模式识别简介
什么是模式识别模式识别的方法与应用
什么是模式识别模式识别的方法与应用模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
那么你对模式识别了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模式识别的内容，希望大家喜欢!模式识别的简介模式识别(英语：Pattern Recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。
字符识别就是一个典型的例子。
例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。
更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。
人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。
在上述例子中，模式和集合的概念是分未弄的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。
为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。
也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。
这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“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，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。
(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
人工智能的模式识别能力
人工智能的模式识别能力随着科技的不断进步，人工智能已经逐渐成为我们生活中的常态。
作为一种复杂的技术，人工智能在很多方面展现出了惊人的能力，其中之一就是模式识别。
本文将探讨人工智能的模式识别能力，并分析其在不同领域的应用。
一、什么是模式识别模式识别是指通过对一系列数据、图像或声音等进行学习和分析，从中发现重复出现的规律或特征，并将其归类或识别的过程。
人工智能的模式识别能力是通过训练算法和数据驱动的方法来实现的。
二、人工智能的模式识别能力1. 图像识别人工智能在图像识别方面取得了重大突破。
通过深度学习算法，人工智能可以根据输入的图像内容，准确判断出其中的物体、人脸或场景，并进行分类。
这种能力被广泛应用于人脸识别、安防监控、智能交通等领域。
2. 语音识别语音识别是人工智能应用领域的另一个重要方面。
人工智能可以通过训练模型，准确判断出输入的语音内容，将其转化为文字或命令。
这项技术被广泛应用于语音助手、智能家居等领域，极大地方便了人们的生活。
3. 自然语言处理人工智能不仅可以分析文字的含义，还能理解背后蕴含的语境和情感。
通过自然语言处理技术，人工智能可以实现对大规模文本数据的分析和理解，帮助人们进行情感分析、文本分类等任务。
这项技术对于智能客服、舆情监控等领域具有重要意义。
三、人工智能模式识别能力的应用1. 医疗领域在医疗领域，人工智能的模式识别能力可以帮助医生诊断疾病。
通过学习大量的病例数据，人工智能可以准确判断疾病的发展趋势，辅助医生制定治疗方案。
2. 金融领域在金融领域，人工智能可以通过对市场数据的分析和模式识别，预测股票价格的波动趋势。
这对投资者来说具有重要意义，可以帮助他们做出更明智的投资决策。
3. 智能交通在智能交通领域，人工智能的模式识别能力可以实现车辆的自动驾驶。
通过对车辆周围环境的感知和分析，人工智能可以准确判断道路状况，做出安全驾驶决策。
四、人工智能模式识别能力的挑战与展望尽管人工智能在模式识别方面取得了巨大的进步，但仍面临一些挑战。
模式识别详细PPT
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
模式识别笔记
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。
样本（Sample )：一个具体的研究（客观）对象。
如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。
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）。
