模式识别培训课程
《模式识别》课程教学大纲
《模式识别》课程教学大纲课程名称：模式识别/Pattern Recognition课程编号：Y08030D开课单位：理学院课程学时：36课程学分：2学生层次：硕士研究生授课方式：讲授适用专业：应用数学课程性质：选修课考试方式：考查教学大纲撰写人：魏明果预修课程：概率论，图象处理一、教学目标与要求《模式识别》是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。
本课程主要介绍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，了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。
二、课程主要内容：（一）统计模式识别（二）句法模式识别（三）模糊模式识别其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达与分类；（2）句法识别；（3）文法推断。
课程的教学内容和基本要求第1章引论 21.1 模式识别概况1.2 模式识别应用举例1.3 模式识别方法第2章数学基础 22.1 多元正态2.2 随机变量的线性变换统计模式识别第3章用似然函数进行模式识别83.1 几钟统计决策规则3.2 错误率3.3 参数估计第4章用距离函数进行模式识别64.1最小距离分类法4.2 相似性度量和集群规则4.3 系统聚类4.4 动态聚类第5章特征选择 65.1 维数问题和类内距离5.2 聚类变换5.3 K_L变换5.4 分散度句法模式识别第6章句法模式识别206.1串文法的表达与分类6.2 句法识别6.3 文法推断6.4 混合模式识别模糊模式识别6第7章模糊模式识别三、教材名称：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著，清华大学出版社三、主要参考书：（1）J. T. Tou,《Pattern Recognition Principle》（2）Gonzalez, Thomason, 《Syntatic Pattern Recognition－an introduction》（3）Duda, Hart, 《Pattern Classifier & Scene Analysis》。
计算机视觉技术与模式识别培训课件
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对目标进行跟踪，通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果，通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距，优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等，常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来，计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时，随着5G、物联网等新技术的普及，计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像，减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术，实时检测道路上的行人，并根据行人的位置和速度，自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术，对交通信号灯进行准确识别和分类，确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪，提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取，识别出文字内容，用于文档数字化和自然语言处理等领域。
模式识别课程教学大纲.doc
《模式识别》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：110441课程名称：模式识别英文名称：pattern recognition课程类别：专业选修课学时：总学时54学分：3适用对象：信息与计算科学专业本科考核方式：考查（开卷）先修课程：离散数学、高级语言程序设计、数据结构、高等数学、工程数学、数字图像处理二、课程简介模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现，人工智能的兴起，模式识别迅速发展成为一门学科。
它所研究的理论和方法在很多技术领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。
几十年来模式识别研究取得了大量的成果在很多地方得到了成功的应用。
但是，由于模式识别涉及到很多复杂的问题，现有的理论和方法对于解决这些问题还有很多不足之处。
还有待进一步研究发展。
《模式识别》就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。
模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛，是计算机及其相关专业进行科学研究的基础。
