模式识别 第一章 绪论
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Chap1_模式识别
§1.2 模式的描述方法
定量的表示方法 一个苹果的颜色用什么方式表示？ 一个苹果的颜色用什么方式表示？ 如果颜色只能用某些典型色来表示，如红、 如果颜色只能用某些典型色来表示，如红、橙、蓝、 那么，这种情况只能用代号表示， 绿、紫，那么，这种情况只能用代号表示，如令红 橙为2 等等。 为1号，橙为2号，等等。 苹果如加上颜色描述，则可用一个三维向量， 苹果如加上颜色描述，则可用一个三维向量， (0.35,10,1)t。 颜色的另一种表示方法，可以用常用的RGB表示 表示。 颜色的另一种表示方法，可以用常用的RGB表示。 R，G，B就是一个三维向量，如与重量、尺度汇合 就是一个三维向量，如与重量、 在一起，就是一个五维的向量。 在一起，就是一个五维的向量。
§1.1 模式识别和模式的概念
计算是让机器辨别事物的最基本方法， 计算是让机器辨别事物的最基本方法，原则 是让机器辨别事物的最基本方法 上讲是对计算机要分析的事物与作为标准的 模板”的相似程度进行计算。 “模板”的相似程度进行计算。 因此首先通过计算要能从度量 度量中看出不同事 因此首先通过计算要能从度量中看出不同事 物之间的差异， 物之间的差异，才能分辨当前要识别的事物 (称为测试样本)跟哪类事物更接近。因此找 称为测试样本)跟哪类事物更接近。 到有效地度量不同类事物的差异的方法是最 关键的。 关键的。
18
§1.2 模式的描述方法
定性的表示方法 有一些事物用向量表示是不方便的， 有一些事物用向量表示是不方便的，例如一 幅景色图像中的房屋用向量描述就不一定方 对房屋而言，它有屋顶、 便，对房屋而言，它有屋顶、墙、门窗等组 各种成分之间又有相互关系， 成，各种成分之间又有相互关系，则墙在屋 顶之下，门与窗都在墙上等。 顶之下，门与窗都在墙上等。 这种由组成成分与相互关系表示的表示方法， 这种由组成成分与相互关系表示的表示方法， 最好用结构性的表示，常用的有串、 最好用结构性的表示，常用的有串、树、图 等。
哈工大模式识别课件.pptx
《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；
模式识别 – 绪论
期刊
IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，PAMI；
Pattern Recognition； Pattern Recognition Letter； 模式识别与人工智能；
x
2
1
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exp
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f , n
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du
模式识别 – 绪论
3.3期望最大化算法(EM算法)
EM算法的应用可以分为两个方面：
1. 训练样本中某些特征丢失情况下，分布参数的最大 似然估计；
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 x1, x2, , xn, xi Rd
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
y g x, Rd 1, ,c
模式识别 – 绪论
率满足正态分布，即：
px N , 2
p
N
0
,
2 0
模式识别 – 绪论
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
模式识别 – 绪论
期刊
IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，PAMI；
Pattern Recognition； Pattern Recognition Letter； 模式识别与人工智能；
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模式识别 – 绪论
3.3期望最大化算法(EM算法)
EM算法的应用可以分为两个方面：
1. 训练样本中某些特征丢失情况下，分布参数的最大 似然估计；
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 x1, x2, , xn, xi Rd
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
y g x, Rd 1, ,c
模式识别 – 绪论
率满足正态分布，即：
px N , 2
p
N
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模式识别 – 绪论
01.模式识别绪论
代价的考量
• 前面我们假定犯两类错误的代价是相同的 • 尽管这一假定很多时候适用，但也有例外 • 由于鲑鱼比鲈鱼更美味，因此顾客更容易 接受鲑鱼被错分为鲈鱼，而难以接受鲈鱼 被错分为鲑鱼。 • 为减少错误分类的代价，必须减少鲈鱼错 分为鲑鱼的概率：决策边界向光泽度小的 方向偏移
如果我们对分类效果还不满意
模式识别的应用（举例）
• 生物学
– 自动细胞学、染色体特性研究、遗传研 究
• 天文学，遥感
– 天文望远镜图像分析、自动光谱学
• 经济学
– 股票交易预测、企业行为分析
• 医学
– 心电图分析、脑电图分析、医学图像分 析
模式识别的应用（举例）
• 工程
– 产品缺陷检测、特征识别、语音识别、 自动导航系统、污染分析