特征(Features)：能描述模式特性的量（某一模式的测量值集合中的同一量）。
在统计模式识别方法中，通常用一个矢量x 表示，称之为特征矢量，记为12(,,,)n x x x x '=。
（一个特征矢量描述一种模式） 模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。
模式识别的三大任务模式采集：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。
模式识别系统的主要环节特征提取： 符号表示，如长度、波形、。
特征选择： 选择有代表性的特征，能够正确分类 学习和训练：利用已知样本建立分类和识别规则分类识别： 对所获得样本按建立的分类规则进行分类识别一、统计模式识别 模式描述方法：特征向量 12(,,,)n x x x x '= 模式判定：模式类用条件概率分布P(X/wi)表示,m 类就有m 个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。
主要方法：线性、非线性分类、Bayes 决策、聚类分析 主要优点：1）比较成熟2）能考虑干扰噪声等影响 3）识别模式基元能力强 主要缺点：1）对结构复杂的模式抽取特征困难 2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质 3）难以从整体角度考虑识别问题二、句法模式识别 模式描述方法：符号串，树，图 模式判定：是一种语言，用一个文法表示一个类，m 类就有m 个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。
主要方法：自动机技术、CYK 剖析算法、Early 算法、转移图法主要优点：1）识别方便，可以从简单的基元开始，由简至繁。
模式识别的概念和应用
模式识别的概念和应用
模式识别是一种机器学习技术，它利用量化参数和统计图表来识别输入数据的模式，以更好地理解和分析数据，以及预测未来趋势。
这种技术可以被用于计算机视觉，机器人技术，数据挖掘，生物信息学等领域。
分类预测通常用于图像识别，语音识别，行为分析，文本分类等。
例如，模式识别可以用于图像识别，比如使用图像处理，深度学习技术等来识别一个图像中存在什么物体，是一只狗还是一只猫。
模式识别也可以用于语音识别，例如使用语音识别技术来识别说话者说什么话，它可以识别出说话者的语音和言论的模式。
另外，模式识别也可以用于行为分析，例如用来检测用户在网页上的行为，识别出用户的模式，以改善用户体验。
此外，模式识别还可以用于文本分类，例如用来分析文章或文本中所包含的模式，来提取文本或文章中的实体，关键词，概念以及相关性。
最后，模式识别也可以用于数据挖掘，使用模式识别技术可以发现数据中的有价值的信息。
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。
模式识别的概念过程与应用PPT课件
红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域：生理特征鉴别(Biometrics)，网 上电子商务的身份确认，对公安对象的刑侦和 鉴别；
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域：巡航导弹的景物识别，战斗单元的 敌我识别；
办公自动化：文字识别技术和声音识别技术； 数据挖掘：数据分析； 网络应用：文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别？ 模式识别研究的内容？
什么是模式识别,它可以用来做什么
什么是模式识别，它可以用来做什么
模式识别是一种计算机科学领域的分支，其目标是用于从输入数据中识别出规律和模式。
它主要包含对对象特征的分类，图像和语音识别，优化，生成，聚类分析，学习行为建模等内容。
这种方法可以用来有效地处理和提取大量信息，并可以根据需求进行定制化开发。
模式识别可以用来做些什么？它在各个领域都有其不可替代的作用：
1、机器视觉：模式识别可以用来识别和分析图像，实现自动
目标识别，例如车辆、行人以及其他物体的识别；
2、生物信息学：模式识别可以用来实现基因分析，以更好地
理解基因的行为；
3、机器学习：模式识别可以用来实现模型建模，以更好地理
解复杂的输入数据；
4、文本挖掘：模式识别可以用来实现文本分类，以更快更准
确地判断文本所属类别；
5、语音识别：模式识别可以用来实现语音识别，把人类的语
音转换成机器可以理解的信息，更加有效地进行信息处理。
总之，模式识别是基于计算机的有效工具，它能够处理大量的