这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别和结构模式识别基本原理和方法。
为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。
《Pattern recognition》is a course about classification of physical phenomenon with the help of computer, the result should best match the real matter under the condition of least probability. The theory of pattern recognition is widely used, including medicine, military affairs, etc. and it is also the base of computer speciality and other related speciality.三、课程性质与教学目的本课程一综合性学科，同时又需要一定的理论基础。
模式识别培训教程PPT(94张)
线条透视
结构密度
遮盖关系
（二）建构性知觉理论 （Constructive perception）
知觉是一个积极的和建构的过程
知觉并不是由刺激输入直接引起的，而 是所呈现刺激与内部假设、期望、知识以 及动机和情绪因素交互作用的产物
知觉有时可受到不正确的假设和期望影 响，因而也会发生错误
邻近物 体大小 对大小 知觉的 影响
现代观点则认为，知觉是主动 和富有选择性的构造过程。
黄希庭：“知觉是直接作用于感觉器 官的事物的整体在脑中的反映，是人对感 觉信息的组织和解释的过程。”
梁宁建：“知觉是人脑对客观事物的 各种属性、各个部分及其相互关系的综合 的整体的反映，它通过感觉器官，把从环 境中得到的各种信息，如光、声音、味道 等转化为对物体、事件等的经验的过程。”
2. “泛魔堂”模型（“魔城”模型）
通过特征分析识别一个字母R
3.特征分析的生理学依据
1981年诺贝尔医学奖获得者：Hubel & Wiesel
4.特征分析的行为学证据
Neisser(1964)英文字母扫描实验 固定影像与静止影像的实验
5.特征分析说的评论 优点：避开预加工、减轻记忆负担、带有学习
由有关知觉对象的一般知识开始的加工， 由此可以形成期望或对知觉对象形成假 设，这种期望或假设制约着加工的所有 阶段或水平。又称之为概念驱动加工 （Concept-Driven Processing）
•Tulving, Mandler & Baumal的实验
自变量
上下文情况：无上下文、4字上下文、8字上下文 （考察自上而下加工）
1982年他在《科学》杂志上原创性地提出 了“拓扑性质初期知觉”的理论，向半个世纪 以来占统治地位的理论提出了挑战。随后20多 年的时间里，在与国际上持不同学术观点的学 者的争论与交流中，他以令人信服的系列科学 实验不断地完善和论证着这一假说，使之成为 被越来越多的国际同行所接受的学说，进而成 为有国际影响力的理论，他的成果也被《科 学》、《美国科学院院报》等著名学术刊物多 次刊登。2004年，著名知觉杂志《Visual Cognition》以专辑的形式刊载了陈霖教授的 成果并配发了大量国际著名学者的评论性文章。
模式识别 教学大纲
模式识别教学大纲一、课程概述模式识别是一门涉及计算机科学、数学和统计学等多个领域的学科，旨在让学生了解和掌握模式识别的基本概念、原理和应用。
本课程将介绍模式识别的主要方法和技术，并通过实践案例，培养学生的模式识别能力和实践应用能力。
二、教学目标1. 理解模式识别的基本概念和原理；2. 掌握常用的模式识别方法和技术；3. 能够运用模式识别技术解决实际问题；4. 培养学生的团队合作和创新思维能力。
三、教学内容1. 引言和基本概念1.1 模式识别的定义和应用领域1.2 模式识别的相关概念：样本、特征、分类等2. 模式识别方法2.1 统计模式识别2.1.1 贝叶斯决策理论2.1.2 最大似然估计和最大后验概率估计 2.1.3 参数估计和模型选择2.2 数学模式识别2.2.1 线性回归和逻辑回归2.2.2 主成分分析和典型相关分析2.2.3 支持向量机和神经网络2.3 深度学习2.3.1 卷积神经网络2.3.2 循环神经网络2.3.3 长短时记忆网络3. 特征提取与选择3.1 特征抽取方法3.1.1 基于统计的特征提取3.1.2 基于图像处理的特征提取3.1.3 基于频域分析的特征提取3.2 特征选择方法3.2.1 信息增益和卡方检验3.2.2 嵌入式特征选择3.2.3 过滤式特征选择4. 分类与评估4.1 经典分类算法4.1.1 K近邻算法4.1.2 决策树算法4.1.3 朴素贝叶斯算法4.2 模型评估和交叉验证4.2.1 准确率、精确率、召回率和F1值 4.2.2 ROC曲线和AUC值4.2.3 K折交叉验证和留一法5. 实践案例分析5.1 图像识别5.1.1 手写数字识别5.1.2 人脸识别5.2 语音识别5.2.1 声纹识别5.2.2 语音情感识别5.3 生物信息识别5.3.1 DNA序列识别5.3.2 蛋白质结构识别四、教学方法1. 理论讲授：通过教师讲解，介绍模式识别的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：组织学生进行编程实践，实现模式识别算法并应用于案例分析。
