机器学习与模式识别-第1章_绪论
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。
模式识别清华 课件第一章
模式识别※第一章绪论§课前索引§1.1 模式识别和模式的概念§1.2 模式的描述方法§1.3 模式识别系统§1.4 有关模式识别的若干问题§1.5 本书内容及宗旨§本章小节§本章习题※第二章贝叶斯决策理论与统计判别方法§课前索引§2.1 引言§2.2 几种常用的决策规则§2.3 正态分布时的统计决策§本章小节§本章习题※第三章非参数判别分类方法§课前索引§3.1引言§3.2线性分类器§3.3 非线性判别函数§3.4 近邻法§3.5 支持向量机§本章小结§本章习题※第四章描述量选择及特征的组合优化§课前索引§4.1 基本概念§4.2 类别可分离性判据§4.3 按距离度量的特征提取方法§4.4 按概率距离判据的特征提取方法§4.5 基于熵函数的可分性判据§4.6 基于Karhunen-Loeve变换的特征提取§4.7 特征提取方法小结§4.8 特征选择§本章小节§本章习题※第五章非监督学习法§课前索引§5.1 引言§5.2 单峰子类的分离方法§5.3 聚类方法§5.4 非监督学习方法中的一些问题§本章小节§本章习题※第六章人工神经元网络§课前索引§6.1 引言§6.2 Hopfield模型§6.3 Boltzmann机§6.4 前馈网络§6.5 人工神经网络中的非监督学习方法§6.6 小结§本章习题第一章绪论本章要点、难点本章是这门课的绪言，重点是要弄清“模式识别”的名词含义，从而弄清这门课能获得哪方面的知识，学了以后会解决哪些问题。
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学.ppt
第1章 绪论
3. 模糊模式识别 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章 绪论
4. 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包 括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其目 的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章 绪论
3. 特征提取和选择 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章 绪论
结构模式识别把观察对象表达为一个由基元组成的句子; 将模式类表达为由有限或无限个具有相似结构特性的模式组 成的集合。 基元构成模式所遵循的规则即为文法, 或称句法。 与统计模式识别类似, 用已知类别的训练样本进行学习, 产生 该类或至少是这些样本的文法, 这个学习和训练过程称为文 法推断。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
模式识别课件第一章 绪论
Machine Perception
模式识别的发展史
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。
60～70年代，统计模式识别发展很快，但由于 被识别的模式愈来愈复杂，特征也愈多，出现 “维数灾难”。
2020/4/16
References
[1] Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. 2019
(《模式分类》， 李宏东 姚天翔等 译，北京：机械工 业出版社，2003 年9月
➢ Machine Perception ➢ An Example ➢ Pattern Recognition Systems ➢ The Design Cycle ➢ Learning and Adaptation ➢ Methods of Pattern Recognition ➢ Conclusion
2020/4/16
Machine Percepti源自nBuild a machine that can recognize patterns:
• Speech recognition • Fingerprint identification • OCR (Optical Character Recognition) • DNA sequence identification
式识别理论得到了较广泛的应用。 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近
些年人工神经元网络在模式识别和人工智能上 得到较广泛的应用。 90年代小样本学习理论，支持向量机也受到了 很大的重视。
机器学习与模式识别-第1章_绪论
统计方法 句法方法 神经网络
分类错误 接受错误 均方误差错误
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1.5 模式识别的难点 利用计算机实现人的感知功能 不可避免地遇到许多问题.
来自于模式 来自于算法的限制 ……
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人脸识别的问题
/hi/english/in_depth/americas /2000/us_elections
11
模式识别的国内、国际学术组织
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别 的国际会议“ICPR”，成立了国际模式识 别协会---“IAPR”，每2年召开一次国际 学术会议。 • 1977年 IEEE的计算机学会成立了模式分 析与机器智能（PAMI）委员会，每2年 召开一次模式识别与图象处理学术会议。 • 国内的组织有电子学会，通信学会，自 动化协会，计算机学会、中文信息学 会….。
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变化是绝对的,不变是相对的, 模式识别的本质(奥妙)在于获得模式的 不变特征进行正确分类!!! 让计算机做得更好!
