第10章 模式识别的理论与方法(第7讲)
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。
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。
模式识别讲义_(80pp)
第一章 绪论1．1模式和模式识别模式识别是一门很受人们重视的学科。
早在30年代就有人试图以当时的技术解决一些识别问题，在近代，随着计算机科学技术的发展和应用，模式识别才真正发展起来。
从60年代至今，在模式识别领域中已取得了不少成果。
它的迅速发展和广泛应用前景引起各方面的关注。
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。
例如：通过视觉、听觉、触觉等感官接受图象、文字、声音等各种自然信息去认识外界环境的能力；将感性知识加工成理性知识的能力，即经过分析、推理、判断等思维过程而形成概念、建立方法和作出决策的能力；经过教育、训练、学习不断提高认识与改造客观环境的能力‘对外界环境的变化和干扰作出适应性反应的能力等。
模式识别就是要用机器去完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的自然信息的那些工作。
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。
模式的概念：模式这个概念的内涵是很丰富的。
“我们把凡是人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为模式”。
比如：文字、图片、景物；声音、语言；心电图、脑电图、地震波等；社会经济现象、某个系统的状态等，都是模式。
模式识别：模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。
如，我们要听某一门课，必须做以下识别：1)看课表—文字识别；2)找教室和座位—景物识别；3)听课—声音识别。
再比如，医生给病人看病：1)首先要了解病情；问2)再做一些必要的检验；查3)根据找到的能够诊断病情的主要特征，如体温、血压、血相等，做出分类决策，即诊断。
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。
模式识别7-特征选择和提取
了识别对象的某些特征，简单地删去某些特征可能会
丢失较多的有用信息。
• 如果将原来的特征做正交变换，获得的每个数据都是
原来n个数据的线性组合，然后从新的数据中选出少
数几个，使其尽可能多地反映各类模式之间的差异，
而这些特征间又尽可能相互独立，则比单纯的选择方
➢遗传算法
单独最优特征组合
特征
选择
计算各特征单独使用时的可分性判据J并加
以排队，取前d个作为选择结果
不一定是最优结果
当可分性判据对各特征具有(广义)可加性，
该方法可以选出一组最优的特征来，例：
➢各类具有正态分布
➢各特征统计独立
➢可分性判据基于Mahalanobis距离
d
J ij ( x1 , x2 ,..., xd ) J ij ( xk ) J D (x) (μi μ j )T 1(μi μ j )
k 1
顺序前进法
特征
选择
自下而上搜索方法。
每次从未入选的特征中选择一个特征，使得
它与已入选的特征组合在一起时所得的J值
为最大，直至特征数增加到d为止。
该方法考虑了所选特征与已入选特征之间的
相关性。
顺序后退法
特征
选择
该方法根据特征子集的分类表现来选择特征
搜索特征子集：从全体特征开始，每次剔除
➢ 当特征独立时有可加性：
k 1
➢ 单调性：
J ij ( x1 , x2 ,..., xd ) J ij ( x1 , x2 ,..., xd , xd 1 )
常见类别可分离性判据：基于距离、概率分布、熵
函数
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。
模式识别讲义
模式识别讲义《模式识别与图像处理》教学讲义上篇模式识别§1. 模式识别序论近年来，科技发展的重要方向之一就是：人类智能的机器化和人造机器的智能化。
前者以计算机、专家系统、神经网络算法等为代表；后者以智能机器人（具有视觉、听觉、触觉、嗅觉等）为典型。
两个方向的努力都归结为一个目标——研究人工智能。
当然，目前科技水平还远没有达到设定目标。
使机器具有人类的智能水平，使机器像人那样进行目标识别尚需艰苦努力。
模式识别是智能的核心功能之一。
换句话说就是模式识别属于人工智能的范畴。
这里所说的智能或人工智能是指用机器完成以往只能由人类方能胜任的智能活动。
包括：①通过视、听、触、嗅觉接受各种自然信息、感知环境；②经推理、分析、判断、综合将感性认识加工成理论知识，进而形成概念、建立方法以及做出决策；③对外界环境的变化和干扰做出适应性反应等等。
模式识别就是要用机器实现上述第一项人类智能活动。
而第二项则已有神经网络、专家系统等仿照人类思维的智能方法。
