模式识别基础教程共26页

模式识别1课件

• 依赖于具体的问题（语音识别、图像识别） • 选择反映模式本质特性的参数作为特征 • 使样本类间距离较大、类内距离较小 • 与类别信息不相关的变换（平移、旋转、尺度变换）具有
不变性
• 尽量选择相关性小的特征 • 尽可能不受噪声的干扰
Applied Pattern Recognition CSE616
38
模式识别的基本方法
• 模糊模式识别
• 基于模糊数学和统计分析的识别方法，在不能明确描述模式
特征和结构的复杂模式识别问题中得到了成功应用
模糊模式类
清晰模式类
很像三角形的图形
远大于2 的整数
三角形
大于2的整数
• 根据隶属度和模糊文法进行分类
Applied Pattern Recognition CSE616
• 需要考虑的问题： • 特征越多分类性能越好吗？ • 什么样的特征才是好的特征？ • 特征的相关性与冗余？
Applied Pattern Recognition CSE616
17
如何获取判别边界：判别模型？什么样的判别边界才是最优的：模型优化？
Applied Pattern Recognition CSE616
用能力和领域，促进人工智能的应用与发展
• 促进人们对人脑识别过程的理解和认识
Applied Pattern Recognition CSE616
31
模式识别存在的问题
• 模式识别是一门快速发展的新兴学科，涉及到多学科、
多领域的复杂问题
• 和生物认知系统相比，现有人工模式识别系统的适应
和识别能力还远远不能令人满意
• 原理：
样本观测值特征概率统计决策准则
分类
Applied Pattern Recognition CSE616

模式识别详细PPT

迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
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

模式识别入门基础

图像制导—AGM-130
AGM-130炸大桥
AGM-130机载发射
P. R.的应用领域
铁路油罐车罐口视觉定位系统
1.5 P. R.的应用领域
铁路油罐车罐口视觉定位系统
P. R.的应用领域
机器人拆垛系统
1.4 P.R.分类
要在特征空间和解释空间找到一种映射关系，这种映射称之为假说
特征空间-从模式得到的对分类有用的度量、属性或基元构成的空间.
特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类方法，分类器是概念驱动的。
P.R.分类的主要方法
（3）结构模式识别。通过考虑识别对象各部分之间的联系来达到识别分
类的目的。
识别采用结构匹配的方式，通过计算一个匹配程度值（matching score）来评估一个未知的对象或未知的对象的某些部分与某种典型形式的关系如何。
军事
航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、自动目标识别
安全
人脸、掌纹、虹膜、手形、语音、签字、监视和报警系统
P. R.的应用领域
一、文字识别始于1929年，较早
OCR（Optical Character Recognition）
字符识别之牌照识别
字符识别之牌照识别
1.5 P. R.的应用领域
模式的特征向量表示
样本：模式识别中，被观测的每个对象称为样本。如手写字符识别中的每个手写字符。
特征：对于一个样本，每一个与识别有关的因素称为一个特征。模式是样本所具有的特征描述。
特征向量：模式的特征集由处于同一个特征空间中的特征向量表示，特征向量的每一个元素为一个特征。
模式的特征向量表示
P. R.的应用领域

《模式识别课件》课件

率和用户体验。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程，模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨识的科学，通过模式识别技术，计算机可以识别、分类和解释图像、声音、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识别技术，通过采集和比对人脸图像信息进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人脸图像，并与数据库中存储的图像信息进行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识别手写数字的技术，通过对手写数字图像进行预处理、特征提取和分类实现识别。

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。

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

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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。