2024版FMEA培训教材全版
分配团队成员的任务和职责， 确保各项工作有序进行。
建立有效的沟通机制，促进团 队成员之间的信息交流和协作。
收集并分析相关数据资料
收集与FMEA分析对象相关的设计、 制造、测试、使用等过程中的数据资 料。
运用统计工具和方法，对数据进行分 析和处理，提高分析的准确性和效率。
对数据资料进行整理、筛选和分析， 识别潜在的故障模式、原因和影响。
FMEA培训教材全版
contents
目录
• FMEA基本概念与原理 • FMEA实施流程与步骤 • 故障模式识别与评估方法论述 • 故障原因分析及纠正措施制定 • FMEA报告编写与评审要求 • FMEA在企业实践中的应用案例
01
FMEA基本概念与原理
FMEA定义及作用
FMEA定义
FMEA（Failure Modes and Effects Analysis，失效模式与影 响分析）是一种预防性的质量工具，用于识别、评估和优先处 理潜在的产品或过程失效模式，以减少或消除其对产品质量、 安全性和可靠性的负面影响。
常见问题及解决方案
问题2
风险评估不准确
解决方案
提高评估人员的专业素质和经验水平，采用科学的评估方法和工具，确保风险评估的准确性。
常见问题及解决方案
问题3
建议措施不具体
解决方案
针对每种故障模式提出具体可行的预 防或改进措施，明确责任人和完成时 间，确保建议措施的有效实施。
常见问题及解决方案
问题4
案例二
某汽车零部件供应商在生产过程中，采用 FMEA方法对生产流程中的潜在问题进行识 别和改进，降低了产品缺陷率和生产成本。
电子产品行业FMEA应用案例剖析
案例一
某电子制造公司在产品研发阶段，运用FMEA 方法对电路板设计中的潜在故障进行分析和 预防，提高了产品的可靠性和稳定性。
《模式识别基础》课程教学大纲
《模式识别基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：05110359课程名称：模式识别基础课程英文名称：Pattern Recognition Fundamental课程所属单位：计算机与信息工程系信息管理与信息系统教研室课程面向专业：计算机科学与技术本科课程类型：选修课先修课程：概率统计，计算机图象处理学分：1.5总学时：30（其中理论学时：20实验学时：10）二、课程性质与目的模式识别课程是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。
本课程主要介绍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，了解模式识别的具体应用、存在的问题和开展前景。
主要教学内容是统计模式识别技术，包含：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择。
模式识别中包含大量的方法，这些方法正在推动着不同领域内众多应用的开展。
一般认为模式识别方法最大的实用性在于“智能”仿真，它在我们的日常生活中随处可见。
模式识别包含由特征和属性所描述的对象的数学模型，也涉及到•般意义上对象间的相似性的抽象概念。
具体采用何种数学形式、模型和处理方法取决于所要解决问题的类型。
从这个意义上讲，模式识别其实就是用数学解决实际问题。
三、课程教学内容与要求（一）绪论1教学内容与要求本章主要讨论模式识别的一些基本概念和问题。
要求掌握模式识别和模式的概念，了解一般模式识别系统的组成与功能。
2教学重点（1）绪论（2）模式识别和模式的概念（3）模式识别系统（4）关于模式识别的一些基本问题3教学难点模式识别的系统组成和一些基本问题。
（二）贝叶斯决策理论1、教学内容与要求本章介绍贝叶斯决策理论，是统计模式识别进行分类的一个基本方法。
要求熟练掌握常用的决策规那么及统计决策，理解分类器的错误率问题。
2、教学重点（1）几种常用的决策规那么（2）正态分布时的统计决策（3）关于分类器的错误率问题3、教学难点决策规那么。
《模式识别》课程教学大纲(本科)
《模式识别》课程教学大纲课程编号：04226课程名称：模式识别英文名称：Pattern Recognition课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务模式识别课程是智能科学与技术专业的•门选修课，是研究计算机模式识别的基本理论和方法、应用。
模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。
这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别和结构模式识别基本原理和方法。
本课程的主要任务是通过对模式识别的基本理论和方法、运用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本理论与方法，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力，为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。
本课程的教学目的是为了使学生能应用模式识别处理计算机自动识别事物，机器学习数据分析中有关的技术问题。
由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。