第三项则是人类早已开始研究的各种自动化技术、自适应控制、自学习控制等。
那么，什么叫做模式识别呢？§1－1 模式识别的基本概念1、模式与模式识别定义一：模式是一些供模仿用的完美无缺的标本；模式识别就是辨别出特定客体所模仿的标本。
定义二：模式是对特定客体的定量的或结构的描述；模式识别是把待识别模式划分到各自的模式类中去。
这里所说的模式类是具有某些共同特性的模式的集合。
两个定义中，模式一词的含义是不同的。
前者指标本，后者指对客体的描述。
本课程中使用定义二，并且作如下狭义约定：模式识别是指利用计算机自动地或有少量人为干预的方法把待识别模式加以分类，即划分到模式类中去。
一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。
模式识别就是研究通过计算机自动的(或人为少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。
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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第10章模式识别的理论和方法
N
Di ( X ) wik xk wi0
k 1
(10-12)
式中Di(X)代表第i个判别函数；wik是系数或权； wi0为常数或 称为阈值。在两类之间的判决界处有式（10-13）的形式：
Di ( X ) D j ( X ) 0
(10-13)
该方程在二维空间中是直线，在三维空间中是平面，在N维 空间中是超平面。
• 第二部分相当于人们把调查了解到的数据材料进行加工、 整理、分析、归纳，以去伪存真，去粗取精，抽出能反映 事物本质的东西。当然，抽取什么特征，保留多少特征与 采用何种判决有很大关系。
• 第三部分是判决和分类，这相当于人们从感性上升到理性
认识而做出结论的过程。第三部分与抽取特征的方式密切
相关，它的复杂程度依赖于特征的抽取方式，如类似度、
– 读书、看报也是识别过程，不会识别就看不懂。
3
• 用计算机进行模式识别就是研究让计算机处理哪 些信息和怎样处理这些信息。因此，它是信息处 理中的又一个研究领域。例如，
– 根据气象观测数据或气象卫星拍照的图片如何准确 的预报天气；
– 根据石油勘探的人工地震波如何提供储油的岩层结 构；
4
– 从遥感图片中如何区别农作物、湖泊、森林、导弹 基地等；
19
训练/学习
20
10.2.1 决策理论方法
正如图10-2框图所示，统计模式识别方法最终
归结为分类问题。统计决策理论是统计模式识别的
基本理论。假如已抽取出 N 个特征，而图像可分为
m类，那么就可以对N 进行分类，从而决定未知图
像属于m类中的哪一类。一般把识别模式看成是对N
维空间中的向量X进行分类，即：
(10) 考古(Archaeology)
模式识别培训课程课件
04
语音模式识别
语音信号的预处理
噪声抑制
去除语音信号中的环境噪声，如 风、电气噪声等，提高语音信号
的清晰度和可懂度。
标准化
将语音信号的幅度和时间尺度进行 归一化处理，以消除不同说话人之 间的差异，提高识别系统的鲁棒性 。
分帧
将语音信号分割成短小的片段，通 常为20-30毫秒，以便于特征提取 和模式分类。
04 空间特征
提取图像中的空间特征，
反映图像中目标之间的空
间关系。
分类器的选择与优化
分类器选择
根据不同的应用场景 选择合适的分类器， 如支持向量机、神经
网络等。
参数优化
通过调整分类器的参 数，提高分类器的准 确率和泛化能力。
模型训练
使用训练数据集训练 分类器，并评估其性
能。
模型验证
使用验证数据集验证 分类器的性能，并调
模式识别培训课程课 件
目录
• 模式识别概述 • 模式识别的基本理论 • 图像模式识别 • 语音模式识别 • 文字识别 • 模式识别技术的发展趋势与挑战
01
模式识别概述
什么是模式识别
模式识别是指通过计算机或人工手段对自然界或人造的 复杂对象进行自动识别、分类、解释、理解或预测。它 涉及对输入数据的研究和分析，以识别出有用的信息， 并对其做出决策或判断。
基于光学原理的文字识别
01
02
03
光学原理
通过光学原理，将文本图 像转化为可识别的数字化 信息。
扫描仪
利用扫描仪对文档进行扫 描，将纸质文档转化为电 子文档。
OCR技术
光学字符识别（OCR）技 术可以将文本图像转化为 可编辑和搜索的文本。
第7讲 面板数据回归
控制了酒后驾车文化等固定因素，但还存在其他遗漏变量，因此 暂时不能得出具体结论
例 1: 交通密度. 假设: (i) 高密度意味着更多的交通死亡事故 (ii) (西部)较低交通密度的州征收较低的酒精税
则遗漏变量偏差的两个条件都成立. 具体而言, “高税收” 可 以反映 “高交通密度” (故系数的 OLS 估计偏向正 ，故税收 越高，死亡事故越多)
11
10.1 面板数据
例 2: 对待酒后驾车的态度 (i) 毫无疑问是交通死亡事故的一个决定因素； (ii) 可能与啤酒税相关，于是啤酒税中包含了态度的差异.