输入数据，从而有效识别出规律和模式，在各个领域都能发挥重要作用，以此来实现人工智能应用的更好发展。
模式识别 课程简介
两次课堂练习（10%，基础知识部分） 两次课堂练习（10%，基础知识部分） 自学及研究报告（30%） 自学及研究报告（30%） 期末考试（60%） 期末考试（60%）
武汉大学电子信息学院
7
武汉大学电子信息学院
4
课程内容目录
1． 2． 3． 4． 5． 6． 7． 8． 9． 10. 模式识别概述 2 Bayes决策理论 Bayes决策理论 4 概率密度函数的估计 4 线性判别函数 4 邻近法则 2 非监督学习与聚类方法 4 特征的选择与提取 5 神经网络、统计学习理论和支持向量机7 神经网络、统计学习理论和支持向量机7 模糊模式识别 4 应用举例 2
1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
课程简介
本课程是通信与信息系统、信号与信息处理、电路与系统 等专业硕士研究生的专业选修课。 等专业硕士研究生的专业选修课。 模式识别是研究用计算机自动识别事物的一门科学，其目 模式识别是研究用计算机自动识别事物的一门科学，其目 的是用机器完成类似于人类智能通过视觉、听觉等感官去 识别外界环境所进行的工作，它包括语音识别、图像识别 等典型应用。人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互 等典型应用。人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互 联的数学模型，具有自学习、自组织、自适应的特点，与 模式识别有密切的关系，在优化计算，信号处理，智能控 制等众多领域也得到广泛的应用。 本课程主要介绍统计模式识别，神经网络与 本课程主要介绍统计模式识别，神经网络与模糊模式识别 的理论与方法及其相关应用。要求学生了解模式识别的基 本概念，掌握基本原理和基本方法；了解计算机分类识别 事物和计算机分析数据的概念及基本方法，了解神经元网 络和模糊数学的原理及其在模式识别中的应用。 先修课程 ：线性代数，概率论与数理统计，程序设计基础
模式识别与人工智能
模式识别与人工智能
一.模式识别
模式识别是一种事先学习，能够从给定的数据中推断过去未知的信息的算法。
它可以发现在大量数据集中的规律，并将其转换为有用的模式。
这些模式可以用来预测一组数据的未来变化，以及有效地分析一组数据的内部结构。
模式识别方法主要包括有两种基础概念：
1.分类：通过将未知的数据分配给一个已知的类别，通常用于建立“类别-实例”数据库。
2.聚类：将数据点按其共同特征分组，用于发现该组中隐藏的模式或结构。
模式识别的核心应用领域包括计算机视觉、语音识别、文本分析、数据科学、机器学习等。
它们被广泛应用于社交媒体、金融、健康和医疗、路况状况等领域。
二.人工智能
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它探索如何让机器拥有智慧，从而能够做出有意义的决策。
它从机器学习、神经网络和深度学习等多种领域受益，以及从传统的统计学、计算机科学和数学等领域受益。
AI技术的应用有利于实现语音对话、自然语言处理、机器视觉、机器人技术、路径规划、推理和记忆等功能。
它可以有效地处理大量数据，并且可以根据这些数据得出有意义的结论。
模式识别的基本概念和应用领域
模式识别的基本概念和应用领域模式识别是指通过对数据或信号进行分析，从中提取出重要的信息和特征，并将其归类、描述和识别的过程。
它是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍模式识别的基本概念和一些常见的应用领域。
一、模式识别的基本概念1. 数据准备与特征提取模式识别的第一步是数据准备和特征提取。
数据准备包括数据收集、清洗和预处理等过程，确保数据的质量和准确性。
特征提取是从数据中提取出能够反映对象属性和特征的特征向量或特征描述。
2. 模式表示与分类器构建模式表示是将数据转化为适合于分析和处理的表示形式，常见的形式包括向量、矩阵、图像等。
分类器构建是利用已标注的训练数据来构建一个能够对新数据进行分类的模型或分类器。
3. 模式匹配与识别模式匹配是指将待识别的模式与事先构建好的模型进行匹配，以确定待识别模式的类别或标签。
模式匹配方法有很多种，如最近邻法、支持向量机、决策树等。
二、模式识别的应用领域1. 人脸识别人脸识别是模式识别的一个重要应用领域。
通过对人脸图像进行特征提取和模式匹配，可以实现对不同人脸的自动识别和身份验证。
人脸识别技术在安防、人机交互等方面有着广泛的应用。
