人工智能导论课程单元设计-第5章 智能识别
合集下载
人工智能导论课件第5章
5.1.2 知识表示方法
• “知识表示”是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和 理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础。下面我们从内涵和外延方法方 面进行思考，从而了解表示方法的选择、产生式系统、面向对象等概念。
• 知识的表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机 可以接受的用于描述知识的数据结构，是能够完成对专家的知识进行计算机处 理的一系列技术手段。从某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的 综合： 表示 = 数据结构 + 处理机制
• 其缺点是不能直接执行，需要其他程序解释它的含义，因此执行速度较慢。
5.1.2 知识表示方法
• 2. 过程式表示法 • 将知识用使用它的过程来表示，即过程式表示描述规则和控制结构知识，给出
一些客观规律，告诉怎么做，一般可用一段计算机程序来描述。 • 例如，矩阵求逆程序，其中表示了矩阵的逆和求解方法的知识。这种知识是隐
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
第5章 知识表示
【导读案例】“x0后”网络形象报告：成长为中坚一代
• 讨论：
1
什么是知识表示
2
图形草图与图问题
3
搜索树（决策树）
4
产生式系统、面向对象
5
框架法、语义网络
5.1 什么是知识表示
• 在信息时代，有许多可以处理和存储大量信息的计算机系统。信息 （information）包括数据（data）和事实（fact）。数据、事实、信息和知识 （knowledge）之间存在着层次关系。最简单的信息片是数据，从数据中，我 们可以建立事实，进而获得信息。人们将知识定义为“处理信息以实现智能决 策”，这个时代的挑战是将信息转换成知识，使之可以用于智能决策。
人工智能导论第5章 智能识别5.5
星蓝海学习网
掌纹识别
人的手掌在一定年龄之后就不再发生显著变化，并且每个人手掌 的形状、表面的纹理或纹线都不同，当用户的手放在手形读取器 上时，掌纹就会被捕捉，利用高效的掌纹表示和匹配方法进行识 别。目前掌纹识别在各种生物特征识别应用份额中占很小的部分。
星蓝海学习网
虹膜识别
虹膜是位于人眼表面白色巩膜和黑色瞳孔之间的圆环状区域，约 占总面积的65%，在红外光下呈现丰富的纹理信息。每个人都有 虹膜，并且虹膜是遗传基因决定形成的，每个人的虹膜都是独一 无二的，所以在身份标识方面应用广泛。目前主要应用于金融交 易、银行保险、家庭门禁、单位考勤等领域。
人工智能导论
智能识别
星蓝海学习网
5.5生物特征识别
随着计算机和网络技术的发展，在现代社会活动中，信息安全、 金融交易、城市安防等领域对个人身份识别和验证要求越来越重 视。传统的身份认证已经越来越难以满足现代安防需求，生物特 征识别技术采用人体生理特征以及行为特征进行身份确认，是目 前最为方便与安全的识别技术。
星蓝海学习网
人脸识别
人脸识别是通过采集到的面部特征来进行身份鉴别的过程，最直 观的人脸识别问题可以描述为比较两张人脸图像，通过一些核心 点来判定它们是否属于同一个人。 人脸识别技术的吸引力在于它能够人机交互，可以使用非接触式 传感器在远距离情况下采集。目前人脸识别在刑侦、监控、娱乐、 金融、安防等领域有广泛的应用。
星蓝海学习网
视网膜识别
视网膜是位于眼球后部的血液细胞层，周围分布的血管形态因人 而异，由于视网膜在眼睛的内部，具有很好的保密性和防伪造性 能，并且不易磨损、老化，非常稳定，所以可以用于个体鉴别。 目前视网膜识别由于采集设备价格高昂，并且获取图像时需要受 检测人员的高度配合，所以在普遍推广上具有一定的难度。
掌纹识别
人的手掌在一定年龄之后就不再发生显著变化，并且每个人手掌 的形状、表面的纹理或纹线都不同，当用户的手放在手形读取器 上时，掌纹就会被捕捉，利用高效的掌纹表示和匹配方法进行识 别。目前掌纹识别在各种生物特征识别应用份额中占很小的部分。
星蓝海学习网
虹膜识别
虹膜是位于人眼表面白色巩膜和黑色瞳孔之间的圆环状区域，约 占总面积的65%，在红外光下呈现丰富的纹理信息。每个人都有 虹膜，并且虹膜是遗传基因决定形成的，每个人的虹膜都是独一 无二的，所以在身份标识方面应用广泛。目前主要应用于金融交 易、银行保险、家庭门禁、单位考勤等领域。
人工智能导论
智能识别
星蓝海学习网
5.5生物特征识别
随着计算机和网络技术的发展，在现代社会活动中，信息安全、 金融交易、城市安防等领域对个人身份识别和验证要求越来越重 视。传统的身份认证已经越来越难以满足现代安防需求，生物特 征识别技术采用人体生理特征以及行为特征进行身份确认，是目 前最为方便与安全的识别技术。
星蓝海学习网
人脸识别
人脸识别是通过采集到的面部特征来进行身份鉴别的过程，最直 观的人脸识别问题可以描述为比较两张人脸图像，通过一些核心 点来判定它们是否属于同一个人。 人脸识别技术的吸引力在于它能够人机交互，可以使用非接触式 传感器在远距离情况下采集。目前人脸识别在刑侦、监控、娱乐、 金融、安防等领域有广泛的应用。
星蓝海学习网
视网膜识别
视网膜是位于眼球后部的血液细胞层，周围分布的血管形态因人 而异，由于视网膜在眼睛的内部，具有很好的保密性和防伪造性 能，并且不易磨损、老化，非常稳定，所以可以用于个体鉴别。 目前视网膜识别由于采集设备价格高昂，并且获取图像时需要受 检测人员的高度配合，所以在普遍推广上具有一定的难度。
人工智能导论第5章 智能识别5.3
人工神经网络模式识别