模式识别培训课程课件

整模型参数。
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。

模式识别张学工

p( x | i ) dx p( x)
Xuegong Zhang, Tsinghua University
17
张学工《模式识别》教学课件
（5）Patrick-Fisher
JP

p( x | 1 ) P1 p( x | 2 ) P2
2
dx
1 2

1 2
IP

p( x | i ) Pi p( x)
7
张学工《模式识别》教学课件
类间平均距离：
c 1 c 1 J D Pi Pj 2 i 1 ni n j j 1

k 1 l 1
ni
nj
(i ) xk , xl( j )
其中，
(i ) xk i ， k 1,, ni
xl( j ) j ， l 1, , n j
2
张学工《模式识别》教学课件
名词约定：特征形成（特征获取、提取）直接观测到的或经过初步运算的特征——原始特征特征选择从 m 个特征中选择 m1 个， m1 m （人为选择、算法选择）特征提取（特征变换，特征压缩）将 m 个特征变为 m 2 个新特征 --- 二次特征
Xuegong Zhang, Tsinghua University
考查两类分布密度之间的交叠程度
定义：两个密度函数之间的距离：
J p () g p (x | 1 ), p (x | 2 ), P1 , P2 dx
它必须满足三个条件： 1. J p 0 2. 若 p ( x | 1 ) p ( x | 2 ) 0, x ，则 J p J max 完全不重叠 3. 若 p ( x | 1 ) p ( x | 2 ), x ，则 J p 0 完全重叠

模式识别基础教程PPT课件

8
典型应用
语音识别（例如：IBM ViaVoice系统）表情分析、年龄、种族、性别分类 OCR: 车牌照、集装箱号码… 手写体识别：汉王手势识别：基于视觉的，基于数据手套人脸识别、指纹识别、虹膜识别… 军事目标识别生物信息、医学图像遥感、气象
9
模式识别方法
模板匹配结构模式识别句法模式识别统计模式识别模糊模式识别
机特征向量，用概率统计理论对其进行建模，用统计决策理论划分特征空间来进行分类。
12
统计模式识别的一般过程
测试模式预处理
分类
训练预处理
训练模式
特征提取/选择
分类
特征提取/选择
学习分类规则错误率检测
13
模糊模式识别
1965年Zadeh提出模糊集理论
是对传统集合理论的一种推广
传统：属于或者不属于模糊：以一定的程度属于
这种技术具有实时性的特点，而且有可能扩展到多个姿态的人脸检测。
18
人脸的特征表示方法
矩形特征（Harr-like特征）
矩形特征的值是所有白色矩形中点的亮度值的和减去所有灰色矩形中点的亮度值的和，所得到的差
有4种类型的矩形特征
19
输入图像
积分图像
基于积分图像的 Haar-like特征计
7
模式分类 vs. 模式聚类
Classification Clustering
Category “A”
Categ
(Supervised Classification)
Clustering
(Unsupervised Classification)
“Good” features
“Bad” features

模式识别张学工

权值初始化， t 0 （用小随机数）给出一个训练样本 x x1 , , x n R
T n
计算在 x 输入下的实际输出
Y y1 , , y m
m 和期望输出 D d1 , , d m R T
T
从输出层开始，调整权值，对第 l 层，有
l l wij (t 1) wij (t ) lj xil 1 ,
(b) 对某个样本 yk j ，找出 j 类的子类中最大的判别函数
T l T m ( k ) y max ( k ) yk j k j l 1,,l j
m T l T 若 j (k ) y k i (k ) y k ， i 1, , c ， i
其中， d (t ) 是向量 x(t ) 的正确输出。
Xuegong Zhang, Tsinghua University
12
张学工《模式识别》教学课件
可证，当两类线性可分时，此算法收敛问题：Minsky 等发现并证明 (1969)，感知器只能解决一阶谓词逻辑问题，不能解决高阶问题，如不能解决 XOR 问题。出路：多个感知器结点结合，引入隐节点，如右图的结构可实现 XOR。 ----- 多层感知器
7
张学工《模式识别》教学课件
5.4 多层感知器神经网络
5.4.1
神经元与感知器
神经元（neuron）：
细胞体（cell）、树突（dentrite）、轴突（axon）、突触（synapses）
神经元的作用：加工、传递信息（电脉冲信号）神经系统：神经网：大量神经元的复杂连接通过大量简单单元的广泛、复杂的连接而实现各种智能活动。
j ， l 1,, li