• R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, second edition, 2000（有 中译本）. • 边肇祺，模式识别（第二版,第三版），清 华大学出版社，2000(2010)。 • 蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院出版 社，1986。 • 汪增福 .模式识别 .中国科学技术大学出版 社 • 孙即祥 .现代模式识别 .国防科技大学出版 社
一个例子：问题的提出
有一家鱼包装公司（fish-packing plant ）要根据传送带上的鱼的种类实现自 动分拣
鲈鱼（sea bass）
鲑鱼
(salmon)
一个例子：可能的解决方案
• 架设一台照相机，采集一些图像 • 通过初步观察，注意到两种鱼之间的 一些外在的差异（分类器的备用特征 ）
– – – – – 长度（length） 光泽度(lightness) 宽度(width) 鳍(fins)的数目和形状 嘴的位置
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。
01-模式识别-绪论
2016年1月3日星期日
12
ห้องสมุดไป่ตู้
Pattern Recognition Ch. 1 导论
1.4 模式识别的历史、发展、现状与展望
模 式 识 别
上世纪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。
N0.01
模式识别 Pattern Recognition Chapter I
2016年1月3日星期日
1
Pattern Recognition Ch. 1 导论
模 式 识 别
教材/参考文献 [1] PATTERN RECOGNITION(Second Edition), Sergios Theodorodis/ Konstantinos Koutrombas著, 机械工业出版社 [2] 中译本, 李晶皎/朱志良/王爱侠等译, 电子工业出版社 [3] 模式识别(第二版), 边肇祺/张学工著, 清华大学出版社
2016年1月3日星期日
13
Pattern Recognition Ch. 1 导论
1.4 模式识别的历史、发展、现状与展望
模 式 识 别
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
• 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
34
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
41
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
22
设 计 实 例
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
23
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
24
设 计 实 例
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
25
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
第一讲 模式识别绪论
小故事： 柯南道尔是英国著名的侦探小说作家，他创造了知名的福尔摩斯形象。有一 次，他到巴黎旅行，刚出火车站，就遇到一个出租车司机。司机帮他把行李放到 后备箱，然后上车对他说：柯南道尔先生，您要去哪儿？柯南道尔很惊讶，他问 司机：您认识我吗？司机回答说：不，我从没见过您。柯南道尔说：那您怎么知 道我的名字呢？司机说：首先，我从报上看到消息说，柯南道尔正在马赛度假； 然后，我发现您正是从马赛开来的列车上下来的；接着，我发现您的皮肤被晒黑 了，这正是在海边度假归来的人的典型特征；您穿衣的风格非常正式，很有绅士 气派，法国人去南部度假的时候是不会这么穿着的，只有英国人才这样；最后我 发现您的手指被墨水染黑了，这证明您是位作家；所以，我判断您是来自英国的
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。
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_清华答案
j =1,...,c
先验概率和类条件概率相联系的形式，即 如果p(x|wi )P (wi ) = max p(x|wj )P (wj )，则x ∈ wi 。
j =1,...,c
• 2.6 对两类问题，证明最小风险贝叶斯决策规则可表示为，若 p(x|w1 ) (λ12 − λ22 )P (w2 ) > , p(x|w2 ) (λ21 − λ11 )P (w1 ) 则x ∈ w1 ，反之则属于w2 。 解 ：计算条件风险
第二章 贝叶斯决策理论
• 2.11 xj (j = 1, 2, ..., n)为n个独立随机变量，有E [xj |wi ] = ijη ，var[xj |wi ] = i2 j 2 σ 2 ，计算在λ11 = λ22 = 0 及λ12 = λ21 = 1的情况下，由贝叶斯决策引 起的错误率。（中心极限定理） 解 ： 在0 − 1损失下，最小风险贝叶斯决策与最小错误率贝叶斯决策等 价。 • 2.12 写出离散形式的贝叶斯公式。 解： P (wi |x) = P (x|wi )P (x) P (x|wi )P (wi )
– II –
第一章 绪论
第一章
略
绪论
–1–
第二章 贝叶斯决策理论
第二章
示？
贝叶斯决策理论