学生在学习过程中还会用到一些概率论的最基本知识，线性代数中的部分知识，对学生在数学课中学到知识的进一步理解与巩固起到温故而知新的作用。
（该门课程支撑毕业要求中1.1, 2.1, 3.1, 3.3, 4.1, 6.1, 10.1和12.1）二、课程与其他课程的联系先修课程：概率论与数理统计、线性代数、机器学习后续课程：智能感知综合实践先修课程概率论与数理统计和线性代数为学生学习模式识别技术中最基本的概念，必要的数学推导打下基础，机器学习可以使学生建立整体思考问题的方法，并具有系统性能优化的概念。
本课程为后续智能优化方法打下理论基础。
三、课程教学目标1. 学习模式识别基本理论知识，理解参数估计的基本思想，掌握最大似然和贝叶斯儿种典型算法，理解聚类分析的的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法：（支撑毕业要求1.1,2.1）2. 具有数学分析和识别的基本能力；（支撑毕业要求1.1）3. 掌握基本的识别优化创新方法，培养学生追求创新的态度和意识；（支撑毕业要求3.1）4. 培养学生树立正确的分析和识别思想，了解设计过程中国家有关的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；（支撑毕业要求3.3）5. 培养学生的工程实践学习能力，使学生具有运用标准、规范、手册、图册和查阅有关技术资料的能力；（支撑毕业要求4.1, 6.1）6, 了解模式识别方法前沿和新发展动向；（支撑毕业要求10.1, 12.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无六、教学方法本课程以课堂教学为主，结合作业、自学及洲验等教学手段和形式完成课程教学任务。
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。
模式识别大纲
《模式识别》教学大纲一、课程的教学口标和任务本课程是一门模式识别与智能计算方向的导论基础课，适合计算机各专业对该学科有兴趣的学生选修。
本课程的目的是通过学习使学生了解模式识别技术的基本概念、基本理论、基本算法和应用方式，理解模式识别的主要研究内容、研究方向和研究方法，掌握统讣模式识别和结构模式识别的基础算法。
本课程的任务是通过教师对课程的讲授，使学生了解模式识别学科的基本概念、基本理论和研究思路，掌握模式识别的分类决策理论和基本算法，掌握模式识别分析的基本理论和基本算法，培养学生利用所学知识解决模式识别方面的实际问题的基本能力，为后续模式识别与智能系统专业的学习和深入研究奠定基础。
二、教学内容及学时分配总学时：32学时第一章绪论（5学时）1、课程内容一、模式识别中的概念二、模式识别系统构成三、特征选择方法概要2、重点、难点⑴教学重点：本课程是汁算机信息处理领域的基础理论课程，明确模式识别的基本功能与基本概念⑵教学难点：快速将学生引入模式识别领域，提升学生对计算机理论研究的兴趣。
3、基本要求灵活应用紧致性处理模式之间是否可分的问题；通过掌握判别阈值法，明确模式识别的基本处理方法，模式识别是如何分析解决现实问题的；掌握特征生成方法中的提取和选择，对于给定实物特征能领会提取实物的有用信息。
第二章分类器设计（10学时）1、课程内容第一节基于概率统计•的贝叶斯分类器设计一、贝叶斯决策的基本概念二、基于最小错误率的的贝叶斯决策三、基于最小风险的贝叶斯分类实现第二节判别函数分类器设计一、判别函数的基本概念二、LMSE分类算法三、fisher分类算法第三节神经网络分类器设计一、人工神经网络的基本原理二、BP神经网络第四节决策树分类器一、决策树的基本概念二、决策树分类器设计第五节粗糙集分类器一、粗糙集理论的基本概念二、粗糙集在模式识别中的应用三、粗糙集分类器设计2、重点、难点⑴教学重点：如何保证分类器设计完成后，能正常分类，如何查找错分情况，如何分析错分可能性；⑵教学难点：阐明分类器设汁中的数学理论，增强其对分类器的理论支撑。
第五版FMEA培训教材新版
汽车制造业FMEA应用案例分享
案例分析一
案例分析二
案例分析三
某汽车制造公司针对发动机系统 的FMEA分析，通过识别潜在故 障模式、影响及危害度，制定相 应的预防措施和探测措施，成功 降低了故障率，提高了产品质量。
另一家汽车制造企业在车身设计 阶段运用FMEA方法，对车身结 构、材料、制造工艺等方面进行 全面分析，提前发现并解决了潜 在的设计问题，减少了后期更改 成本和风险。
航空航天领域
FMEA方法可用于飞机、发动机 等关键部件的设计和制造过程中， 通过识别潜在故障模式和影响， 制定相应的预防措施和探测措施， 确保航空器的安全性和可靠性。
医疗器械领域
FMEA方法可用于医疗器械的设 计、生产和使用过程中，通过对 潜在故障进行分析和预防，确保 医疗器械的安全性和有效性，保 障患者的生命健康。
03
加强与供应商和客户的沟通和协作，共同提升产品质量和可 靠性。
持续改进方向和目标设定
持续改进方向和目标设定
01
目标设定
02 降低产品故障率和维修成本，提高客户满 意度。
03
提升生产过程稳定性和效率，减少生产中 断和浪费。
04
构建完善的持续改进机制和体系，推动企 业持续改进和创新发展。
05
案例分析：典型行业应 用实例剖析
发展历程
FMEA起源于20世纪60年代的军事领 域，后来逐渐在汽车、航空航天、医 疗等行业得到广泛应用。随着工业技 术的不断进步，FMEA也在不断发展 和完善。
FMEA核心思想与目的
核心思想