2. 文字识别文字识别是将图像中的文字转化为可编辑或可搜索的文本的过程。
它广泛应用于图像扫描、文档管理、自动化办公等领域。
文字识别的关键是对字符的特征提取和分类判别。
3. 声音识别声音识别是将声音信号转化为可识别的文字或指令的过程。
它在语音识别、智能助理、语音控制等领域有着广泛的应用。
声音识别的核心是对声音信号进行特征提取和模式匹配。
4. 图像识别图像识别是将图像中的对象或场景进行分类和识别的过程。
它在图像搜索、智能车辆、医学影像等领域具有重要的应用。
图像识别的关键是对图像特征的提取和匹配。
5. 数据挖掘数据挖掘是从大规模数据集中自动发现隐藏在其中的模式、规律和知识的过程。
它广泛应用于市场营销、金融风险预测、网络安全等领域。
模式识别
模式识别模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
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（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种定义1：借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。
所属学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科）定义2：一类与计算机技术结合使用数据分类及空间结构识别方法的统称。
所属学科：地理学（一级学科）；数量地理学（二级学科）定义3：昆虫将目标作为一幅完整图像来记忆和识别。
所属学科：昆虫学（一级学科）；昆虫生理与生化（二级学科）定义4：主要指膜式识别受体对病原体相关分子模式的识别。
所属学科：免疫学（一级学科）；概论（二级学科）；免疫学相关名词（三级学科）模式识别研究内容：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。
前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。
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
目前，模式识别已经在图像识别、语音识别、自然语言处理 等领域取得了广泛应用，成为推动人工智能发展的重要驱动 力之一。同时，随着大数据时代的到来，模式识别面临着更 加复杂和多样化的挑战和机遇。
应用领域及前景展望
应用领域
模式识别被广泛应用于各个领域，如金融风控、医疗诊断、智能交通、智能家居等。在金融领域，模式识别可以 帮助银行等机构自动识别欺诈行为，提高风险控制能力；在医疗领域，模式识别可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定，提高医疗质量和效率。
利用卷积层、池化层等 结构提取图像特征，实
现图像分类与识别。
循环神经网络
适用于处理序列数据， 如语音识别、自然语言
处理等。
深度生成模型
如生成对抗网络（GAN）、 变分自编码器（VAE）等， 可用于生成新的模式样本或
实现无监督学习。
其他先进方法探讨
集成学习方法
将多个分类器集成在一起，提高模式识别的 准确率和鲁棒性。
半监督学习方法
利用部分有标签数据和大量无标签数据进行 训练，提高模式识别的泛化能力。
特征选择与降维方法
通过特征选择和降维技术降低模式特征的维 度和冗余性，提高识别性能。
迁移学习方法
将在一个领域学习到的知识迁移到另一个领 域，实现跨领域的模式识别。
04
模式识别在实际问题 中应用案例
文字识别技术及应用场景
目标跟踪技术
目标跟踪是在视频序列中跟踪感兴趣目标的位置和运动轨 迹的技术，可应用于视频监控、运动分析、人机交互等领 域。
目标检测与跟踪系统
目标检测与跟踪系统结合了目标检测和目标跟踪技术，实 现了对图像序列中目标的自动检测和持续跟踪，为智能视 频监控和自动驾驶等应用提供了有力支持。
模式识别技术
模式识别技术1. 概述模式识别（Pattern Recognition）是一门研究如何通过计算机和数学方法，识别事物或事件中的模式的学科。
它是人工智能和机器学习领域的重要研究方向之一，被广泛应用于图像处理、语音识别、生物医学、金融风险评估等领域。
模式识别技术主要包括以下几个方面：•特征提取：识别事物或事件中的模式需要对数据进行特征提取，通过数学方法将原始数据转化为有意义的信息。
•特征选择：选择最具代表性的特征，减少冗余和噪声，提高模式识别的准确率和效率。
•分类器设计：建立合适的分类模型，根据特征将数据分为不同的类别。