截距i 被称为“个体固定效应”或“州固定效应”——处在州 i 的 常数（固定）效应。个体固定效应的差异来源于随个体变化但不随 时间变化的遗漏变量，如（10.9）中的 Zi
不同的截距可用二元变量来表示，回忆 8.3 节图 8.8a
22
10.3.1 固定效应回归模型
Y = CA + 1X Y
主要思想: 如果遗漏变量不随时间变化，则 Y 随时间的任何变化不 可能是由遗漏变量造成的.
5
10.1 面板数据
（2）提供更多个体动态行为的信息：由于面板数据同时有截 面与时间两个维度，增加了多边性，减少了共线性，并且 提高了自由度和有效性 比如，如何区分规模效应与技术进步对企业生产效率 的影响。在截面数据中，由于没有时间维度，故无法观测 到技术进步。然而，对于单个企业的时间序列数据来说， 我们无法区分其生产效率的提高究竟有多少是由于规模扩 大，有多少是由于技术进步。
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。
模式识别讲义精品PPT课件
最大最小距离法
该算法以欧氏距离为基础，首 先辨识最远的聚类中心，然后确 定其他的聚类中心，直到无新的 聚类中心产生。最后将样本按最 小距离原则归入最近的类。
几个算法的简单对比：
k均值和最大最小距离是聚类型算法 而K近邻和感知器属于分类，聚类和 分类
K-means算法缺点主要是： 1. 对异常值敏感 2. 需要提前确定k值
11
11
11 11
11
00
模式识别
-------几种聚类和分类算法的比较
1 11 01 11
110101110101
01
01
10
01
11
01
10
01
K均值算法
k均值算法是什么？
k均值算法也称为C-均值算法，是根据函数准则进行分类 的聚类算法，基于使聚类准则最小化。
依据课本的介绍，它是聚类集中每一个样本点到该聚类 中心的距离平方和。
MATLAB
运行结果
感知器算法
What:
感知器算法通过赏罚原则依据每次对训练集的训练不断修正 判别函数的权向量，当分类器发生错误分类的时候对分类器 进行“罚”,即对权向量进行修改，当感知器正确分类的时 候对分类器进行“赏”，对全向量不进行修改。这样经过迭 代计算后，通过训练集的训练得到最优的判别函数的权向量。
1 11 01 11
110101110101
01
01
10
01
11
01
10
01
代码实现 C语言:
参考数据:
1 11 01 11
110101110101
01
01
10
01
11
01
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01
模式识别的方法
模式识别的方法
以下是 7 条关于模式识别方法的内容：
1. 仔细观察呀！这就像侦探找线索一样，你得认真地去看每一个细节。
比如说观察一个人的表情，从他的眼神、嘴角的细微变化中去发现情绪的蛛丝马迹，这就是很有用的模式识别方法呢！
2. 多做对比呗！就好像挑东西，把不同的放在一起比一比，优缺点立马就出来了。
比如对比不同品牌手机的性能，你就能识别出哪种更符合你的需求呀！
3. 善于归类啊！把相似的东西归到一起，这多简单！比如把水果按照类别分放，香蕉一堆、苹果一堆，这不就找到规律，识别出模式了嘛！
4. 不断总结呀！这就如同在拼拼图，每完成一块就总结一下经验。
像学骑自行车，每次摔倒后总结为啥摔了，下次不就更容易掌握平衡的模式了嘛！
5. 多听他人经验，哎呀，这可太重要啦！就像听老师讲课一样，那些过来人的经验能让你少走好多弯路呢！比如听前辈讲职场规则，不就能更快识别出职场的模式了吗？
6. 保持好奇心哟！像小孩子探索世界一样，不停地问为什么。
比如对天上的星星好奇，研究它们的规律，不就识别出星座的模式了嘛！
7. 学会联想呀！把看似不相关的东西联系起来，哇，这会有奇妙的发现哦！就像从云的形状联想到各种动物，这就是在进行有趣的模式识别呢！
我觉得这些模式识别的方法都超有用的，能帮我们更好地理解和认识世界，大家赶紧用起来呀！。
模式识别的分类算法ppt课件
3. 在训练集中选出与新样本最相似的 K 个文 样本，计算公式为：
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7
4.在新样本的K个邻居中，依次计算每类的 权重计算公式如下：
5. 比较类的权重，将文本分到权重最大的那个 类别中。
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8
KNN
可编辑课件
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LDA
• 线性判别式分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)，
模式识别又常称作模式分类
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3
分类
• 有监督的分类（Supervised Classification） • 无监督的分类(Unsupervised Classification)
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。
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4
应用领域
• 主要应用领域是图像分析与处理、语音 识别、声音分类、通信、计算机辅助诊 断、数据挖掘等学科。
• CW-SSIM BASED IMAGE CLASSIFICATION IEEE International Conference on Image Processing
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20
Thank you!
