统称为分类器6 模式识别系统：用来实现对所见事物（样本）确定其类别的系统，也称为分类器。
7 特征：一个事件（样本）有若干属性称为特征，对属性要进行度量，一般有两种方法，一种是定量的，如长度、体积、重量等，可用具体的数量表示，但也可用粗略的方法表示，如一个物体可用“重”、“轻”、“中等”表示，前种方法为定量表示，而后种方法则是定性表示。
重与轻变成了一种离散的，或称符号性的表示，它们在数值上有内在的联系。
在本门课中一般偏重定量的表示。
8 特征向量：对一个具体事物（样本）往往可用其多个属性来描述，因此，描述该事物用了多个特征，将这些特征有序地排列起来，如一个桌子用长、宽、高三种属性的度量值有序地排列起来，就成为一个向量。
这种向量就称为特征向量。
每个属性称为它的一个分量，或一个元素。
9 维数：一个向量具有的分量数目，如向量，则该向量的维数是3。
模式识别 ：模式识别概述.ppt
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② 欧几里德距离
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③明考夫斯基距离
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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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9
§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
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系统识别与模式识别
0618757基于核矢量过滤的视频检索算法刊,中/肖国强//电子技术应用.2006,32(4).4244(D)!!视频检索是高维空间中的计算。
针对高维计算量大的特点,提出了构造一个核矢量的算法,将高维空间转换到低维空间,在低维空间逐维过滤不相似的数据集,缩小检索范围,提高检索速度。
参50618758基于无指导机器学习的全文词义自动标注方法刊,中/卢志茂//自动化学报.2006,32(2).228236 (E)0618759一种基于相关性分析的镜头边界检测系统刊,中/高健//电视技术.2006,(3).6972(L)!!研究并设计了一种以互相关分析为基础的视频镜头边界检测系统,该系统以分析前后相邻帧中若干条线段的灰度分布曲线相似度为基础,并结合了图像灰度直方图的相似度分析,比较有效地解决了镜头中有闪光灯出现和镜头快速移动时易出现的误检等问题,同时,克服了新闻节目中主持人画面渐变切换引起的漏检问题。
该系统计算量小,可满足实时性分析的要求。
参121767!系统识别与模式识别0618760基于模糊模式和BP算法的手写数字识别刊,中/刘荣华//电子科技.2006,(3).6063(D)!!通过对多种手写数字识别算法的研究和分析,提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络对手写数字进行识别的新算法。
首先应用BP神经网络对手写数字样本进行学习,然后再结合模糊模式识别的思想进行手写数字识别。
实验证明:该算法与传统的手写数字识别算法相比,识别率明显提高。
经过推广。
该算法可应用于汉字识别、人脸识别等领域。
参50618761一种小词汇量快速语音识别系统的实现刊,中/刘建辉//武汉理工大学学报(信息与管理工程版).2006, 28(2).1013(D)!!介绍了一种小词汇量的语音识别方法。
在传统DTW语音识别的基础上,通过放宽端点、对路径进行斜率限制和改进局部路径限制等方法,使系统能够实现快速的识别响应,尤其是对于小词汇量和特定人识别,可以有效地提高响应速度和识别率。
专业解析-模式识别与智能系统
模式识别与智能系统一、专业介绍1、学科简介模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科下的二级学科硕士点。
模式识别与智能系统是在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
2、培养目标：该学科的硕士毕业生应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识；对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解；能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果；较为熟练地掌握一门外国语。
各招生单位研究方向和考试科目等不尽相同，在此以江苏大学为例：3、研究方向1.模式识别及图像处理2.智能控制与机器人3.图像处理及图像数据库系统4.数据挖掘与决策支持系统4、硕士研究生入学考试科目：①101政治理论②201英语③301数学一④833自动控制理论（含经典与现代部分）、851数据结构、852通信系统原理选一二、就业方向该学科培养的研究生毕业后，可到大、中、小型企业，科技部门，高等院校，金融、电讯单位，政府机关等各行业从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等工作。