人工神经网络模式识别可以看作是对原始特征空间进行非线性变 换，产生一个新的样本空间，使得变换后的特征线性可分，与传 统统计方法相比，其分类器是与概率分布无关的。人工神经网络 模式识别的基本方法是：首先用已知样本训练神经网络，使之对 不同类别的已知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别 未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本 的典型应用
模式识别的发展历程
模式识别技术从20世纪20年代发展至今，已经广泛应用于人工智 能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学等重要领 域。
星蓝海学习网
模式识别的典型应用
人工智能导论
THANKS
星蓝海学习网
星蓝海学习网
模糊模式识别
在实际生活中，由于客观事物本身的模糊性，加上人们对客观事 物的反映过程也会产生模糊性，使经典的识别方法已不适应客观 实际的要求，所以，模式识别与模糊数学关系很紧密。比如，学 生的百分制成绩鉴定为优、良、中、差，利用模糊模式识别中的 直接方法——最大隶属原则就可以完成分类。
星蓝海学习网
星蓝海学习网
计图算像机视视频觉识别
第一部分 模式识别基本
概念
第二部分 模式识别的发
展历程
第三部分 模式识别的主
要方法
第四部分 模式识别的典
型应用
星蓝海学习网
星蓝海学习网
模式识别基本概念
模式
人类能观察到的事物都具有一些属性特征，而事物间的差异也就 表现在这些特征的差异上。广义地说，若可以区别存在于时间和 空间中的对象是否相同或相似，就可以称之为模式；狭义地说， 模式是通过对具体事物进行观察所得到的时间和空间分布的特征 信息，并且这些信息能够表征或者刻画被识别事物的类属特征。
《人工智能导论》全套教案
三 、四节 (三） 引入
知识图谱如何表示呢？ 从 实 际 应 用 的 角 度 出 发 其 实 可 以 简 单 地 把 知 识 图 谱 理 解 成 多 关 系 图 （Multirelational Graph) ,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网 络。 (四） 知识归纳
知识图谱的表示： 从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图
2 、联系实际生活.谈一谈知识图谱在生活中还有哪些应用 六、授课过程 — 、二节 ( _ ) 案例引入
( 1 ) 疾 病 症 状 被 G o o g le 纳入••知识图谱”之中 (2) “度 秘 ” 是 另 一 种 形 式 的 百 度 搜 索 框
(3) IB M 想让机器人沃森和你一起开会
(二）知识归纳 知识： 知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果. 它包括事实、
发展阶段。
2 、 能够联系实际生活.简述人工智能的应 用价值。
2 、 了解人工智能的社会价值和应用领域、3 、 列举出所者到的人工智能应用实例。
人工智能的未来与展望。
三 、教学重点
1、 人工智能的定义和发展 2 、 人工智能的社会价值 四、 教学难点
1 、 “Al+ ”的行业瘦用 2 、 人工智能的未宋与展望 五、 课前任务设计
教学环境
多媒体教室
_ 、学习内容分析
教学方法 情境教学法、任务驱动法、 讲练结合法、小组讨论教学法
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识.智能活动过程其实就是一个获得并运用 知识的过程.要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI) . 则必须以人的知识为基础. 知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中 并被识别运用. 本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定 基础。
知识图谱如何表示呢？ 从 实 际 应 用 的 角 度 出 发 其 实 可 以 简 单 地 把 知 识 图 谱 理 解 成 多 关 系 图 （Multirelational Graph) ,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网 络。 (四） 知识归纳
知识图谱的表示： 从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图
2 、联系实际生活.谈一谈知识图谱在生活中还有哪些应用 六、授课过程 — 、二节 ( _ ) 案例引入
( 1 ) 疾 病 症 状 被 G o o g le 纳入••知识图谱”之中 (2) “度 秘 ” 是 另 一 种 形 式 的 百 度 搜 索 框
(3) IB M 想让机器人沃森和你一起开会
(二）知识归纳 知识： 知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果. 它包括事实、
发展阶段。
2 、 能够联系实际生活.简述人工智能的应 用价值。
2 、 了解人工智能的社会价值和应用领域、3 、 列举出所者到的人工智能应用实例。
人工智能的未来与展望。
三 、教学重点
1、 人工智能的定义和发展 2 、 人工智能的社会价值 四、 教学难点
1 、 “Al+ ”的行业瘦用 2 、 人工智能的未宋与展望 五、 课前任务设计
教学环境
多媒体教室
_ 、学习内容分析
教学方法 情境教学法、任务驱动法、 讲练结合法、小组讨论教学法