可编辑课件
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感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
• 基本思想：将高维的模式样本投影到最 佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息 和压缩特征空间维数的效果，投影后保 证模式样本在新的子空间有最大的类间 距离和最小的类内距离
即模式在该空间中有最佳的可分离性
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10
LDA
假设对于一个n维空间有m个样本分别为
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数字图像处理学第10章模式识别的理论和方法（第七讲）10.5 模式识别的几种应用模式识别的应用较广，大致可有如下几个方面：字符识别；医学诊断；遥感图像解译；人脸和指纹鉴别；污染监测；自动检查和自动化；可靠性；社会经济；语音识别和理解；考古等。
下面介绍一些实例。
10．5．1 生物特征识别•生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的最理想依据。
生物特征包括人脸、指纹、虹膜、掌纹、DNA等。
人脸包含丰富的人类思想和情感信息，利用人脸特征进行身份验证由于具有直接、方便、友好、使用者无任何心理障碍等优点，因而有着极其广泛的应用前景。
4．1 指纹识别指纹具有两大特性:1) 没有两个人的指纹是相同的；2) 当指纹不受损伤时终生不变。
所以它是识别人最有力的手段之一。
指纹本身是一个无穷类问题，在应用中有不同的情况。
一种情况是对指纹进行核对查找，这是一个匹配问题。
当然不是匹配每根隆线，而是匹配特征。
如果档案数目很大，就要进行分类，把无穷类问题变成有限类问题，以减轻匹配负担。
指纹分析是标准的结构分析，分成小块后只需测量隆线的斜率，通常采用0到7，八个方向。
✓首先，指纹分为七类（平斗、左箕、右箕、平弓、帐弓、左双箕、右双箕）。
第一类再分为十八个小类，然后测量斜率。
总的过程是分类、分层、分窗口，在这个过程中包括细化，连接断线等处理;✓尔后整个窗口用一个树代表，树的每一个分支是窗口中的一根隆线，然后找出文法;✓最后做一树状自动机。
据有关专家说，实验中大约有10％的指纹由于噪声大而难以识别。
识别一个指纹大约要50s钟，40s用于前后处理，10s钟用于结构分析。
美国在1965年开始进行指纹识别自动化研究，在1972年完成了叫做FINGER的系统。
北京大学模式识别国家实验室的指纹识别研究历经十几年的研究，已在公安部门及银行中得到了实际应用。
2．人脸识别•人脸识别技术（Face Recognition）就是利用计算机分析人脸图像，从中提取有效的识别信息，用来辨认身份的一门技术，它是典型的模式识别问题。
完整的人脸识别问题不仅涉及图像处理、计算机视觉、人工智能、优化理论等诸多学科的知识，同时与认知学、神经科学、生理心理学的研究领域都有密切联系。
如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性。
人脸识别有广泛的应用前景，如：•①在国家安全、公共安全领域有广泛用途，如：身份认证、智能门禁、智能视频监控、海关身份验证、司机驾照验证等都是典型的应用；在刑事侦察领域，参照脸像库对特定人进行跟踪识别；在民事和经济领域中，各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证，社会保险的身份验证等都具有重要的应用价值。
②网络信息安全领域：网络信息安全是随着网络技术发展出现的一个需要解决的迫切问题。