• 2.1 如果只知道各类的先验概率，最小错误率贝叶斯决策规则应如何表 解 ： 设一个有C 类，每一类的先验概率为P (wi )，i = 1, ..., C 。此时最小错 误率贝叶斯决策规则为：如果i∗ = max P (wi )，则x ∈ wi 。
2
R(α1 |x) =
j =1
λ1j P (wj |x)
= λ11 P (w1 |x) + λ12 P (w2 |x)
先验概率和类条件概率相联系的形式，即 如果p(x|wi )P (wi ) = max p(x|wj )P (wj )，则x ∈ wi 。
j =1,...,c
• 2.6 对两类问题，证明最小风险贝叶斯决策规则可表示为，若 p(x|w1 ) (λ12 − λ22 )P (w2 ) > , p(x|w2 ) (λ21 − λ11 )P (w1 ) 则x ∈ w1 ，反之则属于w2 。 解 ：计算条件风险
第二章 贝叶斯决策理论
• 2.11 xj (j = 1, 2, ..., n)为n个独立随机变量，有E [xj |wi ] = ijη ，var[xj |wi ] = i2 j 2 σ 2 ，计算在λ11 = λ22 = 0 及λ12 = λ21 = 1的情况下，由贝叶斯决策引 起的错误率。（中心极限定理） 解 ： 在0 − 1损失下，最小风险贝叶斯决策与最小错误率贝叶斯决策等 价。 • 2.12 写出离散形式的贝叶斯公式。 解： P (wi |x) = P (x|wi )P (x) P (x|wi )P (wi )
– II –
第一章 绪论
第一章
略
绪论
–1–
第二章 贝叶斯决策理论
第二章
示？
贝叶斯决策理论
• 2.1 如果只知道各类的先验概率，最小错误率贝叶斯决策规则应如何表 解 ： 设一个有C 类，每一类的先验概率为P (wi )，i = 1, ..., C 。此时最小错 误率贝叶斯决策规则为：如果i∗ = max P (wi )，则x ∈ wi 。
2
R(α1 |x) =
j =1
λ1j P (wj |x)
= λ11 P (w1 |x) + λ12 P (w2 |x)
第1章 模式识别课程绪论
模式空间
特征空间
类型空间
【主要内容】
(1)模式识别的训练方法 (2)紧致性 (3)特征选取 (4)相似性度量与分类 (5)性能评价 (6)识别系统设计过程
【模式识别的训练方法】
学习的定义：广义地讲，任何设计分类器时所用的方法只要
它利用了训练样本的信息就可以认为学习，学习的目的是指 利用某种算法来降低由于训练样本的差异导致的分类误差。
第1章 模式识别绪论
什么是模式识别？
• 模式识别的定义
Pattern recognition is the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns.
– 机器学习：分类，聚类，回归，有监督学习， 无监督学习，半监督学习……
– 统计学
– 运筹学
模式识别基本概念 模式识别系统组成 模式识别基本问题
应用领域
小结
模式识别基本概念
【基本概念】
(1)模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的 类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类 型中的某个类型。
常用的算法包括：决策树分类法，朴素的贝叶斯分类算法 (native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络 法，k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN)，模糊分类法等等。
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。
模式识别——精选推荐
第一章绪论模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成为一门学科。
它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视，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。
为了使读者更好地掌握后面的各章内容，对于这些内容的有限性和局限性有全面的认识，正确地使用这些理论和方法，进而研究新的理论和方法，本章主要讨论模式识别的一些基本概念和问题，以利于对模式识别的现状和未来的发展方向有更全面的了解。
1.1 模式识别和模式的概念我们在生活中时时刻刻都在进行模式识别。
环顾四周，我们能认出周围的物体是桌子、椅子，能认出对面的人是张三、李四；听到声音，我们能分辨出是炸带鱼还是臭豆腐。
我们所具备的这些模式识别的能力看起来极为平常，谁也不会对此感到惊讶，就连狗猫也能认识它们的主人，更低等的动物也能区别食物和敌害。
因此过去的心理学家也没注意到模式识别的能力是个值得研究的问题，就像苹果落地一样习惯不惊。
只有在计算机出现以后，当人们企图用计算机来实现人或动物所具备的模式识别的能力时，它的难度才逐步为人们所认识。
本书讨论的模式识别是指计算机实现人的模式识别能力。
由于计算机的模式识别在多数方面还远不如人，因此研究人脑中的模式识别过程对提高机器的能力是有益的；反之，研究机器模式识别的能力对于理解人脑中的过程也有很大的帮助，认知心理学的很多新模型得益于此。
什么是模式呢？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否相似，都称之为模式。
但模式所指的不是事物本身，而是我们从事物获得的信息。
因此，模式往往表现为具有时间或空间分布的信息。
由于本书主要讨论的是用计算机进行模式识别，信息进入计算机之前通常要经过取样和量化，在计算机中具有时空分布的信息表现为向量即数组。