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识.智能活动过程其实就是一个获得并运用 知识的过程.要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI) . 则必须以人的知识为基础. 知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中 并被识别运用. 本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定 基础。
人工智能导论PPT第五章
代码分析
提取语音特征
我们之前学习了如何把时域信号转换成频域信号。频域特征在语音识别系统 中应用得很广泛，但是真实世界的频域特征要更为复杂。一旦我们把一个信 号转换成频域，我们需要确保它可以以特征向量的形式供我们使用。这就涉 及到Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)了。MFCC是一种用于从 给定音频信号中提取频域特征的工具。
这一系列的处理主要包括了采样，量化和编码等步骤。 采样：采样就是在某些特定的时刻对模拟信号进行测量，对模拟信号在
时间上进行量化。具体方法是：每隔相等或不相等的一小段时间采样一 次。 量化：分层就是对信号的强度加以划分，对模拟信号在幅度上进行量化 。具体方法是：将整个强度分成许多小段。 编码：编码就是将量化后的整数值用二进制数来表示。
其中，x表示隐含状态，y—可观察的输出， a—转换概率，b—输出概率。
代码判断解析
小结
在这一章中，我们学习了语音识别相关技术。我们讨论了如何 处理语音信号及相关概念。我们学习了将语音信号可视化，并 通过傅里叶变换将其从时域变为频域。我们还使用一些预定义 的参数来生成了语音信号。最后我们讨论了MFCC特征提取和HMM 模型，并用这些知识构建了一个可以识别口语单词语音识别系 统。
在Markov chain的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态， 也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移，与不同的状态改变相关的概率叫做转于时序的概率模型，是在马尔科夫链的基础上， 增加了观测事件（observed events），即把马尔科夫链原本可见的状态序列 隐藏起来，通过一个可观测的显层来推断隐层的状态信息。其中，隐层映射 到显层通过发射概率（emission probability）或观测概率（observation probability）来计算，隐层状态之间的转移通过转移概率（transition probability）获得。
人工智能识别课程设计
识别课程设计一、教学目标通过本章的学习，学生将了解识别的基本概念、技术和应用，掌握识别的基本原理和方法，能够运用Python语言进行简单的图像识别和语音识别项目开发。
1.理解识别的基本概念和原理。
2.掌握常用的图像识别和语音识别技术。
3.熟悉Python语言在识别中的应用。
4.能够运用Python语言进行简单的图像识别项目开发。
5.能够运用Python语言进行简单的语音识别项目开发。
6.能够分析问题和解决问题，提高编程实践能力。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队合作精神。
2.增强学生对技术的认知和兴趣。
3.培养学生热爱科学、探索未知的情感态度。
二、教学内容本章主要讲解识别的基本概念、技术和应用。
首先介绍识别的定义和发展历程，然后讲解图像识别和语音识别的基本原理和方法，最后介绍Python语言在识别中的应用。
1.识别概述–识别的定义–识别的发展历程2.图像识别–图像识别的基本原理–常用的图像识别技术–Python语言在图像识别中的应用3.语音识别–语音识别的基本原理–常用的语音识别技术–Python语言在语音识别中的应用4.项目实践–利用Python语言进行简单的图像识别项目开发–利用Python语言进行简单的语音识别项目开发三、教学方法本章采用讲授法、案例分析法和实验法相结合的教学方法。
首先通过讲授法为学生提供基础知识，然后通过案例分析法分析实际应用案例，最后通过实验法让学生动手实践，提高编程能力。
四、教学资源教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
教材和参考书用于提供基础知识，多媒体资料用于辅助讲解和展示实际应用案例，实验设备用于让学生进行动手实践。
五、教学评估本章的教学评估将采用多元化的评估方式，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。
评估方式包括但不限于以下几个方面：1.平时表现：通过课堂参与、提问、讨论等环节，评估学生的学习态度和积极性。
2.作业：布置相关的编程练习和项目任务，评估学生的理解和应用能力。
人工智能导论第五章课后答案
人工智能导论第五章课后答案
第五章课后答案
一、填空题
1. 决策树是一种基于概率的决策模型，它可以用来表示和求
解复杂的决策问题。
2. 决策树的建立过程包括特征选择、决策树生成和决策树剪枝。
3. 决策树的特征选择是指从训练数据集中选择最有效的特征，以构建决策树。
4. 决策树生成是指根据特征选择的结果，构建决策树的过程。
5. 决策树剪枝是指在决策树生成的基础上，通过减少决策树
的复杂度，以提高决策树的泛化能力的过程。
6. 决策树的优点是可解释性强、易于实现和计算效率高。
7. 决策树的缺点是容易发生过拟合，对缺失数据敏感，对噪
声数据敏感。
二、简答题
1. 请简述决策树的建立过程？
决策树的建立过程包括特征选择、决策树生成和决策树剪枝。
