模式识别讲义第一章
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。
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。
模式识别(国家级精品课程讲义)
1.1 概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别
理论基础：概率论，数理统计 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
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、 血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可 能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。 当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是 说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析 这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判 断，不正常情况还要指出是什么问题。
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：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。
模式识别
★ 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
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
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。
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。
模式识别讲义
模式识别实验讲义目录MATLAB 基础 (1)实验一感知器算法实验 (6)实验二模式聚类算法实验 (8)实验三图像识别实验............ 错误！未定义书签。
1MATLAB 基础1．矩阵定义由m 行n 列构成的数组称为(m ×n)阶矩阵。
用"[]"方括号定义矩阵，其中方括号内","逗号或" "空格号分隔矩阵列数值， ";"分号或"Enter"回车键分隔矩阵行数值。
例：a=[a 11 a 12 a 13;a 21 a 22 a 23]或a=[a 11,a 12,a 13;a 21,a 22,a 23]定义了一个2*3阶矩阵a 。
a ＝a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23a ij 可以为数值、变量、表达式或字符串，如为数值与变量得先赋值，表达式和变量可以以任何组合形式出现，字符串须每一行中的字母个数相等 ，调用时缺省状态按行顺序取字母,如a(1)为第一行第一个字母。
下标引用：单下标方式：a(1)= a 11 a(4)= a 22 （以列的方式排列a 11 a 21 a 12 a 22 a 13a 23）双下标方式：a(1，1)= a 11 a(2，1)= a 212．矩阵的加减运算两矩阵相加减，是对应元素的加减，要求两矩阵具有相同的行数，相同的列数。
MATLAB 表达式形式：C ＝A ＋B 和 C ＝A －B ，其中C ij =A ij ±B ij 。
3 向量乘积和转置两矩阵A,B 相乘，要求两个矩阵的相邻阶数相等，一般情况下不满足交换律。
MATLAB 表达式形式：C=A*B 其中第i 行j 列元素C ij 为A 的第i 行的m 个元素与B 的第j 列的n 个对应元素的乘积之和。
矩阵的转置就是把矩阵的第I 行就j 列的元素放在第j 行第i 列的位置上。
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。
第1章 概述
模式：模式是对感兴趣的客观事物和现象的定量或结构 的描述；模式类是具有某些共同特性的模式集合。 模式识别：模式识别是研究一些自动技术，依靠这些技 术，计算机自动地（或者人进行少量干涉）把待识模式 分导各自的模式类中去。
图1.1 模式识别的过程
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什么是特征？
Page 4
di ( x) d j ( x) 0
dk ( x) kll ( x)
图1.3 两个模式类的简单判别函数
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k
l 1
1.2.3 句法分析方法
图1.4 句法分析的识别系统框图
模式：句子表示，该句子属于一个文法所规定的语言。 “模式描述语言”：模式基元和它们的组合关系来提供 “模式文法”：确定支配基元组合成模式的规则。 “关系图”：节点表示子模式，分枝表示子模式之间的关系。
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从识别中人的作用上分为： 监督分类：有人管理的分类 。依靠已知所属类别的训 练样本集，按它们特征向量的分布来确定判别函数， 只有在判别函数确定之后才能用它来对未知的模式进 行分类判别。 非监督分类：无人管理的分类 。在没有先验知识的情 况下可用非监督分类，通常采用聚类分析方法，它基 于“物以类聚”的观点，按各类之间的亲疏程度的划 分。 从概率密度函数 （PDF）作为估计参数分为： 参数方法：模式样本的类概率密度函数的形式是已知 或可估计的。 非参数方法：假如类概率密度函数不知 。
Page 13
1.3.2 句法分析的分类方法 • 基于模式的结构信息，利用形式语言中的规则进行分类 • 典型应用：图像分析
按对象分割成子模式（子图），再将子模式（子图）分割 成更简单的模式基元，并判断基元之间的关系。 基元本身包含较少结构信息，仅需少量特征即可识别。 用字符代表不同基元，则由基元关系组成的子模式或模式 可用一有序的字符串代表。 如事先用形式语言规则从字符串中推断出能生成它的文法， 则最后通过句法分析，按给定的文法来辨识出基元字符组成 的句子，判断其是否归属于该给定文法所描述的模式类。
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。
清华大学模式识别讲义01-1
Xuegong Zhang
17
Tsinghua University
教材 和 参考书
Xuegong Zhang Tsinghua University
Duda, Hart, Stork著，李宏东等 译，《模式分类》，机械工业 出版社，中信出版社，2003
18
课程安排
• 课程大纲 • 要求：
– 听课 – 阅读 – 作业/实验
DNA
mRNA
Protein
Phenotype
Genome
Transcriptome
Proteome
Phenome
miRNA
13
Xuegong Zhang
14
Tsinghua University
……
Xuegong Zhang
15
Tsinghua University
再看什么叫模式识别
• People recognize things, from observations.