FMEA的核心思想在于“预防”，即在产品或过程设计阶段，通过识别潜在的故障模式、评估其影响程度，并采 取相应的预防措施，以降低产品或过程在后续阶段出现故障的风险。
模式识别 教学大纲
模式识别教学大纲一、引言模式识别是现代科学和工程领域的重要分支，它研究如何通过计算机算法和技术，从大量的数据中自动识别和学习出模式，并用于分类、预测和决策等各种应用。
本教学大纲旨在介绍模式识别的基本概念和理论，培养学生综合运用数学、统计学和计算机科学等知识，解决实际问题的能力。
二、教学目标1. 了解模式识别的基本理论和方法，能够对模式识别问题进行准确定义和分析；2. 学习并掌握常用的模式识别算法和技术，包括特征提取、特征选择、分类器设计等；3. 培养学生的数据分析和模式识别的能力，能够独立解决实际问题，并进行科学性评估。
三、教学内容与安排1. 模式识别基础1.1 模式识别概述1.2 模式识别的主要任务和应用1.3 模式识别的基本流程1.4 模式识别的评价指标2. 特征提取与选择2.1 特征的表示与选择2.2 特征空间与特征提取方法2.3 维数约简和特征选择方法3. 模式分类与学习3.1 概率论与统计学基础3.2 模式分类的基本概念3.3 判别函数和决策面3.4 常用分类算法的原理和应用4. 机器学习方法4.1 监督学习与无监督学习4.2 主成分分析与聚类分析4.3 支持向量机和神经网络5. 模式识别系统的设计与评估5.1 模式识别系统的组成5.2 数据集划分和交叉验证5.3 模式识别系统的评价指标5.4 模式识别系统性能的提升与优化四、教学方法与手段1. 理论教学通过讲授基本概念、原理和方法，学生理解和掌握模式识别的理论基础。
2. 实践教学组织学生进行编程实验和数据分析，通过实际操作加深对模式识别方法的理解。
3. 课堂讨论提供案例和实际问题，引导学生进行主动讨论和思考，培养解决问题的能力。
4. 作业与项目布置作业和课程项目，要求学生独立实现和解决实际的模式识别问题。
五、教学评估与成绩评定1. 平时表现（20%）包括课堂参与、作业完成情况和实验报告等。
2. 课程项目（30%）要求学生独立完成一项实际模式识别任务，并提交相应的报告和结果。
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？
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有病(ω2)被判为无病(ω1) ，损失严重。
最小风险 决策
损失矩阵
损失的定义：(N类问题) 做出决策D (x)=ωi，但实际上 x ∈ωj，受到 的损失定义为：
损失矩阵 或决策表 ：
期望条件风险与期望Байду номын сангаас险
最小风险 决策
期望条件风险：获得观测值x后，决策D(x)造成的损失对x 实际所属类别的各种可能的平均，称为条件风险R(D(x)|x)
后验概率： P(ω1|x) =0.818， P(ω2|x) =0.182
决策结果
最小风险 决策
最小风险决策的一般性
基于最小错误率的Bayes决策可作为最小风险Bayes 决策的一种特殊情形。
只需要定义损失为：
决策正确时，损失为0 决策错误时，损失为1
2.5 正态分布的最小错误率Bayes决策
以两类分类问题为例：已知先验分布P(ωi)和观测值的类条 件分布p(x|ωi)，i=1,2 问题：对某个样本x，x∈ ω1? x∈ ω2？
以后验概率为判决函数： 决策规则：
即选择P(ω1|x)，P(ω2|x)中最大 值对应的类作为决策结果
该决策使得在观测值x下的条件错误率P(e|x) 最小。 Bayes决策理论是最优的。
最小错误率 决策
后验概率P (ωi| x)的计算
Bayes公式： 假设已知先验概率P(ωi)和观测值的 类条件分布p(x|ωi)，i=1,2
公式简化
比较大小不需要计算p(x)：
最小错误率 决策
公式简化
对数域中计算，变乘为加：
最小错误率 决策
判别函数中与类别i无关的项，对
于类别的决策没有影响，可以忽略
模式识别培训课程
2020年4月28日星期二
Table of Contents
2.1 引言
信号空间
数据获取
预处理
特征空间
特征提取 与选择
分类决策
分类器 设计
引言
基本概念
模式分类：根据识别对象的观测值确定其类别 样本与样本空间表示：
类别与类别空间：c个类别（类别数已知）
引言
决策
把x分到哪一类最合理？理论基础之一是统计决策 理论
期望风险：条件风险对观测值x的数学期望
最小风险 决策
基于最小风险的Bayes决策
基于最小风险的Bayes决策：决策带来的损失的（平均）风 险最小
Bayes最小风险决策通过保证每个观测值下的条件风险最小 ，使得它的期望风险最小，是一致最优决策。 决策规则：
最小风险 决策
最小风险决策的计算
根据Bayes公式计算后验概率P(ωj|x) 根据后验概率及给定的损失矩阵，算出每个决策
最小错误率 决策
Bayes最小错误率决策例解
两类细胞识别问题：正常(ω1)和异常(ω2)
根据已有知识和经验，两类的先验概率为：
➢ 正常(ω1)： P(ω1)=0.9 ➢ 异常(ω2)： P(ω2)=0.1 ➢ 对某一样本观察值x，通过计算或查表得到：
p(x|ω1)=0.2， p(x|ω2)=0.4
判别 函数
规则表达1
规则表达2
判别 函数
分类器设计
分类器是某种由硬件或软件组成的“机器”：
➢ 计算c个判别函数gi(x)
➢ 最大值选择
x1
g1
x2
g2
ARGMAX
.