特征选择是指从训练数据集中选择最有效的特征，以构建决策树。
决策树生成是指根据特征选择的结果，构建决策树的过程。
决策
树剪枝是指在决策树生成的基础上，通过减少决策树的复杂度，
以提高决策树的泛化能力的过程。
2. 请简述决策树的优缺点？
决策树的优点是可解释性强、易于实现和计算效率高。
决策
树的缺点是容易发生过拟合，对缺失数据敏感，对噪声数据敏感。
人工智能导论 课件 PPT -第5章 智能识别
黑白图像
彩色图像
按图像时间变换分类
（1）活动图像：随着时间变化的动态图像。 （2）静止图像：不随时间变化的静止图片。
活动图像
静止图像
按图像空间关系分类
（1）二维图像：平面图像。 （2）三维图像：立体图像。
二维图像
三维图像
图像的表示与描述
图像的表示与描述
图像的表示与描述方法种类繁多，人眼所看到的图像是由于光线 照射在图像上并经过漫反射作用映入眼睛中成像，可以数字化公 式描述为I=f(x,y,z,λ,t)，其中，x、y、z是描述空间的位置，λ为波 长，t为时间。若图像是静止的灰度图，就可以描述为I=f(x,y)。
计算机视觉的相关学科
图像处理
图像处理通常是把一幅图像变换成另外一幅图像，也就是说，图 像处理系统的输入是图像，输出仍然是图像，信息恢复任务则留 给人来完成，与计算机视觉有相同的目标。
计算机图形学
通过几何基元，如线、圆和自由曲面，来生成图像，它在可视化 （Visualization）和虚拟现实(Virtual Reality）中起着很重要的作 用。计算机视觉正好是解决相反的问题，即从图像中估计几何基 元和其它特征。因此，计算机图形学属于图像综合，计算机视觉 属于图像分析。
计算机视觉工作原理
计算机视觉的工作原理就是对事物进行图片或者视频采集、预处 理和高级处理的过程，即借助摄影机和计算机的识别、追踪、测 量、感知等方法来捕捉目标对象，在此基础上进行图像信息处理， 使计算机处理后的图像更加适合人眼观察或者传输给仪器进行检 测等高级处理。
计算机视觉工作原理
计算机视觉技术的工作原理
第三部分 计算机视觉的
相关学科
计算机视觉技术简介
计算机视觉系统
人工智能导论第5章 智能识别5.1
星蓝海学习网
计算机视觉技术的工作原理
星蓝海学习网
计算机视觉的相关学科
图像处理
图像处理通常是把一幅图像变换成另外一幅图像，也就是说，图 像处理系统的输入是图像，输出仍然是图像，信息恢复任务则留 给人来完成，与计算机视觉有相同的目标。
星蓝海学习网
计算机图形学
通过几何基元，如线、圆和自由曲面，来生成图像，它在可视化 （Visualization）和虚拟现实(Virtual Reality）中起着很重要的作 用。计算机视觉正好是解决相反的问题，即从图像中估计几何基 元和其它特征。因此，计算机图形学属于图像综合，计算机视觉 属于图像分析。
人工智能导论
智能识别
星蓝海学习网
5.1计算机视觉
人类理解世界，最重要的感官之一是视觉，通过眼睛观察事物和 捕捉信息，人类从外界获得的信息约有75％来自视觉系统。同样， 计算机视觉也是一双“眼睛”，通过它，计算机可以识别物体、 运动分析、姿态估计等。
星蓝海学习网
图计像算视机频视识觉别
第一部分 计算机视觉 技术简介
星蓝海学习网
模式识别
模式一般指一类事物区别于其它事物所具有的共同特征，图像就 是模式的一种。
星蓝海学习网
人工智能（AI）
涉及到智能系统的设计和智能计算的研究，在经过图像处理和图 像特征提取过程后，接下来要用人工智能方法对场景特征进行表 示，并分析和理解场景。视觉功能就是人类智能的体现。
星蓝海学习网
星蓝海学习网
计算机视觉工作原理
计算机视觉的工作原理就是对事物进行图片或者视频采集、预处 理和高级处理的过程，即借助摄影机和计算机的识别、追踪、测 量、感知等方法来捕捉目标对象，在此基础上进行图像信息处理， 使计算机处理后的图像更加适合人眼观察或者传输给仪器进行检 测等高级处理。
人工智能导论_第5章
i
i
i
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
i
概率论基础（贝叶斯定理 ）
• 设 A ， B1 ， B2 ， … ， Bn 为 一 些 事 件 ， P(A)>0 ， B1 ， B2 ， … ， Bn 互 不 相 交 ， P(Bi)>0, i=1, 2, …, n，且 P(B ) 1 ，则对 于k=1, 2, …, n，
n n
n n
，
n
n
P( B )
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
An B
P( A )
n
概率论基础（统计概率性质 ）
• 对任意事件A，有 0 P( A) 1 • 必然事件Ω 的概率P(Ω ) =1，不可能事件 φ 的概率P(φ ) = 0 P(~ A) 1 P( A) • 对任意事件A，有 P( A ) P( A ) P( A ) ... P( A ) • 设事件 A1 ， A2 ， …An （ k≤n ）是两两互 不相容的事件，即有，则 • 设A，B是两事件，则
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
第五章 不确定性推理
• 概述 • 概率论基础 • Bayes网络 • 主观Bayes方法 • 确定性方法 • 证据理论
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
概述
• 不精确思维并非专家的习惯或爱好所至， 而是客观现实的要求。
–很多原因导致同一结果 –推理所需的信息不完备 –背景知识不足 –信息描述模糊 –信息中含有噪声 –规划是模糊的 –推理能力不足 –解题方案不唯一
0 P( A) 1 P () 1 P( ) 0 –若二事件AB互斥，即，则 P( A B) P( A) P( B)