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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第1章 绪论 20
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
一、统计模式识别
模式描述方法： 模式描述方法： 特征向量 模式判定： 模式判定： 模式类用条件概率分布P(X/ω 表示,m ,m类就有 模式类用条件概率分布P(X/ωi)表示,m类就有 P(X/ 个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。 m个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。0月14日星期五 2011年10月14日星期五
概述之二 基本概念
• 模式识别(Pattern Recognition)：确定一个 模式识别(Pattern Recognition)： 样本的类别属性（模式类）的过程， 样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一 样本归属于多个类型中的某个类型。 样本归属于多个类型中的某个类型。 • 样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。 样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。 如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。 如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。 • 模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的 模式(Pattern)：对客体（研究对象） (Pattern) 描述（定量的或结构的描述）， ），是取自客观世 描述（定量的或结构的描述），是取自客观世 界的某一样本的测量值的集合（或综合）。 界的某一样本的测量值的集合（或综合）。
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
1. 2 模式识别系统
例子2：苹果和香蕉的分类
似圆度
(1 .1 5, 0 .9 )
颜色（ 颜色（绿/红） 第1章 绪论 19
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
概述之四－基本方法
一、统计模式识别 二、句法模式识别 三、模糊模式识别 四、人工神经网络法 五、人工智能方法
第1章 绪论 23
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
理论基础：形式语言， 理论基础：形式语言，自动机技术 主要方法：自动机技术、CYK剖析算法 Early算法 剖析算法、 算法、 主要方法：自动机技术、CYK剖析算法、Early算法、 转移图法 主要优点： 主要优点： 识别方便，可以从简单的基元开始，由简至繁。 1）识别方便，可以从简单的基元开始，由简至繁。 能反映模式的结构特征，能描述模式的性质。 2）能反映模式的结构特征，能描述模式的性质。 对图象畸变的抗干扰能力较强。 3）对图象畸变的抗干扰能力较强。 主要缺点： 主要缺点： 当存在干扰及噪声时，抽取特征基元困难，且易失误。 当存在干扰及噪声时，抽取特征基元困难，且易失误。
模式识别与其他学科
图像处理
图 像
模式识别
描 述
计算机图 形学
第1章 绪论 7
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
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
x = ( x1 , x2 ,⋯, xn )′
第1章 绪论 21
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
一、统计模式识别
理论基础：概率论， 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 决策、 主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析 主要优点： 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： 主要缺点： 1）对结构复杂的模式抽取特征困难 不能反映模式的结构特征， 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
第1章 绪论 12
模式空间
特征空间
类型空间
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
概述之三 模式识别系统
待识 对象 数据采集 特征提取 二次特征 提取与选择 分类 识别 识别结果