•训练和识别：使用训练数据对模型进行训练，然后利用训练好的模型对新的数据进行分类或识别。
2. 应用领域模式识别技术在许多领域都有广泛的应用，以下列举了几个主要的应用领域：2.1 图像处理图像识别是模式识别技术的重要应用之一。
通过计算机视觉和图像处理技术，可以将图像中的模式进行自动识别和分析。
这在人脸识别、指纹识别、车牌识别等领域都有重要的应用。
2.2 语音识别语音识别是将声音转化为文字或命令的过程。
模式识别技术可以通过分析声音特征，将声音与特定的词汇或指令进行匹配。
语音识别在智能助手、语音控制和语音翻译等领域有广泛的应用。
2.3 生物医学模式识别技术在医学领域的应用十分广泛，包括医学影像分析、疾病诊断和药物设计等方面。
通过分析病人的影像数据或遗传信息，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
2.4 金融风险评估模式识别技术在金融领域的应用越来越重要，特别是在金融风险评估方面。
通过对金融市场数据和交易历史进行分析和模式识别，可以帮助金融机构评估风险，并作出相应的决策。
3. 常用算法和工具模式识别技术使用了许多不同的算法和工具，以下介绍了一些常用的算法和工具：3.1 K近邻算法K近邻算法是一种简单而有效的分类算法。
它的基本原理是找出样本空间中最接近待分类样本的K个样本，然后根据这K个样本的类别进行决策。
第10讲 模式识别简介
三. 相似与分类
1.两个样本xi ，xj之间的相似度量满足以下要求： ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的 单调函数 2. 用各种距离表示相似性： ① 绝对值距离 已知两个样本 xi=(xi1, xi2 , xi3,…,xin)T
将③ ④式正规化，得 -X1cW1- X2cW2- W3 >0 -X1dW1- X2dW2- W3 >0 所以 g(x) =WTX >0 其中W = (W1 , W2, W3)T
X 1a X 1b X = − X 1c − X 1d X 2a X 2b − X 2c − X 2d 1 1 −1 −1
⑦ 相关系数
rij =
∑ (X
n k =1
ki
− X
2 i
i
)(X
n kபைடு நூலகம்=1
kj
− X
kj
j
)
j
∑
Xi, Xj 为xi xj的均值
n
k =1
(X
ki
− X
) ∑ (X
− X
)
2
注意：在求相关系数之前，要将数据标准化
3. 分类的主观性和客观性
① 分类带有主观性：目的不同，分类不同。例如：鲸鱼， 牛，马从生物学的角度来讲都属于哺乳类，但是从产 业角度来讲鲸鱼属于水产业，牛和马属于畜牧业。 ② 分类的客观性：科学性 判断分类必须有客观标准，因此分类是追求客观性的， 但主观性也很难避免，这就是分类的复杂性。
四.特征的生成 1.低层特征： ①无序尺度：有明确的数量和数值。 ②有序尺度：有先后、好坏的次序关系，如酒 分为上，中，下三个等级。 ③名义尺度：无数量、无次序关系，如有红， 黄两种颜色 2. 中层特征：经过计算，变换得到的特征 3. 高层特征：在中层特征的基础上有目的的经过运 算形成 例如：椅子的重量=体积*比重 体积与长，宽，高有关；比重与材料，纹理，颜 色有关。这里低、中、高三层特征都有了。
什么是模式识别它的特点有哪些
什么是模式识别？它的特点有哪些？1. 引言模式识别是一种重要的信息处理技术，它在各个领域中得到广泛的应用。
本文将介绍模式识别的定义以及其特点，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
2. 模式识别的定义模式识别是指从输入的数据中自动提取出一些规律和规则，将其归类或者进行识别的过程。
这些规律和规则可以是特征、模型、概念或者其他形式的表示。
模式识别不仅可以应用于图像、声音等传统领域，也可以应用于文本、时间序列等非传统领域。
3. 模式识别的特点3.1 自动化模式识别是一种自动化的过程，不需要人工干预。
它能够从大量的数据中自动提取出有用的信息，极大地提高了处理效率。
3.2 非确定性模式识别通常面临着非确定性的问题，即相同的模式在不同的环境和条件下可能会有不同的表现。
因此，模式识别的结果可能是不确定的，需要采用概率模型或者其他技术来进行处理。
3.3 多样性模式识别的模式和规律具有多样性。
一个模式可以有多种表现形式，而一个规律也可以从不同的角度进行描述。
因此，模式识别需要考虑到多样性，从多个角度对数据进行分析和处理。
3.4 鲁棒性模式识别需要具备一定的鲁棒性，即能够在面对噪声、失真等干扰时仍然能够准确地进行识别。