i
i
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
i
概率论基础（贝叶斯定理 ）
• 设 A ， B1 ， B2 ， … ， Bn 为 一 些 事 件 ， P(A)>0 ， B1 ， B2 ， … ， Bn 互 不 相 交 ， P(Bi)>0, i=1, 2, …, n，且 P(B ) 1 ，则对 于k=1, 2, …, n，
n n
n n
，
n
n
P( B )
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
An B
P( A )
n
概率论基础（统计概率性质 ）
• 对任意事件A，有 0 P( A) 1 • 必然事件Ω 的概率P(Ω ) =1，不可能事件 φ 的概率P(φ ) = 0 P(~ A) 1 P( A) • 对任意事件A，有 P( A ) P( A ) P( A ) ... P( A ) • 设事件 A1 ， A2 ， …An （ k≤n ）是两两互 不相容的事件，即有，则 • 设A，B是两事件，则
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
第五章 不确定性推理
• 概述 • 概率论基础 • Bayes网络 • 主观Bayes方法 • 确定性方法 • 证据理论
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
概述
• 不精确思维并非专家的习惯或爱好所至， 而是客观现实的要求。
–很多原因导致同一结果 –推理所需的信息不完备 –背景知识不足 –信息描述模糊 –信息中含有噪声 –规划是模糊的 –推理能力不足 –解题方案不唯一
0 P( A) 1 P () 1 P( ) 0 –若二事件AB互斥，即，则 P( A B) P( A) P( B)
人工智能导论第5章 智能识别5.4
星蓝海学习网
语音识别系统
星蓝海学习网
语音识别的基本原理
语音识别的基本原理
语音识别技术就是将人讲话发出的语音通信声波转换成一种能够 表达通信消息的符号序列，这些符号可以是识别系统的词汇本身， 也可以是识别系统词汇的组成单元。
星蓝海学习网
语音识别原理框图
星蓝海学习网
语音识别的技术分类
语音识别的技术分类
语音识别按照不同的角度有不同的分类方法。
星蓝海学习网
语音识别技术分类
星蓝海学习网
语音识别的典型应用
语音识别的典型应用
语音识别技术的优点是系统的成本低廉，且说话是很自然的一件 事，所以，语音识别是使用者很容易接受的自然手段，语音识别 技术应用领域也很广泛。
星蓝海学习网
语音识别应用领域
人工智能导论
星蓝海学习网
计语算音机识视别觉
第一部分 语音识别技术
简介
第二部分 语音识别的基
本原理
第三部分 语音识型应用
星蓝海学习网
星蓝海学习网
语音识别技术简介
语音识别涉及学科领域
星蓝海学习网
语音识别涉及学科
语音识别系统
计算机语音识别过程与人对语音识别处理过程基本一致，目前主 流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论，一个完整的 语音识别系统大致分为3个部分。
THANKS
星蓝海学习网
人工智能导论
智能识别
星蓝海学习网
5.4语音识别
语音是人类之间最有效、最方便的通信方式，而与机器交流，让 机器明白人们在说什么，是人类长期以来梦寐以求的事情。语音 识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）技术，是从20世纪50年代才兴起的一门计 算机智能技术，主要研究目的是让计算机“听懂”人类语言，实 现人机自然语言交流的和谐环境。
人工智能导论-第5章 搜索求解策略
下面首先讨论搜索的基本概念，然后着重介绍状 态空间知识表示和搜索策略，主要有回溯策略、 宽度优先搜索、深度优先搜索等盲目的图搜索策 略，以及A及A*搜索算法等启发式图搜索策略。
4
第5章 搜索求解策略
5.1 搜索的概念 5.2 状态空间的搜索策略 5.3 盲目的图搜索策略 5.4 启发式图搜索策略
5
节点, 深度相等的节点按生成次序的盲目搜索。
特点：扩展最深的节点的结果使得搜索沿着状态空间某条
单一的路径从起始节点向下进行下去；仅当搜索到达一个没 有后裔的状态时，才考虑另一条替代的路径。
2023/12/14
Char 5. pp.34
5.3.3 深度优先搜索策略
算法：
防止搜索过程沿着无益的 路径扩展下去，往往给出一 个节点扩展的最大深度—— 深度界限； 与宽度优先搜索算法最根 本的不同：将扩展的后继节 点放在OPEN表的前端。 深度优先搜索算法的OPEN 表后进先出。
O ：操作算子的集合。
S 0：包含问题的初始状态是 S 的非空子集。
G ：若干具体状态或满足某些性质的路径信息描述。
15
5.2.1 状态空间表示法
求解路径：从 S 0 结点到 G 结点的路径。
状态空间解：一个有限的操作算子序列。
S0 O1 S1 O2 S 2 O3 Ok G O1,, Ok ：状态空间的一个解。
Q [q1, q2 ,, qn ]T
操作：表示引起状态变化的过程型知识的一组关 系或函数：
F { f1, f 2 ,, f m}
14
5.2.1 状态空间表示法
状态空间：利用状态变量和操作符号，表示系统或 问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元 组：
(S , O, S0 , G)
4
第5章 搜索求解策略
5.1 搜索的概念 5.2 状态空间的搜索策略 5.3 盲目的图搜索策略 5.4 启发式图搜索策略
5
节点, 深度相等的节点按生成次序的盲目搜索。
特点：扩展最深的节点的结果使得搜索沿着状态空间某条