数字化——比特流 比特流 数字化 这个环节的内容很广泛为节约资源和提 分类识别是根据事先确定的分类规则 分类识别是根据事先确定的分类规则对前面选 通常在采集信息过程中， ， ，与要解决的具 通常在采集信息过程中，还要去除所获取信息 通常能描述对象的元素很多， 通常能描述对象的元素很多 分类规则对前面选 预处理这个环节的内容很广泛 预处理这个环节的内容很广泛， 取的特征进行分类 ，即识别）。 汽车车牌的号码 取的特征进行分类（即识别）。 汽车车牌的号码 中的噪声，增强有用的信息等工作。 中的噪声，增强有用的信息等工作。这种使信息 高处理速度，有时更为了可行性， 高处理速度，有时更为了可行性，在满足分类识 中将汽车车牌 体问题有关，例如 例如， 图象中将 体问题有关，分类（ 从图象中将 纯化的处理过程叫做信息的预处理 中找出来，再 纯化的处理过程叫做信息的预处理。 别正确率要求的条件下， 预处理。 别正确率要求的条件下，按某种准则尽量选用对 识别出来 就需要先将车牌 图像中找出来 出来， 车牌从 识别出来，就需要先将车牌从图像中找出来， 正确分类识别作用较大的特征。 划分开。做到 正确分类识别作用较大的特征。使得用较少的特 车牌进行划分，将每个数字分别划分 进行划分 数字分别 对车牌进行划分，将每个数字分别划分开 征就能完成分类识别任务。 进行识别 征就能完成分类识别任务。 进行识别。以上工 数字进行识别。 这一步以后，才能对每个数字 这一步以后，才能对每个数字 作都应该在预处理阶段完成。 作都应该在预处理阶段完成。
第1章 绪论 14
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
模式识别系统的主要环节： 模式识别系统的主要环节： 特征提取： 特征提取： 特征选择： 特征选择： 符号表示，如长度、波形、。。。 符号表示，如长度、波形、。。。 选择有代表性的特征，能够正确分类 选择有代表性的特征，
学习和训练： 学习和训练：利用已知样本建立分类和识别规则 分类识别： 分类识别： 对所获得样本按建立的分类规则进行 分类识别
第1章 绪论 4
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
模式识别的意义 数字化感知数据：来源丰富、数量巨大
第1章 绪论 5
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
模式识别的难点
感知数据：非结构化（像素、声波等）
第1章 绪论 6
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
第1章 绪论 10
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
• 特征(Features)：能描述模式特性的量（测 特征(Features) 能描述模式特性的量 (Features) 能描述模式特性的量（ 量值）。在统计模式识别方法中， ）。在统计模式识别方法中 量值）。在统计模式识别方法中，通常用一 表示，称之为特征矢量， 个矢量 x 表示，称之为特征矢量，记为
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
第1章 绪论
1.1 1.2 1.3 1.4 概述 特征矢量和特征空间 随机矢量的描述 正态分布
第1章 绪论 1
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
概述之一 模式识别学科
感知： 感知：从环境获取信息
第1章 绪论 2
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
对象空间
模式采集：从客观世界（ 模式采集：从客观世界（对象 空间） 空间）到模式空间的过程称为 模式采集。 模式采集。 特征提取和特征选择： 特征提取和特征选择：由模式 空间到特征空间的变换和选择。 空间到特征空间的变换和选择。 类型判别： 类型判别：特征空间到类型空 间所作的操作。 间所作的操作。
计算机模式识别 模式识别：使计算机模仿人的感知能力，从 感知数据中提取信息（判别物体和行为）的 过程。
姚明
ROCKETS
11 数据 获取 模式 分割 模式 识别
第1章 绪论 3
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
模式识别的概念
Pattern recognition 模式识别 is the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns. (Anil K. Jain) 是研究机器如何观察环境，学习从背景获取感兴趣 的辨识，做出正确和合理的判断属于哪种模式分类。
第1章 绪论 22
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
二、句法模式识别
模式描述方法： 模式描述方法： 符号串，树，图 符号串， 模式判定： 模式判定： 是一种语言，用一个文法表示一个类， 是一种语言，用一个文法表示一个类，m类就 个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。 有m个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。
分类识别： 分类识别：
确定纸币的面额及真伪
第1章 绪论 16
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
5元 10元 10元 20元 20元 50元 50元 100元 100元 5元 10元 10元 20元 20元 50元 50元 100元 100元
长度(mm) 长度(mm) 136 141 146 151 156 磁性 有 有 有 有 有
第1章 绪论 24
2011年10月14日星期五 2011年10月14日星期五
三、模糊模式识别
模式描述方法： 模式描述方法： A={(µ (µ (µ 模糊集合 A={(µa,a), (µb,b),... (µn,n)} 模式判定： 模式判定： 是一种集合运算。 是一种集合运算。用隶属度将模糊集合划分 为若干子集， 类就有m个子集， 为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则分类。 则分类。