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模式识别的一些基本题
1)模式类的紧致性 假设同一类的各个模式在该空间中组成一个紧致集。 任何一点可以均匀地过度到同一集中的另外一点，而在过度 中的所有各点都仍然属于这个紧致集即属于同一模式类。 各点在任意方向有某些不大的移动（微小的变形）时它仍然 属于这个集合。
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假如每个模式类都满足紧致性假设，则解 决了模式识别的一个原则性的困难。
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☉☉☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ a 紧致性好 ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ b 紧致性中
◆☉◆ ☉◆☉◆☉ ☉◆☉◆☉ ◆☉◆ ☉◆☉☉◆☉◆◆☉ c 紧致性差
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2324一个具体的模式识别系统模式模式1模式模式2模式模式3模式模式4模式模式5分类分类识别识别结果结果特征特征抽取抽取预处理预处理特征提取特征提取特征匹配特征匹配识别算法识别算法活体活体检测检测图像获取图像获取图像图像获取获取2514模式识别的常用方法模板匹配统计方法句法方法神经网络26模板匹配首先对每个类别建立一个或多个模板输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较求相关或距离根据相关性或距离大小进行决策优点
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？
模式识别
• 预处理
• 去除噪声，加强有用信息，对输入设备或其他因素造成的退
化现象进行复原。
• 方便后续处理的操作：目标提取，分割，位置、大小、方向
的规一化等等。 分割悖论：分割与识别互为前提 要正确识别，须准确分割；要正确分割，则须准确识别。
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
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模 式 识 别 系 统
• 特征提取
40
设 计 循 环
• 数据采集
• 数据采集耗时费力花钱； • 数据要尽量多； • 数据要有代表性； • 数据至少应分为训练数据和测试数据； • 如何确定数据是否足够？
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
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设 计 循 环
• 特征选择
• 取决于特定问题领域的性质； • 先验知识非常重要； • 容易提取、对不相关变形具有不变性、对噪声不敏感等； • 对区分不同类别模式的有效性； • 如何将先验知识和实验数据结合起来，以发现有效的特征？
• 改进措施
采用光泽度进行新的尝试
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
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设 计 实 例
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
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设 计 实 例
• 运用多种特征
鱼
光泽度和宽度 xT = [x1, x2]
光泽度
宽度
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
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设 计 实 例
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
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设 计 实 例
则，因此必须研究机器学习问题；
• 分类器的设计过程为：选择某种分类器模型，利用训
练样本来学习或估计分类器模型的参数。
• 学习的方法是采用某种算法来降低模型对训练样本的
分类误差。
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
模式识别介绍课件
第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“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、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
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第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
机器学习与模式识别-教学大纲
《机器学习与模式识别》教学大纲课程编号：071243B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课■专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：计算机科学与技术专业先修课程：程序设计基础与应用、数据结构、高等数学、算法导论一、教学目标《机器学习与算法导论》是计算机科学技术专业的一门专业选修课程。
本课程是面向计算机技术开设的专业选修课。
其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。
模式识别部分是研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。
通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
学生通过本门课程的学习，能够对机器学习和模式识别的内容有一个较为全面的了解和认识，更深刻地理解机器学习的实质内容，使学生具备前沿的计算机技术必要的专业知识。
从而，为学生今后从事计算机技术应用与计算机技术前沿研究，以及相关领域的科学研究做好理论和技术上的准备。
目标1：通过对机器学习与模式识别基本概念、原理、和基本方法的讲解，让学生理解并掌握机器学习和模式识别的基本技术。
目标2：培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