单一的路径从起始节点向下进行下去；仅当搜索到达一个没 有后裔的状态时，才考虑另一条替代的路径。
2023/12/14
Char 5. pp.34
5.3.3 深度优先搜索策略
算法：
防止搜索过程沿着无益的 路径扩展下去，往往给出一 个节点扩展的最大深度—— 深度界限； 与宽度优先搜索算法最根 本的不同：将扩展的后继节 点放在OPEN表的前端。 深度优先搜索算法的OPEN 表后进先出。
O ：操作算子的集合。
S 0：包含问题的初始状态是 S 的非空子集。
G ：若干具体状态或满足某些性质的路径信息描述。
15
5.2.1 状态空间表示法
求解路径：从 S 0 结点到 G 结点的路径。
状态空间解：一个有限的操作算子序列。
S0 O1 S1 O2 S 2 O3 Ok G O1,, Ok ：状态空间的一个解。
Q [q1, q2 ,, qn ]T
操作：表示引起状态变化的过程型知识的一组关 系或函数：
F { f1, f 2 ,, f m}
14
5.2.1 状态空间表示法
状态空间：利用状态变量和操作符号，表示系统或 问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元 组：
(S , O, S0 , G)
人工智能导论-第5章 智能识别
模式识别系统：
模式识别的主要目的是如何利用计算机对样本进行分类，一个典型的模式识别系统包括数据获取、预处理、特征提取和选择、分类器设计及分类决策。
图像的表示与描述：
图像的表示与描述方法种类繁多，人眼所看到的图像是由于光线照射在图像上并经过漫反射作用映入眼睛中成像，可以数字化公式描述为I=f(x,y,z,λ,t)，其中，x、y、z是描述空间的位置，λ为波长，t为时间。若图像是静止的灰度图，就可以描述为I=f(x,y)。
图像处理的方法：
图像的增强、图像的光滑、图像的数据编码和传输、边缘锐化、图像的分割、图像的理解与分析。
（1）阅卷系统自动化
（2）智能社交
（3）Smart Specs神奇眼镜——让盲人重见光明
（4）智能家居
2、联系实际生活，谈一谈智能识别在生活中还有哪些ຫໍສະໝຸດ 用六、授课过程一、二节
（一）案例引入
（1）ABB——视觉工业机器人
（2）旷视科技——FACE++人脸识别云平台
（二）知识归纳
计算机视觉：
计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究计算机如何用“眼”的科学，即对人类视觉的模拟。
随着计算机和网络技术的发展，在现代社会活动中，信息安全、金融交易、城市安防等领域对个人身份识别和验证要求越来越重视。传统的身份认证已经越来越难以满足现代安防需求，生物特征识别技术采用人体生理特征以及行为特征进行身份确认，是目前最为方便与安全的识别技术。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解计算机视觉、图像视频识别、模式识别、语音识别、生物特征识别的概念
在日常生活中，图像视频对人类来说并不陌生，它是对客观存在的物体对象进行生动的描述。图像视频识别技术是在20世纪50年代后期开始现代的研究，经过半个世纪的发展，已成为人工智能的一个重要领域。
模式识别的主要目的是如何利用计算机对样本进行分类，一个典型的模式识别系统包括数据获取、预处理、特征提取和选择、分类器设计及分类决策。
图像的表示与描述：
图像的表示与描述方法种类繁多，人眼所看到的图像是由于光线照射在图像上并经过漫反射作用映入眼睛中成像，可以数字化公式描述为I=f(x,y,z,λ,t)，其中，x、y、z是描述空间的位置，λ为波长，t为时间。若图像是静止的灰度图，就可以描述为I=f(x,y)。
图像处理的方法：
图像的增强、图像的光滑、图像的数据编码和传输、边缘锐化、图像的分割、图像的理解与分析。
（1）阅卷系统自动化
（2）智能社交
（3）Smart Specs神奇眼镜——让盲人重见光明
（4）智能家居
2、联系实际生活，谈一谈智能识别在生活中还有哪些ຫໍສະໝຸດ 用六、授课过程一、二节
（一）案例引入
（1）ABB——视觉工业机器人
（2）旷视科技——FACE++人脸识别云平台
（二）知识归纳
计算机视觉：
计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究计算机如何用“眼”的科学，即对人类视觉的模拟。
随着计算机和网络技术的发展，在现代社会活动中，信息安全、金融交易、城市安防等领域对个人身份识别和验证要求越来越重视。传统的身份认证已经越来越难以满足现代安防需求，生物特征识别技术采用人体生理特征以及行为特征进行身份确认，是目前最为方便与安全的识别技术。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解计算机视觉、图像视频识别、模式识别、语音识别、生物特征识别的概念
在日常生活中，图像视频对人类来说并不陌生，它是对客观存在的物体对象进行生动的描述。图像视频识别技术是在20世纪50年代后期开始现代的研究，经过半个世纪的发展，已成为人工智能的一个重要领域。
人工智能导论第5章 智能识别5.2
图像处理的方法
图像的增强
图像增强是通过调整对比度改善图像的质量和突出显示的视觉效 果。
星蓝海学习网
处理前的效果
处理后的效果
图像的光滑
图像光滑是通过对图像去噪声处理，即去除实际成像过程中因成 像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
星蓝海学习网
处理前的效果
处理后的效果
图像的数据编码和传输
图像数据编码使通过改变图像的表示域和表示数据进行编码，简 化处理问题、利于特征提取、加强图像信息理解、便于传输。
人工智能导论
智能识别
星蓝海学习网