• Because we are curious • Because we are lazy • Because we are not so able
Xuegong Zhang
16
Tsinghua University
本课程主要内容
• 模式识别的概念 • 模式识别问题的数学表达 • 基本模式识别系统的组成 • 解决模式识别问题的基本理论与方法 • 一些代表性方法/算法 • 一些最新进展和存在问题
模式识别基础
Fundamental Pattern Recognition
张学工
TA: 吕雪松，李婷婷
Xuegong Zhang
1
Tsinghua University
模式识别讲义1
Xuegong Zhang Tsinghua University
38
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概念和名词约定（续）
• 分类器classifier：能够将每个样本都分到某个类别中去 （或者拒绝）的计算机算法 • Decision region: 分类器将特征空间划分为若干区域（决策 域） • Decision boundary: 不同类别区域之间的边界称作分类边 界、决策边界或分类面、决策面
36
18
概念和名词约定
• 样本sapmle：待研究对象的个体，包括性质已知或未知的 个体 （注意：统计学中有不同的约定） • 类别class：将所研究的样本性质离散化为有限的类别，认 为同一类的样本在该性质上是不可区分的
– 习惯上，类别用ω 表示，如ω1、ω2，也用{-1,1}表示
• 已知样本known samples：类别情况已知的样本 • 未知样本unknown samples：类别情况未知的样本 • 样本集sample set：若干样本的集合，分已知样本集和未 知样本集
Xuegong Zhang Tsinghua University 27
常见模式举例（续）
人脸的模式
• 共性：人脸作为一类对象区别于其他 • 个性：每个人作为一类区别于其他人
Xuegong Zhang Tsinghua University
28
14
什么是“模式（Pattern）”？
• 对象的组成成分或影响因素之间所存在 的直接或间接的规律性的关系 or • 存在确定性或随机规律的对象、过程或 事件的集合
Xuegong Zhang Tsinghua University 37
概念和名词约定（续）
• 特征features：样本的任何可区分的（且可观测的）方面 – 包括定量特征和定性特征，但通常最后转化为定量特征 • 特征向量feature vectors：样本的所有特征组成的 n 维向量 是样本在数学上的表达，因此也称作样本 • 特征空间feature space：特征向量所在的 n 维空间，每一个 样本（特征向量）是该空间中的一个点，一个类别是该空间中 的一个区域
模式识别讲义第一章
意义的特征或属性, 根据这些特征和属性对数据进 行分类，把特征和属性相同的数据归成同一类。 • 具体项目的识别：识别字符、图画某些其他、音乐 及周围事物的过程，分为视觉和听觉识别。 • 抽象项目的识别：不靠外界的感官刺激而识别一个 古老的论点或某个问题的解答。
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医生诊病过程
c.特征：患者某些具有显著特征的化验数据及表征； 特征选择与提取：能表征(疾病)特异性的化验结果与表 征；
d.判决：医生运用知识、病例经验综合分析给出诊断； 判决准则/规则：医生的知识 判决结果：将患者明确(或以概率)确定为某一种病症(或 多种/并发病症)的患者(及病患严重程度)
模式识别
软件教研室
第一章 引言
• 模式识别基本概念 • 模式识别的发展 • 模式识别的方法 • 模式识别系统的基本原理 • 模式识别的基本问题
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例子1：医生诊病过程
1)测量病人的体温和血压，化验血沉，询问临床表现； 2)通过综合分析，抓住主要病症； 3)医生运用自己的知识、经验，根据主要病症、测量化验结
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模式识别的发展
• 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。因此，在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，就出现 “维数灾难”。随着计算机运算速度的迅猛发展，这个 问题得到一定克服。目前，统计模式识别仍是模式识别 的主要理论。 • 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论，在此基础上， 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。
1模式识别概述
概念
图像处理
图 像
模式识别
描 述
计算机图 形学
模式识别学科位置
模式识别：计算机科学与电子工程交叉学科 中国：“控制科学与工程”一级学科