而利用人脸识别技术可以进行网络安全登录控制，应用于程序安全使用、数据库安全访问、文件加密、局域网和电子商务安全控制等。
•③家庭娱乐领域：人脸识别也具有一些有趣的应用，比如能够识别主人身份的智能玩具、家政机器人，具有真实面像的虚拟游戏玩家等等。
•④人机交互领域：人脸识别技术是当前“多模态”人机交互研究的主要内容之一，其目的是使人与计算机交互如同人与人之间交互一样轻松，自然。
•⑤虚拟现实领域：虚拟环境中，有效的人脸识别与跟踪研究成果可以借助人像库和三维人脸重建技术，构造更加逼真的人脸。
虚拟主持人便是其应用之一。
•⑤人脸的识别、跟踪与重建也是MPEG-4标准中的重要内容，是先进的人机界面、可视电话/会议电视、计算机动画领域的关键技术。
•人脸识别系统取样方便，可以不接触目标就进行识别，具有方便性和直观性，从而开发研究的实际意义更大。
与指纹图像不同的是，人脸图像受到很多因素的干扰，如：人脸表情的多样性；在成像过程中的光照、图像尺寸、旋转、姿势变化等，使得同一个人，在不同环境下拍摄所得到的人脸图像不同，给识别带来很大难度。
因此人脸识别是一项具有挑战性的模式识别课题。
•人脸识别技术（Face Recognition Technology, 简称FRT）的研究可以追溯到19世纪末。
英国的高尔顿爵士发明的一套机械装置，利用人的侧脸轮廓上的五个代表点及其导出的一组特征进行人脸的匹配和识别。
•此后，一直到20世纪60年代中后期，W. Bledsoe最先建立了半自动的人脸识别系统。
该系统使用手工方式确定一些点，然后利用这些点建立参数进行分类器的设计。
•进入20世纪70年代，人脸识别的研究形成了第一次高潮。
这些方法基本上采用人脸的一些几何特征点，进行人脸识别。
这些方法对图像的约束条件较多，提取的特征数目较少，自动提取特征的准确度较低。
•从20世纪70年代到80年代末，人脸识别陷入低谷。
进入20世纪90年代以来，人脸识别研究受到了前所未有的重视。
其原因是多方面的：首先是来自于信息安全和商贸系统的需要，如证件核实、保安监视、身份鉴别等的需求带动了人脸识别技术研究的兴起；其次是计算机运算速度的提高，为人脸识别系统实用化提供了条件；另外，计算机网络的广泛应用，神经网络分类器的一些研究成果也推动了这一领域的发展。
•20世纪90年代前期，研究的重点在人脸分割，特征提取，基于统计或神经网络的分类器设计方面。
该时期的人脸识别数据库比较小，且研究多集中在静态人脸图像上。
存在的主要问题是：静态图像识别存在局限性，识别复杂场景中人脸图像比较困难，相比之下，动态视频图像序列下的识别相对容易解决。
•后来一些学者把注意力从静态图像转为动态的视频图像序列来识别人脸。
但是，在将理论诸实用的过程中，人们发现单样本进行识别的重要性和困难性，单单一张照片很难反映出人脸丰富的三维信息，所以，一些研究小组把注意力放在通过多张照片构造出三维人脸图像上来。
主要方法有基于代数特征的方法（Algebraic Features Based）和基于神经网络的方法（Neural Network Based）等。
（1）．人脸识别系统的基本组成参数人脸图像库人脸检测定位特征提取和选择训练图像预处理识别特征提取和选择图像预处理人脸检测定位待测人脸图像训练过程识别过程（2）. 人脸识别基本算法1）基于几何特征的方法基于几何特征的方法(Geometrical Features Based)是早期的人脸识别算法。
该方法要求选取的特征矢量有一定的独特性，既要反映不同人脸的差异，还要具有一定的弹性，以减少或者消除光照差异等影响。
几何特征向量是以人脸器官的形状和几何关系为基础的特征向量，其分量通常包括人脸指定两点间的欧式距离、曲率、角度等。