目标3：鼓励学生运用知识解决各自学科的实际问题，培养他们的独立科研的能力和理论联系实际的能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字）本课程主要介绍决策论与信息论基础、概率分布、回归的线性模型、分类的线性模型、核方法、支持向量机、图模型、混合模型和期望最大化、隐Markov 模型和条件随机场模型、统计决策方法、概率密度函数的估计、线性分类器、非线性分类器、其他分类方法、特征选择、特征提取、非监督模式识别、模式识别系统的评价等。
第一讲 模式识别绪论
2、 模式识别的概念
Pattern 的本意是图案、式样，它代表的不是一个具体的事物，而是事 物所包含的信息特点。虽然世界上没有完全相同的两片树叶，我们仍然可 以识别出任意两片树叶是否来自同一种树木。即使两幅花纹的图片不完全 一样，我们仍然能辨别两幅图片是否是同一种花纹。所以，模式（ Pattern ） 在识别过程中所指的是从客观事物中抽象出来，用于识别的特征信息。
《模式识别》讲义 2011 版：第一讲
绪论
第一讲 绪论
一、 什么是模式识别
1、 生物的识别能力
人和其它生物都具有识别事物的能力。对于自己熟知的人物，一般人 都可以通过面部特征、发型装束等识别出是谁，无论所识别的是普通照片、 艺术图片还是卡通图画。 这种识别能力的科学基础是什么呢？ 我们为什么可以识别出照片或者 卡通画片上的人是谁呢？ 也许有人认为其原理是逻辑推理，就像下面这个例子： The male professor said to the girls who were talking aloud in the classroom : “The noise made by two women is equal to the sound that 1000 ducks quack. After a while somebody knocked at the door. One girl student reported : “Professor, 500 ducks are looking for you outside!” Question: Who was outside? Answer: A women. 我们并没有看到，也没有直接获取到门外来客的相 关信息，我们只是 通过上下文和逻辑推理，判断来客不会是 500 只鸭子，也不会是一位男性， 而是一位女性。 但是这种逻辑推理过程在我们识别照片上的人是谁时并没有明显地产 生作用，我们一般是根据照片上人像的“总体”特征来识别，甚至可以用 “感觉”来形容，识别的结果也难以用精确的逻辑条件和推理规则来论证。 那么我们是依据待识别事物上的特定标志来识别他们的吗？例如在计 算机系统中，我们需要输入用户名和密码来获得操作许可，在门禁系统中， 我们可以用钥匙或者射频 ID 卡来验证自己的进出权限。 但是这种过程也不是识别的过程，因为它保证的 仅仅是权限标志信息 或标志物的验证，并不能确保拥有该权限标志物的就是被许可者本人。也 就是说，通过这种方式可以控制操作或访问权限，但不能识别出操作或访 问者的真实身份。
模式识别与机器学习第一章
机构、会议、刊物
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议 “ICPR‖（此后两年一次），成立了国际模式识别协会 ---―IAPR‖ • 1977年IEEE成立PAMI委员会，创立IEEE Trans. on PAMI，并支持ICCV、CVPR两个会议 • 1980年，CMU召开第一届机器学习国际研讨会，之后 逐渐发展成为国际机器学习学会（IMLS）举办的机器 学习国际会议ICML • 1986年，国际期刊Machine Learning创刊 • 其它刊物
什么是模式（Pattern）？
什么是模式？
• 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物 体，如果我们可以区别它们是否相同或是否 相似，都可以称之为模式。 • 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得 的信息，因此，模式往往表现为具有时间和 空间分布的信息。 • 模式的直观特性:
– 可观察性 – 可区分性 – 相似性
并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。神经网络学习机 因理论缺陷转入低潮。
• 第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时 期。从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策
略和方法（如模式方法推断）。
机器学习简史
• 机器学习的最新阶段始于1986年。机器学习有了更强的 研究手段和环境，出现了符号学习、神经网络学习、进 化学习和强化学习等。 • 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。 它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自 动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 • 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系 统研究正在兴起。 • 各种学习方法（归纳学习、连接学习、强化学习）的应 用范围不断扩大，一部分已形成产品。神经网络连接学 习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作 用。
01 绪论
4 模式识别系统举例
模式识别的一般过程包括：样本采集、信息的数字化、 预处理、数据特征的提取、分类(与标准模式进行比较) 等。 例子1： 例子 ：诊断 （1）确定患者的病症：测量体温、血压，化验血沉， 询问临床表现（数据采集）； （2）医生运用医学知识和个人经验（分类判决规则）， 根据主要病症（特征提取/选择），作出诊断（分类判 决）：该患者（样本）患了何种疾病（类）。
人脑受性别的影响
男性是根据右脑和左脑各自不同的分工来使用 大脑的；相比之下，女性却可以同时使用左脑 和右脑。 男性和女性大脑的最大区别主要是大 脑皮层的构造不同。女性大脑的沟通交流能力 特别发达，她们细致、敏感，能够通过察言观 色来了解对方的心理，直觉也很灵敏。从构造 上看，女性左右脑的脑梁部分粗于男性，因此 左右脑可以顺利地同时使用。多数男性方向感 天生就比女性强。男性的语言表达能力和理解 能力远逊于女性。
模式识别与人工智能
人工智能主要有两个分支，一个分支是模拟人左脑的 功能，一个分支是模拟人右脑的功能。模式识别是模 拟人右脑的一个主要功能——知觉。在日常生活中， 人们经常在进行“模式识别”，最主要表现在视觉和 听觉的分辨上。实验表明，人类接受的外接信息有 80%以上来自视觉，10%左右来自听觉。 模式识别(Pattern Recognition)就是使用计算机来辨别 事物。比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。如果把上述 类别抽象为A, B, C, D, E 就成为非常普遍的问题。其 中各类别就是不同的模式，分类的过程叫做模式识别。
模式识别 ——绪论
马勤勇 mqy_mail@
模式识别的概念
