模式识别基础教程.
合集下载
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
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
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。
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ppt课件
pˆ N则是这些曲线
( x)
2.5，1.1为中心的正态曲线，而
之和。
由图看出：每个样本对估计的贡献与样本间
的距离有关，样本越多， PN(x)越准确。
例2：设待估计的p(x)是均值为0，方差为1的正
态密度函数。
若随机抽取X样本中的1个、 16个、 256个作
为学习样本xi,试用窗口法估计pN(x)。
| x xi |
(
)0
（保证 pˆ N ( x) 非负）
hN
( | x x i | )d ( | x x i | ) 0
（使 pˆ N ( x)dx 1）
hN
hN
④ 窗函数的选择
例：矩形窗、正态窗、指数窗、三角窗等等（只要
满足上述两条件，都可作为窗函数使用）
超立方体体积：VN h
d
N
其中
h1
hN
N
d=1，窗口为一线段 ； d=2，窗口为一平面
d=3，窗口为一立方体 ；d>3，窗口为一超立方体
窗口的选择：有多种选择
Φ(u)
方窗函数
Φ(u)
正态窗函数
Φ(u)
指数窗函数
hN
正态窗函数
1
1
,
|
u
|
(u )
2
0.其他
(u )
满足上述条件的区域序列(VN)有两种选择方法，
形成两种非参数估计方法：
1）Parzen窗法；
2）KN近邻估计
两者如何选择VN ？
1）Parzen窗法：
1
使体积VN以N的某个函数减小，例 VN
( x)
2.5，1.1为中心的正态曲线，而
之和。
由图看出：每个样本对估计的贡献与样本间
的距离有关，样本越多， PN(x)越准确。
例2：设待估计的p(x)是均值为0，方差为1的正
态密度函数。
若随机抽取X样本中的1个、 16个、 256个作
为学习样本xi,试用窗口法估计pN(x)。
| x xi |
(
)0
（保证 pˆ N ( x) 非负）
hN
( | x x i | )d ( | x x i | ) 0
（使 pˆ N ( x)dx 1）
hN
hN
④ 窗函数的选择
例：矩形窗、正态窗、指数窗、三角窗等等（只要
满足上述两条件，都可作为窗函数使用）
超立方体体积：VN h
d
N
其中
h1
hN
N
d=1，窗口为一线段 ； d=2，窗口为一平面
d=3，窗口为一立方体 ；d>3，窗口为一超立方体
窗口的选择：有多种选择
Φ(u)
方窗函数
Φ(u)
正态窗函数
Φ(u)
指数窗函数
hN
正态窗函数
1
1
,
|
u
|
(u )
2
0.其他
(u )
满足上述条件的区域序列(VN)有两种选择方法，
形成两种非参数估计方法：
1）Parzen窗法；
2）KN近邻估计
两者如何选择VN ？
1）Parzen窗法：
1
使体积VN以N的某个函数减小，例 VN
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。
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
模式识别电子教材_北京航空航天大学
第一章引论1·1 概述1.1.1模式识别模式识别(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。
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。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描述（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）。
特征(Features)：能描述模式特性的量（测量值）。
在统计模式识别方法中，通常用一个矢量表示，称之为特征矢量，记为模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。
1.1.2 模式识别系统⑴特征提取从模式空间中选择最有利于模式分类的量作为特征，压缩模式维数，以便于处理，减少消耗。
特征提取一般以分类中使用的某种判决规则为准则。
所提取的特征使在某种准则下的分类错误最少。
为此需要考虑特征之间的统计关系，选用适当的正交变换，才能提取出最有效的特征。
⑵特征选择特征选择同样需要某种分类准则，在该准则下选择对分类贡献较大的特征，删除贡献较小的那些特征。
⑶学习和训练根据已知类别的样本确定分类判决准则矫正特征提取选择方法等⑷分类识别分类是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类型。
分类错误率越小越好，分类错误率的分析和计算比较困难。
影响分类错误率的因数–分类方法–分类器设计–提取的特征–样本质量等1.1.3模式识别的基本方法㈠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㈡句法模式识别模式描述方法：符号串，树，图模式判定：是一种语言，用一个文法表示一个类，m类就有m个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。
模式识别基础
教学目标
• 掌握模式识别的基本概念，方法和原理