该方法的主要优点是：①该算法提出较早，由于现在各种优秀特征提取算法（如动态模板、活动轮廓等）的提出，使得人脸的几何特征描述越来越充分，在表情分析方面，人脸的几何特征仍然是最有力的判据；②基于几何特征的人脸识别算法符合人类识别的机理，易于理解；③对每幅图像只需要存储一个特征矢量，存储量小；④对光照变化不太敏感算法的不足是：①对图像的约束条件较多，提取的特征数目较少，自动提取特征的准确度较低；②从图像中抽取稳定的特征比较困难，特别是特征受到遮挡时更是如此；③对强烈的表情变化和姿态变化的鲁棒性较差；④一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息丢失，因此，该方法较适合于粗分类。
•2）基于神经网络的方法•神经网络用于（Neural Network Based）人脸识别较早。
早期用于人脸识别的神经网络主要是Kohonen自联想映射神经网络，当人脸图像受噪声污染严重或部分缺损时，用Kohonen网络恢复完整的人脸的效果较好。
Cottrell等人使用级联BP神经网络进行人脸识别，对部分受损的、光照有所变化的人脸图像识别能力也较好。
•基于神经网络的方法将人脸直接用灰度图（二维矩阵）表征，通过训练把模式的特性隐含在神经网络的结构和参数之中，即设计特定结构神经网络作为决策分类器。
所选用的神经网络有：反向传播神经网络（Back Propagation NN）,卷积神经网络（Convolution NN）,支持向量机（SVM）等。
该算法的主要优点是：①神经网络作为分类器具有很好的适应性和扩展性；②可以通过学习的过程获得其它方法难以实现的关于人脸识别的规律和规则的隐性表达。
对于复杂的、难以显式描述的模式具有一定的优势；•③神经网络在结构上更类似于人脑，编码存储方式是分布式，信息处理方式是并行的，能显著提高速度。
其缺点是：构造模型太大，参数繁多。
由于原始图像数据量十分庞大，因此神经元数目通常很多，训练时间很长。
当网络结构比较复杂，网络有许多参数（网络的层数、节点个数、学习速度等）需要调整时可能导致过训练（Overfitting）问题。
•3）基于代数特征的方法•这类算法是采用代数特征向量，即人脸图像在由“特征脸”张成的降维子空间上的投影。
基于代数特征识别的主要原理是利用统计方法提取特征，从而形成子空间进行识别。
•基于代数特征的方法的基本处理过程为：将图像看作一个数值矩阵，对其进行SVD分解，得到的奇异值作为人脸图像的描述。
由于奇异值向量与图像有一一对应关系而且具有较好的稳定性和各种变换的不变性，代数特征反映了图像的本质，可以用做人脸特征的描述。
•该方法将K-L变换用于人脸图像的最优表示；Turk和Pentland进一步提出了“特征脸”方法，该方法以训练样本集的总体散布矩阵为产生矩阵，经K-L变换后得到相应的一组特征向量，称作“特征脸”，这样，就产生了一个向量张成的子空间，每一幅人脸图像通过投影都可以获得一组坐标系数，这组坐标系数表明了人脸在子空间中的位置。
实验表明其具有较强的稳定性，可以作为人脸识别的依据。
•由于代数特征向量具有一定的稳定性，识别系统对不同的倾斜角度，甚至不同的表情均有一定的鲁棒性。
其主要不足是对表情的描述不够充分，难以用于表情分析。
（3）．当前主流算法1）特征脸（eigenface）算法•特征脸方法的优点：•①图像的原始灰度数据直接用来学习和识别，不需要任何低级或中级处理；•②不需要人脸的几何和反射知识；•③通过低维可以有效的对高维数据进行压缩；•④与其它匹配方法相比，识别简单有效。
•特征脸方法存在的不足：•①图像中所有的像素被赋予了同等的地位，可是角度、光照、尺寸及表情等干扰会导致识别率下降，因此，须先进行尺度归一化处理；•②在姿态和光照变化时识别率明显下降；•③要求背景单一，；•④学习时间长，只能离线计算。
•2）基于Fisher线性判别分析算法•Fisher线性判别准则是模式识别里的经典算法，Fisher准则假设了不同类别在模式空间是线性可分的，而引起它们可分的主要原因是不同人脸之间的差异。
•Fisher脸方法是对特征脸方法的一种很好的改进，特征脸很大程度上反映了光照等的差异，而Fisher脸压制了图像中与识别信息无关的差异。