5.2图像视频识别
在日常生活中，图像视频对人类来说并不陌生，它是对客观存在 的物体对象进行生动的描述。图像视频识别技术是在20世纪50 年代后期开始现代的研究，经过半个世纪的发展，已成为人工智 能的一个重要领域。
星蓝海学习网
计图算像机视视频觉识别
第一部分 图像的分类
星蓝海学习网
星蓝海学习网
图像视频识ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的 应用领域
图像视频识别的应用领域
随着人类活动范围的不断扩大，图像视频识别的应用领域涉及人 类生活和工作的方方面面，也随之不断扩大。
星蓝海学习网
图像视频识别应用领域
人工智能导论
THANKS
星蓝海学习网
图像的表示与描述方法种类繁多，人眼所看到的图像是由于光线 照射在图像上并经过漫反射作用映入眼睛中成像，可以数字化公 式描述为I=f(x,y,z,λ,t)，其中，x、y、z是描述空间的位置，λ为波 长，t为时间。若图像是静止的灰度图，就可以描述为I=f(x,y)。
星蓝海学习网
图像描述方法
星蓝海学习网
第二部分 图像的表示与
人工智能基础 第五章 智能识别
5.5生物特征识别指纹识别
指纹识别已被全球大部分国家政府接受与认可，已广泛地 应用到政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务和安全防卫 等领域。在我国，北大高科等对指纹识别技术的研究开发已达到 可与国际先进技术抗衡，中科院的汉王科技公司在一对多指纹识 别算法上取得重大进展，达到的性能指标中拒识率小于0.1%，误 识率小于0.0001%，居国际先进水平；指纹识别技术在我国已经 得到较广泛的应用，随着网络化的更加普及，指纹识别的应用将 更加广泛。
5.1 计算机视觉
计算机视觉的典型应用领域主要有：
（1）图像处理分析。如航空、卫星照片、医学影像分析、 文字识别、模糊图像处理、雷达图像等的自动识别和处理。 （2）人机交互应用。人脸识别、汽车自主导航和辅助驾驶 、身体语言识别、敌我识别等,可实现通过了解人的愿望和要 求来执行相应的任务，广泛应用于安全通行、安全支付、人 员检测验放、军事自动化等。 （3）工业应用。在工业产品检测分类、缺陷检验和判定、 生产流水线监控、工业机器人操控等都有广泛的应用。
5.1 计算机视觉
自动控制机器人
计算机 视觉
机器视觉
图像处理
神经生物学
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科 学，是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识 别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处 理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给 仪器检测的图像。
计算机视觉技术涉及到诸多领域，包含图像 处理、人工智能、神经学、计算机科学、模式识 别等，是一门交叉学科。其始于六十年代,计算机 与图形技术的结合，使得计算机视觉研究成为可 能。
5.5生物特征识别步态识别
步态识别技术现还处在初期阶段，其发展还面临许多艰难 的挑战。其理论是每个人以相同的方式生活，都有自己专一的 信号或指纹，每个人也有自己专一的走路步伐。其技巧是收集 人体语言并把它转化为计算机能识别的数字。
《人工智能导论》课程整体设计
《人工智能应用基础》课程整体设计一、课程设计思路本课程依据课程标准，全景式介绍了人工智能知识体系与热门应用领域。
通过案例导读引入相应领域的学习，通过案例延伸理解学习领域的实际应用和未来发展。
让学生对人工智能有基本的意识、基本的概念、基本的素养、基本的兴趣。
二、课程目标设计（一）知识目标1.了解人工智能产业的发展现状与市场需求；2.了解人工智能对现代生活的改变和影响；3.了解人工智能定义、研究领域、发展、社会价值和应用领域、未来与展望；4.了解知识表示、知识图谱、机器学习、人工神经网络与深度学习、智能识别、自然语言理解、专家系统及智能体与智能机器人的相关概念及应用。
（二）能力目标1、培养人工智能的应用能力，开拓学生的科技视野；2、能够熟练使用生活中常用的人工智能产品；3、熟悉人工智能对工业、医疗、安防、社交、机器人、无人驾驶、家居、生活服务等方面的应用渗透。
（三）素质目标1、养成善于思考、深入研究的良好自主学习的习惯和创新精神；2、培养细致缜密的工作态度、团结协作的良好品质、沟通交流和书面表达能力；3、养成爱岗敬业、遵守职业道德规范、诚实、守信的高尚品质。
三、课程内容设计课程全景式介绍人工智能知识体系与热门应用领域，以人工智能的应用领域为线索介绍学习领域。
通过案例导读引入相应领域的学习，通过案例延伸理解学习领域的实际应用和未来发展。
尽量用通俗易懂的语言和应用案例引导学生进入人工智能应用领域的学习。
课程内容：课时安排：四、考核方案设计1.综合运用笔试、课程设计大作业相结合的考核形式要想真正科学全面地考查学生，必须采用多种考试形式的结合，针对不同的学习采取不同的考试形式。
考查学生的常识性基础知识可采用闭卷形式考试；考查学生知识转化能力、应用能力、解决实际问题的能力、自学能力等，可采用课程设计大作业的形式；一定程度上讲，课程设计大作业对学生的要求更高，要求学生平时下苦功，扎扎实实地进行练习，设计及制作。
人工智能导论 项目5 人脸识别
2、技术分析
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算 法”。这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何 关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与 确认。一般要求判断时间低于1秒。