三、职业规划计算机技术的应用在我国各个领域发展迅速，为了适应知识经济和信息产业发展的需要，操作和应用计算机已成为人们必须掌握的一种基本技能。
该专业用到的计算机技术相对较多，可以通过全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，简称NCRE）来获得自己相应水平实力的等级证书。
NCRE是经原国家教育委员会（现教育部）批准，由教育部考试中心主办，面向社会，用于考查应试人员计算机应用知识与能力的全国性计算机水平考试体系。
机器视觉与模式识别
机器视觉与模式识别机器视觉与模式识别是一门研究如何使机器能够“看”和“理解”图像的学科。
借助计算机视觉技术，机器可以通过处理数字图像或视频来模拟人类视觉系统的功能。
而模式识别则致力于在这些图像中自动发现、分析和理解模式。
机器视觉与模式识别的发展应用广泛，可以在医疗影像、自动驾驶、安全监控等领域发挥重要作用。
一、机器视觉技术的基础原理1.1 图像采集与预处理机器视觉系统首先需要获得图像数据，常用的图像采集设备包括摄像机、扫描仪等。
采集到的图像由于受到光照、噪声等因素的影响，需要进行预处理，包括灰度化、滤波、增强等操作，以提取出有用信息。
1.2 特征提取与表示特征是指图像中可以代表目标或图像内容的关键信息。
机器视觉中常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。
特征提取的目的是通过寻找这些关键信息，并将其转化为适合机器学习算法处理的形式。
1.3 模式识别算法模式识别算法是机器视觉中的核心内容，用于对图像数据进行分类、识别和定位等任务。
常见的模式识别算法包括传统的模板匹配、统计学习方法以及近年来兴起的深度学习算法。
这些算法通过训练模型来学习图像数据的统计规律，并将其应用于未知图像的分类或识别。
二、机器视觉与模式识别的应用2.1 医疗影像机器视觉在医疗影像领域的应用十分广泛。
通过对CT、MRI等医学影像数据的分析，可以实现肿瘤早期检测、疾病预测等功能，帮助医生提高诊断准确性和效率。
2.2 自动驾驶自动驾驶技术依赖机器视觉来感知道路情况和周围环境。
通过摄像头、激光雷达等传感器采集的图像数据，机器可以判断车道线、交通标志、行人等，并做出相应决策，实现自动驾驶功能。
2.3 安全监控机器视觉技术在安全监控领域也有广泛应用。
例如，在视频监控系统中，可以利用人脸识别算法来识别潜在嫌疑人；同时，可以通过图像分析技术实现运动目标检测和轨迹跟踪，提高监控系统的准确性和效率。
三、机器视觉与模式识别的挑战与展望3.1 复杂场景下的识别问题机器视觉在复杂场景下的识别和理解仍然面临许多挑战，如遮挡、光照变化、姿态变化等因素会影响视觉系统的性能。
基于计算机视觉技术的自动化检测与识别系统
基于计算机视觉技术的自动化检测与识别系统近年来，基于计算机视觉技术的自动化检测与识别系统在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
通过使用计算机视觉技术，人们可以自动化地检测和识别各种目标，无需进行繁琐的手动操作，大大提高了工作效率和准确性。
本文将介绍基于计算机视觉技术的自动化检测与识别系统的基本原理、应用场景以及未来发展趋势。
一、基本原理基于计算机视觉技术的自动化检测与识别系统，其核心原理就是图像处理和模式识别。
当系统接收到一张图像时，首先需要对图像进行预处理，包括噪声滤波、图像增强、图像分割等操作，以便从图像中提取出需要的目标。
接着，利用模式识别的方法对目标进行特征提取和分类判断，最后输出检测结果或者识别结果。
整个过程需要使用一系列的算法和技术，包括图像处理、特征提取、机器学习、深度学习、神经网络等，这些技术的不断发展和完善，为计算机视觉的自动化检测与识别系统提供了更加强大的支持。
二、应用场景基于计算机视觉技术的自动化检测与识别系统广泛应用于各个领域，包括智能交通、智能安防、工业检测、医疗影像、农业生产等。
下面分别介绍一下各个领域的应用场景。
1、智能交通在智能交通领域，自动化检测与识别系统主要用于车辆识别、交通流量统计、车流分析等方面。
比如，在高速公路收费站，可以使用车牌识别技术对车辆进行识别和计费，实现自动化收费；在城市道路上，可以通过车流分析技术来对交通拥堵情况进行监测，为城市交通管理提供数据支持。
2、智能安防在智能安防领域，自动化检测与识别系统主要用于人脸识别、行为检测、目标跟踪等方面。
比如，可以通过人脸识别技术来进行身份认证和出入管理；可以通过行为检测技术来对异常行为进行监测和报警；可以通过目标跟踪技术来对可疑目标进行实时跟踪和追踪，有效保障了公共安全。
3、工业检测在工业检测领域，自动化检测与识别系统主要用于产品质量检测、设备故障诊断等方面。
比如，在工厂生产线上，可以通过自动化检测与识别系统对产品外观、尺寸、颜色等进行检测，实现自动化质检；可以通过设备诊断技术对设备进行实时监测和故障诊断，提高了设备的可靠性和稳定性。
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