.
.
.
.
.
xn
gc
多类识别问题的Bayes最小错误率决策：gi(x) = P (ωi |x)
a(x)
2.3 Bayes最小错误率决策
2.2 基于判别函数的分类器设计
判别函数 (discriminant function)： 相应于每一类定义一个函数，得到一组判别函数 ：gi(x), i = 1, 2, …, c
决策区域与决策 面(decision region/surface)：
判别 函数
决策规则(decision rule)
如何对细胞x进行分类？
最小错误率 决策
Bayes最小错误率决策例解（2）
利用贝叶斯公式计算两类的后验概率：
决策结果
图解
最小错误率 决策
p(x|ω1) p(x|ω2)
p(ω1|x)
p(ω2|x)
类条件概率密度函数
后验概率
决策的错误率 条件错误率 ：（平均）错误率：
最小错误率 决策
（平均）错误率是条件错误率的数学期望
决策：是从样本空间S，到决策空间Θ的一个映射 ，表示为 D: S --> Θ
引言
决策准则
评价决策有多种标准，对于同一个问题，采用不同的标准会 得到不同意义下“最优”的决策。
Bayes决策常用的准则： ➢ 最小错误率准则 ➢ 最小风险准则 ➢ 在限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小的准则 ➢ 最小最大决策准则
Bayes决策的三个前提：
➢ 类别数确定 ➢ 各类的先验概率P(ωi)已知 ➢ 各类的条件概率密度函数p(x|ωi)已知
的条件风险R(αi|x) 按最小的条件风险进行决策。
损失矩阵在某些特殊问题，存在简单的 解析表达式。
实际问题中得到合适的损失矩阵不容易 。
最小风险 决策
两类问题最小风险Bayes决策
用Bayes公式展开，最小风险Bayes决策 得到：
Bayes最小风险决策例解
两类细胞识别问题：正常(ω1)和异常(ω2) 根据已有知识和经验，两类的先验概率为：
最小错误率 决策
决策的错误率（4）
设t为两类的分界面，则在特征向量x是一维时，t 为x轴上的一点。两个决策区域: R1~(-∞，t)和R2~(t，+∞)
2.4 基于最小风险的Bayes决策
决策的风险： ➢ 做决策要考虑决策可能引起的损失。 ➢ 以医生根据白细胞浓度判断一个人是否患血液病 为例：
最小错误率 决策
决策的错误率（2）
条件错误率P(e|x)的计算: 以两类问题为例，当获得观测值x后，有两种决策 可能：判定 x∈ω1 ，或者x∈ω2。
条件错误率为：
最小错误率 决策
决策的错误率（3）
Bayes最小错误率决策使得每个观测值下的条件 错误率最小因而保证了（平均）错误率最小。
Bayes决策是一致最优决策。
➢ 正常(ω1)： P(ω1)=0.9 ➢ 异常(ω2)： P(ω2)=0.1 ➢ 对某一样本观察值x，通过计算或查表得到：
p(x|ω1)=0.2， p(x|ω2)=0.4 ➢ λ11=0， λ12=6， λ21=1， λ22=0
按最小风险决策如何对细胞x进行分类？
最小风险 决策
最小风险 决策
Bayes最小风险决策例解（2）