为了提高鲁棒性，可以采用特征选择、数据归一化等预处理方法。
3.5 可解释性模式识别的结果应该是可解释的，即能够被人理解和接受。
一个好的模式识别算法不仅要具备高的准确率，还需要能够解释为什么选择了这个结果。
3.6 学习能力模式识别系统应该具备学习能力，能够通过观察和分析数据，自动调整模型或者规则，从而提高准确率和鲁棒性。
通过学习，模式识别系统可以不断改进自身，适应不断变化的环境和数据。
4. 模式识别的应用模式识别在各个领域中都得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：•图像识别：利用模式识别技术，可以实现人脸识别、车牌识别等任务。
•语音识别：模式识别可以用于语音识别、声纹识别等领域。
•文本分类：可以将文本数据进行分类，例如进行垃圾邮件过滤、情感分析等。
模式识别的概念及主要方法。
模式识别的概念及主要方法
模式识别是一个人工智能和机器学习的分支，主要研究如何让计算机从数据中“学习”出有用的信息，并能够进行分类和识别模式。
模式识别在许多领域都有应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
模式识别的基本方法包括：
1.监督学习：这种方法需要大量的标注数据，通过训练，让计算机学会如何将输入的数据映射到预定的类别中。
例如，在图像识别中，监督学习可以训练计算机识别出猫、狗等类别的图片。
2.无监督学习：与监督学习不同，无监督学习不需要标注数据，而是让计算机从数据中找出潜在的结构或模式。
例如，在聚类分析中，无监督学习可以将数据按照它们的相似性程度进行分组。
3.半监督学习：这种方法结合了监督学习和无监督学习的特点，通过利用部分标注的数据和大量的未标注数据来提高学习的效果。
4.深度学习：这是模式识别中一种新兴的方法，通过构建具有许多层的神经网络来学习数据的复杂特征。
深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
5.表征学习：在这种方法中，计算机试图从原始数据中学习到有用的表征或特征，这些特征可以帮助计算机更好地进行分类或识别。
例如，在计算机视觉中，卷积神经网络可以从原始图像中提取出有用的特征，从而识别出不同的物体。
以上是模式识别的基本概念和主要方法，随着技术的不断发展，模式识别的应用领域也将不断扩大。
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。
模式识别简介
模式识别系统
待识 对象 训练 样本 人工 干预
数据采集 特征提取
数据采集 特征提取 改进采集 提取方法
二次特征 提取与选择 二次特征提 取与选择 改进特征提 取与选择ຫໍສະໝຸດ 分类 识别 改进分类 识别规则
识别结果
制定改进分 类识别规则
正确率 测试
这里，需要指出的是，应用的目的不同、 采用的分类识别方法不同，具体的分类 识别系统和过程也将会有所不同。一般 而言，特征的提取与选择、训练学习、 分类识别是任何模式识别方法或系统的 三大核心问题。
模糊模式识别技术运用模糊数学的理论 和方法解决模式识别问题，因此适用于 分类识别对象本身或允许识别结果具有 模糊性的场合。 目前，模糊模式识别方法较多，应用较 广。这类方法的有效性主要在于对象类 的隶属函数建立的是否良好，对象间的 模糊关系的度量是否良好。
模式识别的基本方法
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定：
是一个非线性动态系统。通过对样本的学习 建立起记忆，然后将未知模式判决为其最接近的 记忆。
模式识别的基本方法
理论基础：神经生理学，心理学 主要方法：BP模型、HOP模型、高阶网 主要优点： 可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推 理规则不明确的问题。允许样本有较大的缺损、畸变。 主要缺点： 模型在不断丰富与完善中，目前能识别的模式类还不 够多。
面额
系统实例
磁性 金属条位置(大约 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
)
5元 10元 20元 50元 100元 有 有 有 有 有
5元
10元
20元 50元 100元
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挑战性问题（1）
图像分辨率低: 号牌距离太远或者采用了低分辨率的摄像 机 模糊图像, 运动模糊 恶劣光照/低对比度: 曝光过度, 反射 或者 阴影 视点变化或者遮挡 (车牌上的污痕)