• 有效运用所学解决实际问题 • 为研究新模式识别理论和方法打基础
课程要求与成绩评定：
平时成绩：出勤，课后作业，20% 编程大作业：20%
期终考试：60%
授课内容
• 贝叶斯决策理论
•
• • • •
参数估计，非参数技术
判别函数 结构模式识别 独立于算法的机器学习 聚类算法，特征提取
结构模式识别
• 该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联 系来达到识别分类的目的。 • 识别采用结构匹配的形式，通过计算一个匹 配程度值（matching score）来评估一个未知 的对象或未知对象某些部分与某种典型模式 的关系如何。 • 当成功地制定出了一组可以描述对象部分之 间关系的规则后，可以应用一种特殊的结构 模式识别方法 – 句法模式识别，来检查一个 模式基元的序列是否遵守某种规则，即句法 规则或语法。
• 安全
– 指纹识别、人脸识别、监视和报警系统
美国邮政数字识别数据库(USPS)： 7300个训练样本，2000个测试样本，16X16图像
0
1
…
9
1.3 模式识别方法
• 模式识别系统的目标：在特征空间和解 释空间之间找到一种映射关系，这种映 射也称之为假说。
假说的两种获得方法
第一章 概论
本章主要内容
• • • • • • 模式和模式识别的概念 模式识别的发展简史和应用 模式识别的主要方法 模式识别的系统和实例 模式识别的几个基本问题 生物特征识别简介
1.1 基本概念
什么是模式？
• 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物 体，如果我们可以区别它们是否相同或是否 相似，都可以称之为模式。 • 模式的直观特性:
模式识别入门基础
（1）依靠已知所属类别的训练样本集，按他们的特征向 量分布来确定假说（通常为一判别函数），在判别函数确定 之后能用他对未知的模式进行分类；
（2）对分类的模式要有足够的先验知识，通常需要采集 足够数量的具有典型性的样本进行训练。
1.4 P.R.分类
非监督学习、数据驱动或演绎假说：在解释空 间中找到一个与特征空间的结构相对应的假说。这 种方法试图找到一种只以特征空间中的相似关系为 基础的假说。
（1）在没有先验知识的前提下，通常采用聚类分析方法 ，基于“物以类聚”的观点，用数学方法分析各特征向量之 间距离及分散情况。
（2）如果特征向量聚集若干个群，可按群间距离远近把 他们划分成类。
（3）这种按各类之间亲疏程度的划分，若事先能知道应 划分几类，则可获得更好的分类效果。
P.R.分类的主要方法
[2] 蔡云龙,模式识别,西北电讯工程学院出版社,1986. [3] 李宏东，姚天翔译，Richard O. Duda著. 模式分类（第二 版）. 机械工业出版社，2003.9
教材及参考文献
参考文献
[4]李晶皎译，Sergios Theodoridis（希腊）著. 模式 识别（第三版）.电子工业出版社，2006.12
x2
x
[
x1,
x2
]T
x2
x [x1, x2 , x3 ]T
x1
选择2个特征
x1
x3
选择3个特征
模式识别研究的问题即是在特征空间中如何将样本点分类
1.5 模式识别系统
客体 信息获取 预处理 通过各种传感器
训练样本 特征提取和选择
待识样本
监督模式识别 训练过程
分类器设计
分类决策
（2）对分类的模式要有足够的先验知识，通常需要采集 足够数量的具有典型性的样本进行训练。
1.4 P.R.分类
非监督学习、数据驱动或演绎假说：在解释空 间中找到一个与特征空间的结构相对应的假说。这 种方法试图找到一种只以特征空间中的相似关系为 基础的假说。
（1）在没有先验知识的前提下，通常采用聚类分析方法 ，基于“物以类聚”的观点，用数学方法分析各特征向量之 间距离及分散情况。
（2）如果特征向量聚集若干个群，可按群间距离远近把 他们划分成类。
（3）这种按各类之间亲疏程度的划分，若事先能知道应 划分几类，则可获得更好的分类效果。
P.R.分类的主要方法
[2] 蔡云龙,模式识别,西北电讯工程学院出版社,1986. [3] 李宏东，姚天翔译，Richard O. Duda著. 模式分类（第二 版）. 机械工业出版社，2003.9
教材及参考文献
参考文献
[4]李晶皎译，Sergios Theodoridis（希腊）著. 模式 识别（第三版）.电子工业出版社，2006.12
x2
x
[
x1,
x2
]T
x2
x [x1, x2 , x3 ]T
x1
选择2个特征
x1
x3
选择3个特征
模式识别研究的问题即是在特征空间中如何将样本点分类
1.5 模式识别系统
客体 信息获取 预处理 通过各种传感器
训练样本 特征提取和选择
待识样本
监督模式识别 训练过程
分类器设计
分类决策
- 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)。
7
模式分类 vs. 模式聚类
Classification Clustering
Category “A”
Category “B” Clustering
Classification (Recognition)
(Supervised Classification)
(Unsupervised Classification)
22
基于AdaBoost的快速人脸检测
基于分级分类器的加速策略
大量候选窗口可以利用非常少量的特征（简单快速的分类器） 就可以排除是人脸的可能性！ 只有极少数需要大量的特征（更复杂的更慢的分类器来判别是 否人脸）
23
分级分类器的构建
采用由粗到细的思想（coarse to fine）