二级学科：控制理论与控制工程、模式识别与智 能系统、系统工程等
西方：没有自动控制系
自动控制：电子工程系、机械工程系 模式识别：电子工程系、计算机科学系
第一章 模式识别概述
第一章 模式识别概述
4
模式识别和模式的概念
识别是时时刻刻发生的活动 识别（Recognition)—再认知（Re-Cognition) 主要研究相似 分类问题 相似和分类 相似 分类
有监督分类 无监督分类
概念
与其他学科的关系
统计学 人工智能 机器学习 运筹学与最优化
第一章 模式识别概述
5
模式识别与其他学科的关系
支持向量机、核方法：1990s1990s多分类器、集成学习：1990sBayes学习：1990s1990s-: 模式识别技术大规模应用
第一章 模式识别概述
13
模版匹配
方法
首先对每个类别建立一个或多个模版 输入样本和数据库中每个类别的模版进行比 较，例如求相关或距离 根据相似性（相关性或距离）大小进行决策 优点：直接、简单 缺点：适应性差 扩展：弹性模版法
第一章 模式识别概述
14
统计方法
方法
根据训练样本，建立决策边界(decision boundary)
统计决策理论——根据每一类总体的概率 分布决定决策边界 判别式分析方法——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
本课程的重点内容
第一章 模式识别概述
15
句法方法
第1章模式识别
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10
170
130 180 190 160 150 190 210 100 170
68
66 71 73 70 66 68 76 58 75
男
女 男 男 女 男 男 男 女 男
11
12 13 14 15 16 17 18 19
1.2 模式识别系统 模式识别系统方框图如下图1-2所示：
1.3 模式识别方法
模式识别包含统计模式识别和句法模式识别 两大类。
• 统计模式识别是以试验样本在特征空间中的类概 率密度函数为基础； • 句法模式识别是以图形结构特征为基础，运用形 式语言理论的技术，适用于复杂景物图象分析和 理解。
统计模式识别方法举例： 例1-1 男女19人进行体检，测量了身高和体重，见表。但是， 事后发现有4人忘了填写性别。试问这4人是男还是女？
1.1.4 特征提取/选择
• • 特征提取/选择的目的就是要压缩模式的维数， 使之便于处理，减少消耗。 特征提取/选择是以分类中使用的某种判决规则 为准则，所提取的特征在该准则下的分类错误最 小。
1.1.5 分类
• • 分类：把特征空间划分成类型空间，把未知类别 属性的样本确定为类型空间里的某一个类型。 分类的过程只能以某种错误率来完成。当然，分 类错误率越小越好。
140
150 120 150 130 140 150 145 160
62
64 66 66 65 男 α ？ β ？ γ ？ δ ？
1.1.2 模式空间、特征空间和类型空间
• • • 所有的样本观测数据构成模式空间； 最能揭示样本属性的观测量作为主要特征，这些 主要特征构成特征空间； 根据适当的判决规则，把特征空间里的样本区分 成不同的类型，从而把特征空间塑成了类型空间；
张鸿宾 模式识别-第一讲40页PPT
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
张鸿宾 模式识别-第一讲
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会ห้องสมุดไป่ตู้人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
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软件教研室
模式识别的方法
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决策理论方法（统计识别法）：以判别函数为基础，利用判别函数对模 式进行分类。 句法模式识别（结构模式识别）：将对象分解为若干个基本单元—基元， 用基元和他们的结构关系描述对象，运用形式语言理论进行句法分析， 根据其是否符合某一类的文法而决定其类别。
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模糊模式识别：运用模糊数学的理论和方法解决模式识别问题，适用于
软别的应用领域更加广泛： 生物、医学、军事、农业、工业、社会、教育、航天、 航空、经济、金融、生物认证、数字水印…… 基于语音： 重点人物通信监控语音识别系统/规模音频资料检索 基于图像： 光学字符识别(Optical Character Recognition OCR)/车牌识 别(Vehicle License Plate Recognition VLPR)/人脸识别/指纹 识别/签名认证/支票认证/表情和手势识别/农作物分类与 害虫识别/生物信息学：DNA识别/航空与卫星遥测遥感数 据资源调查/军用目标的图像识别/基于图形模式识别的机 器人控制等 基于工程数据： 振动模式分析与故障诊断/石油钻井数据分析与事故预报/ 基于状态模式的智能控制/数据挖掘与知识发现等