模糊图像 (左)
光照和视点问题(中)
遮挡 (右)
挑战性问题（2）
不同的字体 车牌上图案 无法区别来自不同国家地区的车牌，例两辆来自不同国家或 地区的车牌可能有相同的车牌号码
模式识别模型
模版匹配 统计 (geometric) 语法系统 (structural) 神经网络 混合方法Fra bibliotek模版匹配
Template
模式识别与人工智能领域主要会议
CVPR，ICCV，ECCV，ACCV ICML，NIPS，ECML，COLT AAAI，IJCAI ICRA，IROS ICPR，ICIP
成绩评定方式
成绩评定方式
最新的顶级模式识别会议（如CVPR, AAAI）论文研 读，在此基础上形成读书报告，或 模式识别大程序 （可由2～3人组成一个小组，题目可选） 期末考试成绩 按适当的比例进行加权计算，形成总评成绩
地形、植被覆盖 坦克, 机场 文字
模式识别应用
问题描述 工业制造 网络搜索 指纹识别 输入 输出 3-D 图像 (结构光, 激光, 立体视觉) 物体识别, 姿态估计, 装配 用户输入的关键字 指纹采集传感器获得的指纹图像 与输入相关的文本 指纹对应人员
数字识别
• 印刷体
• 手写体
车牌识别系统
模式识别（ Pattern Recognition ）
The act of taking in raw data and taking an action based on the
“category” of the pattern
什么是模式（Pattern）?
“A pattern is the opposite of a chaos; it is an entity vaguely defined, that could be given a name.” (Watanabe)
• 给定一个输入的模式, 做出决策判定该模式是属于哪 一个类别的模式 • 几乎所有的自动系统中都需要用到模式识别 • 其它适用领域：数据挖掘、机器学习、计算机视觉、 统计决策理论等 • 本课程讲授的是基础的PR方法和理论，以及相应理 论的优势和劣势
模式类别(Pattern Class)
一系列相似（ similar）物体 (not necessarily identical) 类别由相应的类别样本定义 (paradigms, exemplars, prototypes, training/learning samples) 类内可变 类间相似 如何定义相似性?
错误率，Error rate (Prob. of misclassification) 速度，Speed (throughput) 代价，Cost 鲁棒性，Robustness 拒绝选项，Reject option 投入回报，Return on investment
Pattern Recognition System
模式识别系统
领域相关知识 获取, 表达 数据获取 摄像头, 超声, 激光,…. 预处理 图像增强, 分割 表示 特征: 颜色, 形状, 材质,… 分类或决策 统计模式识别（几何） 语意模式识别（结构） 神经网络 后处理; 上下文相关应用
系统性能
识别（Recognition）
将一个模式标示为一个我们已知或者熟悉的分类 分类（Classification，已知类别），监督学习 聚类（Clustering，学习类别），无监督学习
Category “A”
Category “B” Clustering Classification
识别：猫、狗
好的表示方法特性
具有一些不变特性（ invariant properties ） 如：旋转不变，平移不变, 尺度不变… 类间变化的不变特性 能够区分感兴趣的模式类别; 不同类别之间的相似性低 对噪声遮挡等因素鲁棒 可以得到简单的匹配结果或者决策制定策略 (例如, 线性 决策边界) 低测量（计算）代价；可实时
Supervised Classification
训练样本已经标注（labeled）
Unsupervised Classification
训练样本无标注（unlabeled）
Segmentation
一个模式识别的例子
水源紧缺地区的饮水区域进入控制(e.g. 澳大利亚内陆地区); 野生动物 vs. 家畜 安装一个智能门，仅仅允许家畜进入
Michigan州 and Kentucky 州车牌例子
模式识别系统
关键问题
表示（Representation） 匹配
一个模式识别系统包括：
训练学习阶段 测试评估阶段
表示（Representation）的难题
到底采用哪种面部描述 特征(description)或 模型来支持大范围的类 内可变性?