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。
研究生《模式识别与机器学习》教学大纲--学位课
《模式识别与机器学习》教学大纲Pattern Recognition and Machine Learning第一部分大纲说明1. 课程代码：2. 课程性质：学位必修课3. 学时/学分：40/34. 课程目标：模式识别与机器学习研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为数据分析与处理以及人工智能等领域的学习打下基础。
本课程主要分为两大部分，第一部分主要介绍模式识别，包括模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别在图像分析、语音识别和音频分类等领域的具体应用、存在的问题和发展前景。
第二部分主要介绍机器学习，包括多项式回归、正则方程、逻辑回归、神经网络、深度置信网络、卷积神经网络等，通过教学使学生掌握机器学习的基础理论，以及无监督学习和强化学习等；熟悉常见机器学习的常用算法，以及算法的主要思想和运用方法，并通过编程实践和典型应用实例加深了解。
5. 教学方式：课堂讲授、自学与讨论、课堂上机与实例项目相结合6. 考核方式：考试7. 先修课程：概率论、数字信号处理9. 教材及教学参考资料：（一）教材：《模式识别》第4版，Sergios T等编，电子工业出版社边肇祺，张学工等编著，《机器学习》，Peter Flach. 人民邮电出版社, 2016.（二）教学参考资料：[1]《模式分类》(英文版·第2版)， Richard O等编，机械工业出版社[2]《模式识别导论》，范九伦等编，西安电子科技大学出版社[3]《模式识别》第2版，边肇祺等编，清华大学出版社[4]《神经网络与机器学习（英文版·第3版）》. Haykin S. 机械工业出版社[5]《Deep Learning》. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville. MIT Press第二部分教学内容和教学要求上篇模式识别第一章绪论教学内容：1.1模式与模式识别1.2模式识别的主要方法1.3监督模式识别与非监督模式识别1.4模式识别系统举例1.5模式识别系统的典型构成教学要求：了解模式识别的相关常识与概念，以及一些常用的研究方法。
机器学习-1-绪论
机器学习基础-第一章绪论
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of
45
一、经验误差与过拟合
错误率(error rate)：分类错误的样例数占样例总数的比例，即：E=a/m 精度(accuracy) ：精度=1-错误率，即：acc=1-a/m 误差(error ) ：学习器的预测输出与样例 的真实输出间的差异称为误差，在训练 集上的误差称为训练误差(training error) 或经验误差(empirical error)，在新样本 上的误差称为泛化误差(generalizatiuon error) 。 过拟合(overfitting)与欠拟合 (underfitting) ：导致学习器泛化功能下 降的现象称为过拟合，相对的为欠拟合。
语音
流量数据 温度
经验数据集合
数据集合
假设空间
机器学习基础-第一章绪论
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1.2 机器学习的基本概念
一、特征空间
选择一组变量描述问题性质，称为特征变量（属性），特征变量组成的向量称为 特征向量，变量张成的空间称为特征空间（样本空间）， 变量的取值称为属性值。 特征变量（属性）记为：xi，i=1、、d 特征空间记为：G
1 n macro P Pi ; n i 1
1 n 2 macro P macro R macro R Ri ； macro F1 n i 1 macro P macro R
微查准率、微查全率和微F1：
1 n 1 n TP TP TP TPi ; FP FPi micro P ; micro R ； n i 1 n i 1 TP FP TP FN 2 micro P micro R 1 n 1 n FN FNi ； TN TNi macro F1 micro P micro R n i 1 n i 1
模式识别第1章课件
1.4.3模式识别软件
目前来说，有很多软件可以指导设计模式识别系统，建立一 个模式识别系统要用到的相关软件有MATLAB、opencv 、 vc6.0等等
图1-6 MATLAB仿真示意图
第一章 绪论
1.1 模式识别的基本概念 1.2 特征描述 1.3 模式识别方法 1.4 模式识别工程设计
1.1 模式识别的基本概念
模式—通过信息的采集，形成的对一个对象的描述
模式类—模式所属的类别或同一类中的模式的总体
模式识别—利用计算机（或人为少量的干预）自动 地将待识别的事物分配到各个模式类中的技术
(1) 可靠性； (2) 样本数目足够多； (3) 样本数M与模式空间维数N的关系要满足M/N>3,最好M/N>10； 在选择训练集的实验中一般选择一些具有相同特征且特征明显的数据 样本作为训练集，这类样本能让分类器更快更有效的获得此类样本的特 性；
测试集：样本是未知的（没有标定的），需要用分类器进行 识别的，一般选择在设计分类系统没有使用过的独立的样本 即可。
聚类法：用某种相似性度量的方法将数据组分成所需要的各 组数据。主要有分层聚类法和迭代聚类法。
神经网络法：利用给定的样本，在学习过程中不断修正内部 连接权重和阈值，使实际输出与期望输出在一定误差范围内 相等。 BP(误差反传播算法)网络模型是模式识别应用最广 泛的网络之一 人工智能法： 应用专家系统、智能推理技术、不确定性推理 等智能算法，所获取样本进行识别。主要解决高复杂度，无 法建立准确的模型或者信息不准确、不确切等问题。
1.1 模式识别的基本概念
模式识别系统的组成
数据采集
预处理
特征提取 和选择
分类器设 计
分类决策
图1-1 模式识别系统的基本构成
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主要期刊和会议
IEEE Trans. on PAMI, IP,SMC Pattern Recognition Pattern Recognition Letter Machine Learning Neural Computation 《模式识别与人工智能》 CVPR、ICPR、ICML、COLT、NIPS…… 《自动化学报》 《计算机学报》 《中国图象图形学报》
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变化是绝对的,不变是相对的, 模式识别的本质(奥妙)在于获得模式的 不变特征进行正确分类!!! 让计算机做得更好!
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模式识别的一些基本问题
1)模式类的紧致性 假设同一类的各个模式在该空间中组成一个紧致集。 任何一点可以均匀地过度到同一集中的另外一点，而在过度 中的所有各点都仍然属于这个紧致集即属于同一模式类。 各点在任意方向有某些不大的移动（微小的变形）时它仍然 属于这个集合。
