第八章 高层理解--目标识别

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2、特征或基元提取 特征提取实现由模式空间向特征空间的转 换,有效地压缩维数。一般地说,它该是在一定 分类准则下的最佳或次最佳变换器。 模式识别中,分类器的分类规则固然重要, 但是,如果所基于的模式特征没有包含足够的待 识客体的信息或未能提取反映客体特征的信息, 那么,识别的结果将面目全非。所以说,在设计 分类器之前,能够快速、有效地进行特征提取是 模式识别的关键。不幸的是,直到目前为止还没 有形成特征提取的一般理论,随着识别任务的不 同,特征提取的方法也不一样。此外,如果待识 别的模式样本本身携带反映不同模式本质特性的 特征,则特征提取也不一定需要。
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则:x Baidu Nhomakorabea w j
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3)线性判别函数 和上述的方法不同,判决函数法是以判决边界的函 数形式的假定为其特性的,而上述的方法都是以 所考虑的分布的假定为其特性的。假如我们有理 由相信一个线性判决边界取成:
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Chapter 8 Object Recognition
Zhang Xingming
The Institute of Computer Science and Engineering
a c b a b c abcabc
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3 谓词逻辑
它为从旧知识中通过演绎得到新知识提 供了一种数学形式; 处理对象是逻辑变量和量词和逻辑运算 符。 If 条件 X 处理 then 采取动作 Y;
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3、分类训练 为了能使分类器有效地进行分类判决,还必 须对分类器进行训练(学习)。分类器的训练/ 学习是模式识别的一个重要概念。由于我们研究 机器的自动识别,对分类器进行训练,使它学会 识别,具有自动识别的能力,尤为重要。众所周 知,一个孩子认字尚需一个反复学习过程,何况 一部机器要掌握某种判决规则,学习过程更必不 可少。当然,对于不同的分类方法,其学习规则 也不一样。
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归纳起来,一般常用的方法主要包括: •傅立叶分析(Fourier Transformation); •梅林变换(Meilin Transformation); •小波变换(Wavelet Transformation); •矢量量化(Vector Quantization); •神经网络(Neural Network); •高阶矩(Higher Moment);
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2)距离分类法 距离是一种重要的相似性度量,通常 认为空间中两点距离越近,表示实际上两 样本越相似。大约有十余种作为相似性度 量的距离函数,其中使用最广泛的是欧氏 距离。它是使用最为广泛的方法,常用的 有平均样本法、平均距离法、最近邻法和 K-近邻法。
底层
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8.2 图象识别系统的基本原理
模式是对某些感兴趣客体的定量或结 构描述。模式类就是具有某些共同特性的 模式的集合。模式识别就是研究一种自动 技术,依靠这种技术,机器将自动(或尽 可能少的人工干预)把待识模式分配到各 自的模式类中去。这就需要把人们的知识 和经验教给机器,为机器制定一些规则和 方法,并且让机器能够完成自动识别的任 务,这就是模式识别的研究目标。
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概率分类法
几何分类法是以模式类几何可分为前 提条件的,在某些分类问题中这种条件能 得到满足,但这种条件并不经常能得到满 足,模式的分布常常不是几何可分的,即 在同一区域中可能出现不同的模式,这 时,必须借助概率统计这一数学工具。可 以说,概率分类法的基石是贝叶斯决策理 论。
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最近邻分离器
wc,每类有标明类别的样本 设有C个类别w1,w2, N i 个,共N个,i 1,2,C. 若 j arg min x xi , i 1,2, N 则:x w j
4)非线性判别函数 线性判决函数的特点是简单易行,实 际应用中许多问题往往是非线性的,一种 处理的办法将非线性函数转换为线性判决 函数,所以又称为广义线性判决函数。另 一种方法借助电场的概念,引入非线性的 势函数,它经过训练后即可用来解决模式 的分类问题。
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8.1 知识表示
1 描述和特征 描述:物体的标量特性,称为特征; 特征矢量: 几个描述组合起来;
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8.3 统计模式识别
在经典模式识别中,根据用来解决模式识别问 题的数学技巧,可以将它分成两种一般的方法, 统计模式识别和句法模式识别。原则上讲,聚类 分析属统计模式识别的范畴,但其无监督训练的 特点,所以将它单独列出。 在经典模式识别中,统计模式识别在模式识 别技术的发展中一直起着显著的作用,统计决策 论和有关领域已成为一个固定的领域,其中实质 性的理论进展和创造不断发生,这些发展强有力 地冲击于模式识别的应用。按确定论和随机论来 分,可分为几何分类法和概率分类法。
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1、几何分类法 1) 模板匹配法 它是模式识别中的一个最原始、最基 本的方法,它将待识模式分别与各标准模 板进行匹配,若某一模板与待识模式的绝 大多数单元均相匹配,则称该模板与待识 模式“匹配得好”,反之则称“匹配得不 好”,并取匹配最好的作为识别结果。
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4、分类 在完成训练的基础上,分类器根据已 经确定的判决规则,对未知类别属性的样 本执行判决过程,就是说,分类器具有了 自动识别的能力。这是模式识别“出成果” 的阶段,直接以其分类结果表明本次识别 的结束。显然,这是举足轻重的阶段,弄 得不好,会使前几阶段的工作付诸东流。
g(x) w w 1x 1 w 2x2 d xd
是合适的话,那么剩下的问题就是要确定它的权系 数。权系数可通过感知器算法或最小平方误差算 法来实现。但作为一条规则,应用此方法必须注 意两点;第一就是方法的可适性问题,第二就是 应用判决函数后的误差准则。
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4 产生式规则

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模糊逻辑 克服数值和精确知识表示的明显局限; 可以用模糊规则表示知识: if X is A then Y is B; 6 语义网络 为一个有向图, 她的节点表示物体,弧表示物 体之间的关系;
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分类器训练
模式输入
预处理
特征或基元提取
输出
分类
图(1)模式识别系统方框图
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1、预处理 它主要完成模式的采集、模数转换、滤 波、消除模糊、减少噪声、纠正几何失真 等预处理操作。因此也要求相应的设备来 实现。
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K近邻分离器
设有C个类别w1,w2, wc,每类有标明类别的样本 kc分别是k个近邻 N i 个,共N个,i 1,2, C.若k1,k 2, 中属于w1,w2, wc 类的样本数。若: j arg max ki , i 1,2, C
X ( x1 , x2 ,..., xn )
例如
X (大小, 紧致度)
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2 结构描述 基元: 形成物体的基本单元,由他们的 类型信息表示; 结构描述: 基元和它们之间的关系生 成,通过符号构成的链、树和图来描述; 语法: 字生成器的数学模型; 语言: 字的集合;
圈手椅 宽型 椅子 高背椅 高型 椅子 矮背椅 低型 椅子
左边
左边
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框架
顶层
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