模式识别
Having been shown a few positive examples (and perhaps a few negative examples) of a pattern class, the system learns to tell whether or not a new object belongs in this class (Watanabe); face vs. non-face 从少量样本中推断通用样本的情况 认知（COGNITION）= 形成（辨识）新的类别 识别（RECOGNITION） = 辨别已知的类别
分割: 人类检测
*Theo Pavlidis, /~t.pavlidis/comphumans/comphuman.htm
分割: 人类检测
Games Magazine, September 2001
Fish Classification: 鲑鱼（Salmon） v. 鲈鱼(Sea bass)
实际生活中的模式识别系统
智能电表检定 脑机接口
手势识别
模式识别应用
问题描述 语音识别 语音波形 输入 输出 语音单词, 说话人识别
非破坏性检测 疾病检测与诊断
超声,涡流 ,声发射波形 心电图, 脑电图波形
有/无 瑕疵, 瑕疵类型 心脏，大脑状况
自然资源检测 空中侦察 文字识别
多频谱图像 可见光, 红外, 雷达图像 扫描图像
复杂的决策边界
决策边界的泛化（generalization）能力
具有好的泛化能力的决策边界
首选简单决策边界
特征选择与抽取
• 选择 vs. 抽取 • 采用多少、采用哪些特征子集来构造决策边界 • 一些特征是冗余的 • 维度灾难（Curse of dimensionality）—在使用 大量特征的小样本训练集上，错误率反而会升高
浙江大学研究生《模式识别与人工智能》课件
第一讲 模式识别概述
刘勇 yongliu@ 浙江大学 Winter 2013
Outline
主要参考书目 模式识别与人工智能领域主要期刊与会议 模式识别介绍 小结
主要参考书目
模式识别，边肇祺，张学工等 编著，清华大学出版社，北京 ，2000 模式分类，Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G.Stork著， 李宏东，姚天翔 等译，机械工业出版社, 2006 Machine Learning, Tom M. Mitchell著，2003. (有中译 版) Artificial Intelligence: A New Synthesis. Nils J. Nilsson，1999（中译本：《人工智能—一种新的集成》. 郑扣根、庄越挺 等译，2000）
拒绝
允许
采用模式识别系统识别家畜 室外相机采集图像 边缘检测与轮廓跟踪 与已经存在的轮廓模板库匹配 仅当匹配时打开门 原型系统： Dunn et al., U. South Queensland, Australia. 达到100% 准确率!
模式识别Pattern Recognition
自动检测获得车牌号码信息
功能模块: (i) 图像获取, (ii) 图像增强, (iii) 图像分 割, 字符识别 实时系统
典型应用
电子收费系统 自动交通事故报告
处理流程
车牌定位: 在整幅图像中定位出车牌 调整车牌的位置与尺寸： 自动对齐车牌，并且标准化车牌 尺寸 正规化图像: 调节图像亮度与对比度 特征分割: 找到单独的特征区域 字符识别 字符语法/几何分析: 在号牌规则指导下对字符识别进行检 查
模式识别与人工智能领域主要期刊
Pattern Recognition, Elsevier IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
IJCV, International Journal of Computer Vision JMLR, Journal of Machine Learning Research Artificial Intelligence, Elsevier
Ray Kurzweil, NY Times, Nov 24, 2003
“The problem of searching for patterns in data is a fundamental one and has a long and successful history.” Bishop