统计模式识别
• 统计模式识别：是以决策函数为基础，对模式向量进 行分类。 例w1,w2判别函数： d(X)=w1x1+w2 x 2+w3=0 式中w为参数，x1，x2是模式的坐标变量并且d(X)代表 d(x1,x2) ，把任何落在分界线上的观测值 X 代入上述方 程式都得到 d(X)=0 ，任何来自 w1 类的模式 X ，在代入 d(X)时，得一负数，而w2则位于正数一边。 X2
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基本概念
• 模式：是一个物体或感兴趣实体的定量的或结构的 描述。 • 模式类：是具有某些共同特性的模式的集合。 • 模式识别：从不相关的细节背景中，抽取数据的有 意义的特征或属性, 根据这些特征和属性对数据进 行分类，把特征和属性相同的数据归成同一类。 • 具体项目的识别：识别字符、图画某些其他、音乐 及周围事物的过程，分为视觉和听觉识别。 • 抽象项目的识别：不靠外界的感官刺激而识别一个 古老的论点或某个问题的解答。 软件教研室
分类识别对象本身或要求的识别结果具有模糊性的场合。 人工神经网络法：是由大量简单的神经元相互连接而构成的非线性动态 系统，具有学习、自组织、联想能力，在学习中具有自动提取特征，进 行识别、决策。 人工智能方法：人工智能研究如何使机器具有人脑功能的理论和方法。 将学习、知识表示、推理等用于模式识别。
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模式识别的发展
• 模式识别的计算手段更加先进： 海量存储技术、高速计算/并行计算技术、 网格技术、网络技术、 新型前端器件(激光、红外、MEMS、传感器网络)…… • 模式识别的新型算法层出不穷： Computation with word(Zadeh) Soft Computation DNA Computation…… • 国内外模式识别的学术活动从未间断: 小波/模式识别国际会议、机器学习/模式识别国际会议、 图像处理/模式识别国际会议、数据挖掘/模式识别国际 会议……
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医生诊病过程
c.特征：患者某些具有显著特征的化验数据及表征； 特征选择与提取：能表征(疾病)特异性的化验结果与表 征； d.判决：医生运用知识、病例经验综合分析给出诊断； 判决准则/规则：医生的知识 判决结果：将患者明确(或以概率)确定为某一种病症(或 多种/并发病症)的患者(及病患严重程度) 事实上，最后的结果也成为分类。因此有预先知道类别 (已知病症)与未知类别(未知病症)的区别。 模式识别：就是以计算机为工具、各种传感器为信息来 源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状 态等进行准确地分析、判断识别与归类。
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模式识别的发展
• 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。 • 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，中 文信息学会….。
模式识别的发展
• 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。因此，在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，就出现 “维数灾难”。随着计算机运算速度的迅猛发展，这个 问题得到一定克服。目前，统计模式识别仍是模式识别 的主要理论。 • 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论，在此基础上， 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。
第一章 引言
• • • • • 模式识别基本概念 模式识别的发展 模式识别的方法 模式识别系统的基本原理 模式识别的基本问题
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例子1：医生诊病过程
1)测量病人的体温和血压，化验血沉，询问临床表现； 2)通过综合分析，抓住主要病症； 3)医生运用自己的知识、经验，根据主要病症、测量化验结 果，作出正确的诊断。 • 在模式识别技术中，常用的术语有：样本、模式、特征、 类型等等，对照医生诊病过程，有： a.样本：医院里的众多患者，每个患者都是一个样本； 单一样本：医生诊断的某一患者，就是样本空间中的一个 单一样本； 样本值：某一患者的化验、检查结果与表征现象。 b.模式：各样本值按一定的数据准则综合的结果； 模式样本：具有某种模式的样本； 模式采集：获取某样本的测量数值的过程；