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一个具体的模式识别系统
图像 获取 活体 检测 预处 理 特征 抽取 特 征 向 量 分类 器 识别 结果
模式1
模式2
模式3
模式4
模式5
… ...
预处理 特征提取 特征匹配
图像获取
识别算法
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1.4 模式识别的常用方法 模板匹配 统计方法 句法方法 神经网络
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句法方法 许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些 子模式组成所谓“基元” 每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成 基元可以认为是语言中的字母，每个模式都可以 认为是一个句子，关系可以认为是语法 模式的相似性由句子的相似性来决定 优点：适合结构性强的模式 缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高
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模式识别的国内、国际学术组织
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别 的国际会议“ICPR”，成立了国际模式识 别协会---“IAPR”，每2年召开一次国际 学术会议。 • 1977年 IEEE的计算机学会成立了模式分 析与机器智能（PAMI）委员会，每2年 召开一次模式识别与图象处理学术会议。 • 国内的组织有电子学会，通信学会，自 动化协会，计算机学会、中文信息学 会….。
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模板匹配 首先对每个类别建立一个或多个模板 输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较， 求相关或距离,根据相关性或距离大小进行决策 优点：直接、简单 缺点：适应性差 形变模板
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统计方法 根据训练样本，建立决策边界 统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决 定决策边界 判别分析方法——给出带参数的决策边界，根据 某种准则，由训练样本决定“最优”的参数
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与机器学习相关的学科
人工智能 智能信息处理
模式识别
数据挖掘
计算机视觉 自然语言处理
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模式识别
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一对一的验证过程
模式识别侧重于识别的应用 机器学习侧重于识别的方法
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数据挖掘
数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜 在的、有价值的知识（模型或规则）的 过程。 数据挖掘是机器学习方法在
模式识别的一些基本问题
2) 相似与分类 模式识别是把具体的事物归入某一类的过程。（要进行分 类，首先要有类的存在）。 目前，得到广泛应用的相似性度量是在空间中定义的某种距 离。 如在 D 维欧几里德空间，可以选择：
δ ( xk , x j ) = f (
∑ (x
i =1
D
ki
− x ji ) 2 )
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防伪
•
Commercial biometric systems cannot distinguish between real and artificial fingerprints (faces)
Dummy finger created from a lifted impression
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样本的变化
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模式识别的应用
文本分类 文本图像分析 工业自动化 数据挖掘 多媒体数据库检索 生物特征识别 语音识别 生物信息学 遥感 。。。。。。
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1.3 模式识别系统
• 信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化 为电信息。信息可以是二维的图象如文字，图象等； 可以是一维的波形如声波，心电图，脑电图；也可以 是物理量与逻辑值。
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假如每个模式类都满足紧致性假设，则解 决了模式识别的一个原则性的困难。
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☉☉☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ a 紧致性好 ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉ ◆◆◆◆ ☉☉☉☉ ◆◆◆◆ b 紧致性中
◆☉◆ ☉◆☉◆☉ ☉◆☉◆☉ ◆☉◆ ☉◆☉☉◆☉◆◆☉ c 紧致性差
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第一讲 绪论与预备知识
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什么是学习？
学习是人类的一种重要的智能行为。 “学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次 完成同样或类似的任务时更为有效 ” ‐‐‐‐西蒙 “学习是构造或修改对于所经历事物的表示 ” ‐‐‐‐Michalski “学习是知识的获取” ‐‐‐‐专家系统研究者
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统计方法 句法方法 神经网络
分类错误 接受错误 均方误差错误
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1.5 模式识别的难点 利用计算机实现人的感知功能 不可避免地遇到许多问题.
来自于模式 来自于算法的限制 ……
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人脸识别的问题
/hi/english/in_depth/americas /2000/us_elections
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以虹膜识别为例介绍模式识别系统
瞳孔
虹膜
巩膜
虹膜 就是图像中红圈与白圈之间的环状部分。
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• 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，
增强，恢复，滤波等。
为什么要进行预处理? 如何预处理?
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图像预处理的必要性
正常光照下的虹膜图像
较暗光照下的虹膜图像
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边缘检测
分段线性映射
光照估计
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第一章 绪论 1.1 模式识别和模式的概念
生活中模式识别随处可在 我们的目标: 利用计算机实现类似 人的模式识别功能
什么是模式识别? 人的模式识别 是如何完成的?
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模式(pattern) ------ 存在于时间，空间中可观察 的事物，具有时间或空间分布的信息。 模式识别(Pattern Recognition) ------ 用计算机实 现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 模式识别与图象识别，图象处理的关系 模式识别是模拟人的某些功能 模拟人的视觉: 计算机+光学系统 模拟人的听觉: 计算机+声音传感器 模拟人的嗅觉和触觉: 计算机+传感器
Twins
Father and son
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模糊图像
• ~ 3% of the population has poor quality fingerprint images which means they have to be identified by some other means
Four impressions of a user’s fingerprint
什么是机器学习？
基本假设：假设y=F(x)是问题世界的模型，z=N(x)是观测 环境噪音，样本集是在噪音环境下，经过有限次观察，从 问题世界获得的一组观测数据，记为，S(z, {xk, yk})。它是 问题世界所有可能观测数据的一个子集。 机器学习：从样本集S(z, {xk, yk})学习(估计)一个假设 f(x)，使得f(x)是问题世界模型F(x)的一个近似。 机器学习的任务： (1)从S计算一个f(x)，使得在输入输出意义下逼近F(x)。 (2)过滤观测环境附加在数据上的噪音。
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模式识别的目的是对观测得到的 样本进行正确分类.
故:
我们把通过对具体的个别失去进行观测所得到 的具有时间和空间分布的信息称为模式, 而把 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).也可将个别具体的模式称为 样本, 将模式类称为模式.
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国际学者的定义：
Watanabe defines a pattern “as opposite of a chaos; it is an entity, vaguely defined, that could be given a name.” – a fingerprint image – a handwritten cursive word – a human face – a speech signal –
知识获取中的应用
Data Mining can help discover knowledge
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Databases are too big
计算机视觉
计算机视觉是机器学习方法 在图像视频处理中的应用
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与机器学习相关的机构、期刊、会议
IEEE、AAAI、IAPR
IJCAI、AAAI、NIPS、ICML、ICCV、CVPR、ECCV、 ICPR、CCML、CCPR Machine Learning、NeuroComputing、PAMI、 PR、PRL、CVIU
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•50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论 美籍华人付京荪 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 识别理论得到了较广泛的应用。 •80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些 年人工神经元网络在模式识别和人工智能上得到 较广泛的应用。 •90年代 小样本学习理论，支持向量机也受到了 很大的重视。 •机器学习方法的兴盛。
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