• 任务2：AI人脸融合
1、任务描述
对两张人脸进行融合处理，生成的人脸同时具备两张人脸的外貌特征（并不是 换脸）如图5-23所示，主要实现以下人脸融合方式： 指定人脸：当图片中有多张人脸时，可以指定某一张人脸与模板图进行融合 图像融合：将检测到的两张人脸图片进行融合，输出一张融合后的人脸 黄反识别：利用图像识别能力，判断图片中是否存在色情、暴恐血腥场景、政 治敏感人物
04
项目任务
• 任务1：人脸身份识别
1、任务描述
人脸身份识别是输入一个人脸的特征，通过和注册库中N个身份对 应的特征进行的逐个对比，找出一个与输入特征相似度最高的特征。将 这个最高相似度和预设的阈值进行比较，如果大于阈值，则返回该特征 对应的身份，否则返回“不在库中”。
• 任务1：人脸身份识别
• 计算机视觉是一个跨学科的领域，涉及的部分学科如图5-1所示。
计算机科学
信号处理
计算机视觉 应用数学
统计学
图5-1 计算机视觉涉及的部分学科
神经生理学
02
思维导图
• 项目五思维导图
03
思政聚焦
• 人脸识别技术应用
如图5-3所示
人脸识别系统在很多领域都发挥了很多的作用，越来越多 的现实场景开始采用人脸识别门禁系统来确保进出人员的 安全，国内大部分的办公场所应用非常广泛，甚至在国内 一些小区，开始鼓励小区应用人脸识别系统来进行身份识 别，所以相信未来，随处都可以看到人工智能管理应用如 图5-3所示
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算 法”。这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何 关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与 确认。一般要求判断时间低于1秒。
• 任务2：AI人脸融合
1、任务描述
对两张人脸进行融合处理，生成的人脸同时具备两张人脸的外貌特征（并不是 换脸）如图5-23所示，主要实现以下人脸融合方式： 指定人脸：当图片中有多张人脸时，可以指定某一张人脸与模板图进行融合 图像融合：将检测到的两张人脸图片进行融合，输出一张融合后的人脸 黄反识别：利用图像识别能力，判断图片中是否存在色情、暴恐血腥场景、政 治敏感人物
04
项目任务
• 任务1：人脸身份识别
1、任务描述
人脸身份识别是输入一个人脸的特征，通过和注册库中N个身份对 应的特征进行的逐个对比，找出一个与输入特征相似度最高的特征。将 这个最高相似度和预设的阈值进行比较，如果大于阈值，则返回该特征 对应的身份，否则返回“不在库中”。
• 任务1：人脸身份识别
• 计算机视觉是一个跨学科的领域，涉及的部分学科如图5-1所示。
计算机科学
信号处理
计算机视觉 应用数学
统计学
图5-1 计算机视觉涉及的部分学科
神经生理学
02
思维导图
• 项目五思维导图
03
思政聚焦
• 人脸识别技术应用
如图5-3所示
人脸识别系统在很多领域都发挥了很多的作用，越来越多 的现实场景开始采用人脸识别门禁系统来确保进出人员的 安全，国内大部分的办公场所应用非常广泛，甚至在国内 一些小区，开始鼓励小区应用人脸识别系统来进行身份识 别，所以相信未来，随处都可以看到人工智能管理应用如 图5-3所示
人工智能基础之智能识别介绍课件
自动驾驶
自动驾驶汽车通过传感器、摄像头、雷达等 设备感知周围环境
利用人工智能算法对感知到的信息进行分析 和处理
控制汽车的加速、刹车、转向等操作，实现 自动驾驶
自动驾驶可以提高道路安全，减少交通事故， 降低交通拥堵，提高出行效率
智能识别的未来发展
技术挑战与突破
深度学习技术的发展：提高识别
01
准确率和泛化能力 边缘计算技术的应用：降低计算
智能巡逻：自动巡逻， 提高巡逻效率
05
智能消防：自动识别火 灾隐患，及时预警
06
智能交通：自动识别交通 违法行为，提高交通效率
智能客服
应用场景：在线客服、电话 客服、社交媒体客服等
优势：提高客户满意度、降 低人力成本、提高工作效率
功能：自动回复、问题解答、 客户服务流程管理等
案例：阿里巴巴、腾讯、百 度等公司的智能客服系统
索等
05
自动驾驶：车 道线检测，交 通标志识别，
行人检测等
03
自然语言处理： 文本分类，情 感分析，机器
翻译等
06
医疗诊断：疾 病诊断，医学 影像分析，药
物研发等
智能识别的发展趋势
深度学习技术的应 用：智能识别将更
加精准、高效
跨领域融合：智能 识别将与其他领域 技术相结合，如大
数据、物联网等
实时识别：智能识 别将实现实时、动
态的识别和分析
隐私保护：智能识 别将更加注重用户 隐私和数据安全，
防止信息泄露
智能识别技术
计算机视觉技术
✓ 概述：计算机视觉技术是一
✓ 应用领域：计算机视觉技术
种通过计算机模拟人类视觉
广泛应用于安防监控、无人
系统对图像和视频进行分析、
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《人工智能导论》课程第五章教学设计
——智能识别
一、管理信息
课程名称：人工智能导论所属系部：
课程代码：制定时间：年月
制定人：授课对象：大一学生
二、基本信息
设计主题：智能识别学时：6
先修内容：人工智能概述、计算机相关基本知识
三、课程设计
1.课程设计目标
（1）能力目标
本章通过ABB——视觉工业机器人、旷视科技——FACE++人脸识别云平台、科大讯飞——中国声谷，让世界聆听我们的声音、深思考人工智能——全自动人工智能TCT宫颈辅助阅片系统、汉王科技——汉王云、3D打印技术——蓝图变成实物六个案例，帮助读者理解智能识别的相关概念，能够了解智能识别在生活中的相关应用。
（2）知识目标
1。