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
静态模式（不相关）
时序模式（相关的静态模式）
有监督学习
半监督学习
无监督学习
HMM
参数估计
· 非参数方法
最小距离
分层聚类
统计学习理论 和支持向量机
神经网络
近邻法
直接计算判别函数
10
模板匹配Template MatchingTemplate Nhomakorabea20
AdaBoost分类器
AdaBoost分类器
Adaboost学习算法是用来提高某种简单分类算法的性能的。 它通过对一些弱分类器的组合来形成一个强分类器
功能
将分类性能不好的弱分类器提升为分类性能好的强分类器的学 习算法。
思想
学习一系列分类器，在这个序列中每一个分类器对它前一个分 类器导致的错误分类样例给予更大的重视。
21
Adaboost学习算法
输入：
1.训练用人脸和非脸样本 2.指定要挑选出来的弱分类器的数目T,这也是程序循 环的次数 3.利用先验知识初始化权值向量
弱分类器
其中， 表示弱分类器的值， 表示弱学习算法寻 找出的阈值， 表示不等号的方向， 表示特 征值， 表示一个Harr-like特征。
《模式识别》课程
模式识别
(Pattern Recognition)
主讲教师：宫宁生
提 纲
模式识别概论 主要模式识别方法 模式识别过程 案例介绍 DEMO
2
为什么需要模式识别？
模式识别：人类学习的基本方法
人眼识别物 中医看舌苔/脉搏 图谱辨别化合物
3
什么是模式？
“Bad” features
15
特征提取与选择
问题变成：如何优化特征提取算子φ(θ) 的 参数
维数灾难——如何降维？ PCA 选择具有最大区分能力的特征 LDA
Feature extraction
m1 m 2 mk
φ1
φ2
φn
x1 x 2 xn
系统在技术上的三个贡献：
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特征计算
参见：Paul Viola,Michael J. Jones. Robust Real-time Object Detection. CRL 2001/01 February 2001. 1.用简单的矩形特征来作为人脸图像特征; 2.基于AdaBoost的分类器; 3.采用了Cascade(分级分类器)技术提高检测速度。
数据处理： 模式类的模型假设： 选择最优的模型并分类：
6
模式识别的主要问题
建模问题
描述 表示
例如：用面积和周长表示某种形状
特征提取与选择问题
维数灾难——如何降维？ 主成分分析PCA 选择具有最大区分能力的特征 线性判别分析LDA
任务特定的学习问题
贝叶斯决策理论、统计学习理论和SVM
分类
确定模式 非确定模式 随机模式
4
定义：模式类
模式x : 具有某些量化测量值或者特征 模式类 (vi)：A collection of “similar” (not necessarily identical) objects
Inter-class variability
将数量少的重要的特征构成的分类器置于前面若干 层，检测大部分人脸的同时，排除大量非脸 后面层包含大量次重要的特征对非脸进行进一步排 除 每层训练用非脸样本使用前面层分类器误判为人脸 的那些样本
24
基于AdaBoost的快速人脸检测
分级分类器的训练算法
25
实验结果和系统
训练样本
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
正例
4800张手工标定的人 脸照片作为训练样本 集 1000张人脸照片作为 测试集
反例
10万张反例样本
人脸样本
26
m1 m 2 m3 mk
Feature selection
x1 x 2 xn
16
基于AdaBoost 的快速人脸检测
17
AdaBoost算法简介
在2001年的ICCV上，Compaq的研究员Paul Viola和 Michael J.Jones发表了一个实时人脸检测系统，其速度 是平均每秒15帧，图像大小是384x288。
任务：提取适于分类的特征（量化测量值） 好的特征
Objects from the same class have similar feature values. Objects from different classes have different values.
“Good” features
Input scene
11
统计模式识别
模式识别最初从统计理论发展而来 基本思想：模式被描述为一组测量值组成的随 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 特征提 取/选择
分类
分类
训练 预处理 特征提 取/选择
学习分类规则 错误率检测
训练模式
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
模糊逻辑：相对传统二值逻辑“是或不是” 模糊数学：研究模糊集和模糊逻辑 模糊系统：应用角度
14
特征提取：PR的第一步
The letter “T” in different typefaces
Intra-class variability
Characters that look similar
模式类的统计特性
相似性-先验概率 ：P (vi) 类条件概率密度：p (x|vi)
5
定义：模式识别
依据一定的规则，将模式进行分类的过程 （Classifies “patterns” into “classes”） 主要过程: