ch1 模式与模式识别概论 (13)
模式识别 张学工
Xuegong Zhang, Tsinghua University
2
张学工《模式识别》教学课件
10.1.2
测试错误率
独立的测试集
ˆ
k N
N：测试集样本数；k：测试集错分样本数 最大似然估计
Xuegong Zhang, Tsinghua University
3
张学工《模式识别》教学课件
10.1.3 交叉验证
张学工《模式识别》教学课件
第十章 模式识别系统的评价
Xuegong Zhang, Tsinghua University
1
张学工《模式识别》教学课件
10.1 监督模式识别方法的错误率估计
10.1.1 训练错误率
几个同义词： 训练错误率（Training Error Rate 或简称作 Training Error） 视在错误率（Apparent Error） 重代入错误率（re-substitution error） 经验风险 偏乐观 经验风险与期望风险的关系： 《统计学习理论》
紧致性（compactness）或一致性（homogeneity）
连接性（separation）
Xuegong Zhang, Tsinghua University
12
张学工《模式识别》教学课件
Silhouette 值：同时反映类内距离和类间距离的指标
Dunn 指数（Dunn Index）
Xuegong Zhang, Tsinghua University
7
张学工《模式识别》教学课件
10.2.2 用扰动重采样估计 SVM 错误率的置信区间
Bo Jiang, Xuegong Zhang and Tianxi Cai, Estimating the confidence interval for prediction errors of support vector machine classifiers. Journal of Machine Learning Research, 9:521-540, 2008
模式识别详细PPT
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(PatternRecognition)
近年来模式识别在化学、生物、医学、 近年来模式识别在化学、生物、医学、 食品、环境科学、 食品、环境科学、电子等学科中得到了 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 它可以解决样品的分类、 它可以解决样品的分类、方法的选择及 分析过程优化等问题， 分析过程优化等问题，因而越来越受到 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。
经过许多国际组织多年的研究和讨论 ， 经过许多国际组织多年的研究和讨论， 1993年终于制定了 《 测量不确定度表示 年终于制定了《 年终于制定了 指南》 指南》 （Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement） 得到了包括 ） 得到了包括IUPAC在 在 内的七个国际组织的批准， 内的七个国际组织的批准 ， 并由国际标 准化组织（ 准化组织（ISO）出版。 ）出版。 目前 目前GUM的执行已得到了包括中国在内 的执行已得到了包括中国在内 的许多国家政府机构的批准。 的许多国家政府机构的批准。
化学模式识别是根据化学测量矩阵，自 化学模式识别是根据化学测量矩阵， 动将样本集按样本的某种性质（ 动将样本集按样本的某种性质（通常是 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 化学模式识别从化学测量数据出发， 化学模式识别从化学测量数据出发，进 一步揭示样本的隐含性质， 一步揭示样本的隐含性质，提供十分有 用的决策性信息。 用的决策性信息。
对于系统误差来说，可以运用消除误差源、改变测量方 对于系统误差来说，可以运用消除误差源、 寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中， 法、寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中，常 用以下一些方法来进行： 用以下一些方法来进行： 1.空白试验 空白试验 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照，或者用不含对 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照， 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。. 2.对照试验 对照试验 凡由方法引起的误差，都应该用标准方法或公认的准确 凡由方法引起的误差， 的方法来进行对照试验。 的方法来进行对照试验。 3.回收试验 回收试验 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。通常是在 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。 被测样品中加入已知量的被测组分，然后看其能否定量 被测样品中加入已知量的被测组分， 回收。 回收。
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？
模式识别 课程简介
两次课堂练习（10%，基础知识部分） 两次课堂练习（10%，基础知识部分） 自学及研究报告（30%） 自学及研究报告（30%） 期末考试（60%） 期末考试（60%）
武汉大学电子信息学院
7
武汉大学电子信息学院
4
课程内容目录
1． 2． 3． 4． 5． 6． 7． 8． 9． 10. 模式识别概述 2 Bayes决策理论 Bayes决策理论 4 概率密度函数的估计 4 线性判别函数 4 邻近法则 2 非监督学习与聚类方法 4 特征的选择与提取 5 神经网络、统计学习理论和支持向量机7 神经网络、统计学习理论和支持向量机7 模糊模式识别 4 应用举例 2
1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
课程简介
本课程是通信与信息系统、信号与信息处理、电路与系统 等专业硕士研究生的专业选修课。 等专业硕士研究生的专业选修课。 模式识别是研究用计算机自动识别事物的一门科学，其目 模式识别是研究用计算机自动识别事物的一门科学，其目 的是用机器完成类似于人类智能通过视觉、听觉等感官去 识别外界环境所进行的工作，它包括语音识别、图像识别 等典型应用。人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互 等典型应用。人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互 联的数学模型，具有自学习、自组织、自适应的特点，与 模式识别有密切的关系，在优化计算，信号处理，智能控 制等众多领域也得到广泛的应用。 本课程主要介绍统计模式识别，神经网络与 本课程主要介绍统计模式识别，神经网络与模糊模式识别 的理论与方法及其相关应用。要求学生了解模式识别的基 本概念，掌握基本原理和基本方法；了解计算机分类识别 事物和计算机分析数据的概念及基本方法，了解神经元网 络和模糊数学的原理及其在模式识别中的应用。 先修课程 ：线性代数，概率论与数理统计，程序设计基础
模式识别的含义及其主要理论
模式识别的含义及其主要理论（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如职业道德、时事政治、政治理论、专业基础、说课稿集、教资面试、综合素质、教案模板、考试题库、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor.I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as professional ethics, current affairs and politics, political theory, professional foundation, lecture collections, teaching interviews, comprehensive qualities, lesson plan templates, exam question banks, other materials, etc. Learn about different data formats and writing methods, so stay tuned!模式识别的含义及其主要理论在心理学记忆的分类中，按照记忆内容保持的时间长短可以将记忆分成瞬时记忆、短时记忆和长时记忆，而在瞬时记忆的影响因素中我们常常会看到模式识别这一名词，这里主要来介绍一下模式识别的含义以及其相关理论。
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
《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。
《模式识别原理》考试大纲
《模式识别原理》考试大纲第一章模式识别的基本问题
1.1 什么是模式识别
1.2 模式识别的基本概念
1.3 模式识别的系统组成
1.4 模式识别方法分类
第二章 Bayes决策理论
2.1 二类问题的最小错误决策
2.2 二类问题的最小风险决策
2.3 Neyman-Pearson决策
2.4 最小最大决策
2.5 多类问题的决策
第三章正态分布的判别函数
3.1 N维正态分布
3.2 正态分布的判别函数
3.3 讨论
第四章线性判别函数
4.1 线性判别函数及广义线性判别函数
4.2 线性分类器设计
4.3 梯度法与牛顿法
4.4 最小平方误差准则函数与H-K算法
4.5 Fisher线性判别函数
4.6 广义线性判别函数
第五章 K-近邻法
5.1 密度估计
5.2 后验概率估计
5.3 最近邻法则与K-近邻法则
5.4 加权K-近邻法则
第六章聚类分析
6.1 类似性度量
6.2 准则函数
6.3 聚类算法
第七章特征提取与选择
7.1 图像的特征提取
7.2 特征选择
参考书目：1. 李金宗. 模式识别导论. 高等教育出版社. 1994.
2. 边肇祺等编著. 模式识别. 清华大学出版社. 2000.。
模式识别复习要点和参考习题汇总
复习要点绪论1、举出日常生活或技术、学术领域中应用模式识别理论解决问题的实例。
答：我的本科毕设内容和以后的研究方向为重症监护病人的状态监测及预诊断，其中的第一步就是进展病人的死亡率预测，及模式识别理论密切相关。
主要的任务是分析数据库的8000名病人，统计分析死亡及非死亡的生理特征，用于分析预测新进病人的病情状态。
按照模式识别的方法步骤，首先从数据库中采集数据，包括病人的固有信息，生理信息，事件信息等并分为死亡组和非死亡组，然后分别进展数据的预处理，剔除不正常数据，对数据进展插值并取中值进展第一次特征提取，然后利用非监视学习的方法即聚类分析进展第二次特征提取，得到训练样本集和测试样本集。
分别利用判别分析，人工神经网络，支持向量机的方法进展训练，测试，得到分类器，实验效果比传统中采用的评价预测系统好一些。
由于两组数据具有较大重叠，特征提取，即提取模式特征就变得尤为重要。
语音识别，图像识别，车牌识别，文字识别，人脸识别，通信中的信号识别；① 文字识别汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和开展有着不可磨灭的功勋。
所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。
目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。
其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。
从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。
到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
②语音识别语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。
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
模式识别理论
• 模糊聚类法—Fuzzy clustering method • PCA投影分类法等等
主成分分析的数学 与几何意义示意图
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
取多达156参量（可辨认的156个峰处的峰 高），组成(16156)阶矩阵，通过将矩阵作 主成分分解，分别求得对应于两个最大特征 值的得分矢量t1和t2，并以t1和t2为投影轴作 图，得到下图。其中正方形是有肿瘤的脑组 织样，圆是正常脑组织样。
（3）对连接所得到的树进行检查，找到 最小路径的边，将其割断就得到两类，如 此继续分割，直至类数已达到所要分的类 数。
• • •
缺点：未对训练点进行信息压缩，每判断一个点 都要将其对所有已知点的距离计算一遍,工作量较 大。
简化的KNN法—类重心法
将训练集中每类样本点的重心求出，然 后判别未知样本点与各类样本点重心的 距离。未知样本点距哪一类重心距离最 近，即未知样本属于哪一类。
例：有两种地层，用7种指标的分析数据 判别，先从已经准确判断的地层中各取 9个样本，测得的数据如下表：
x
x
ytΒιβλιοθήκη oyoy二维模式向一维空间投影示意图
（1)求解Fisher准则函数
~sW2
~sW21
~sW22
u(SW1
SW2 )u
uSWu
类间离差度为：
~sB2
(m~1
m~2
)2
(um1
um2
)(um1
um2
)
uSBu
J F (u)
(m~1 m~2 )2 ~sW21 ~sW22
• 只要找到相似关图的最大生成树，就可以 根据最大生成树进行模糊聚类分析，其分 类准则是：对于规定的阈值水平，路径强 度大于的顶点可归为一类。
模式识别导论本(一)
主要章节： 第一章 概论（2）
第八章人工神 经网络在模式 第三章判别函数与确定性分类器（6） 第四章 聚类分析（4） 识别中的应用 （4） 第五章模式特征分析与选取（4） 第八章人工神经网络在 实习（4） 模式识别中的应用（4） 第二章贝叶斯决策理论（6）
马属于畜牧业。
② 分类的客观性：科学性 判断分类必须有客观标准，因此分类是追求客观性的， 但主观性也很难避免，这就是分类的复杂性。
模式识别导论
四.特征的生成
1.低层特征： ①无序尺度：有明确的数量和数值，比如通过仪器可直接量测：长度、 重量、时间等。其度量结果就是特征量化值。 ②有序尺度：有先后、好坏的次序关系，如酒分为上，中，下三个等 级。
人民邮电出版社
罗耀光 盛立东 Richard R. Duda
• Pattern Classification
模式识别导论
中南海
故宫
如何让计算机自动分析不同地物类？
模式识别导论
体重 成年人
未成年人
×× × × ××
身高
计算机如何自动来进行判别？
模式识别导论
计 算 机 如 何 自 动 分 析 对 话 ？
Geoffrey Hinton Yoshua Bengio
Yann LeCun
模式识别导论
§1-2 模式识别系统
监督模式识别
• 信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。 信息可以是二维的图象如文字，图象等；可以是一维的波形如声
波，心电图，脑电图；也可以是物理量与逻辑值。
• 预处理：包括A\D,二值化，图像的平滑，变换，增强，恢复，滤 波等, 主要指图象处理。
丁锦红认知心理学第三章 知觉与模式识别
双足 有喙 鸟类 身披羽毛 卵生
蝙蝠被识别为 非鸟类
举例：人脸的识别过程
仅根据基本特征 抽取部分具体特 征
综合各项特 征后与基本 特征匹配
眉毛具体特征
眉毛基本特征
匹配
两眼具体特征
A的具 体人脸
匹配
鼻子具体特征
眼睛基本特征 鼻子基本特征 嘴巴基本特征
脑中 A的 脸
匹配
嘴巴具体特征
匹配
A人脸被识别
固定网像技术的研究成果
二、知觉的假设检验理论
强调已有知识经验对知觉的影响，主要是以假 设、期望或图式的形式起作用。 知觉是一个将外部刺激与脑中已有知识进行匹 配联系之后的确认过程。 重点：强调知觉的确认过程。
哪种是牛肉泡馍？
月亮上有什么？
三、直接知觉理论（生态学理论）
1. 要点：根据传统的Helmholtz知觉理论，知觉是无意 识推理的结果，即感觉和概念等经验的整合。但吉布 森（Gibson）在格式塔心理学整体知觉先于部分知觉
三个知觉理论的侧重点外部刺激感知觉初级心经验图式推理期待等高级心格式塔学派知觉组织的整体性知觉的假设检验模直接知觉理论刺激结构的整体性第二节知觉的加工方式一自下而上的加工数据驱动加工始于外部刺激即先对外部刺激特征进行分析之后经心理组织而成有意义客体
第三章 知觉与模式识别
知觉的理论 知觉的加工方式 模式识别理论 结构优先效应
有意识注意整体时可以忽略局部特征，但有意 识注意局部时总是要先受到整体特征的影响。
挑战
视觉知觉对象具有最佳大小水平（注意范 围），当局部特征处于最佳大小水平时，可 以出现局部优先效应——因为此时的总体特 征已经在最佳注意范围之外了。
假设最佳大小水平
模式识别Pattern Recognition课件-新版.ppt
许建华 xujianhua@
南京师范大学计算机科学系
2007年3月- 6月
精品
第1章 绪论
1.1 模式识别与模式的概念 1.2 模式识别系统 1.3 关于模式识别的若干基本问题
精品
1.1 模式识别与模式的概念
1.1.1 基本概念 两个例子：
根据内容或者外观聚成相应的类
物以类聚，人以群分 精品
人的模式识别能力
人通过视觉、嗅觉、听觉、味觉、触觉接 收外界信息、再经过人脑根据已有知识 进行适当的处理后作出的判别事物或者 划分事物性质（类别）的能力
精品
模式识别 (Pattern Recognition)
用计算机来实现人的模式识别能力，即用计算机 实现人对各种事物或现象的分析、描述、判断、 识别
1k n k
k
精品
马哈拉诺比斯(Mahalanobis)距离
d(x, y) (x y)Σ1(x y)
其中协方差矩阵和均值为
Σ
l
1 1
l i 1
(xi
x)(xi
x)T
x
1 l
l i 1
xi
精品
1.3.4 数据的标准化
目的：消除各个分量之间数值范围大小对 算法的影响
幼儿认动物 图书归类
精品
幼儿认动物
老师教幼儿学（学习） 幼儿自己认（决策） 错分现象
精品
图书归类
归类 1 ： 精美印刷的书 普通印刷的书
归类 2： 大开本的书 小开本的书 微型开本的书
归类 3：
数学类图书 物理学图书 化学类图书 计算机类图书 小说类图书 法律类图书
模式识别名词解释
名词解释：1样本：对任一个具体的事物，在这门课中都称为一个样本，它是一类事物的一个具体体现，它与模式这个概念联用，则模式表示一类事物的统称，而样本则是该类事物的一个具体体现。
2模式：英语是pattern，表示一类事物，如印刷体A与手写体A属同一模式。
B与A则属于不同模式，而每一个具体的字母A、B则是它的模式的具体体现，称之为样本。
因此模式与样本共同使用时，样本是具体的事物，而模式是对同一类事物概念性的概况。
一个人的许多照片是这个人的许多样本，而这个人本身是一个模式。
3模式类：这个词与模式联合使用，此时模式表示具体的事物，而模式类则是对这一类事物的概念性描述。
4模式识别：人们在见到一个具体的物品时会分辨出它的类名，如方桌与圆桌都会归结为是桌子。
这是人们所具有的认识事物的功能，在这门课中就称为是模式识别。
具体的说是从具体事物辨别出它的概念。
这门课讨论的是让机器实现事物的分类，因此由机器实现模式识别。
这门课就是讨论机器认识事物的基本概念、基本方法。
5分类器：用来识别具体事物的类别的系统称为分类器6模式识别系统：用来实现对所见事物（样本）确定其类别的系统，也称为分类器。
7特征：一个事件（样本）有若干属性称为特征，对属性要进行度量，一般有两种方法，一种是定量的，如长度、体积、重量等，可用具体的数量表示，但也可用粗略的方法表示，如一个物体可用“重”、“轻”、“中等”表示，前种方法为定量表示，而后种方法则是定性表示。
重与轻变成了一种离散的，或称符号性的表示，它们在数值上有内在的联系。
在本门课中一般偏重定量的表示。
8特征向量：对一个具体事物（样本）往往可用其多个属性来描述，因此，描述该事物用了多个特征，将这些特征有序地排列起来，如一个桌子用长、宽、高三种属性的度量值有序地排列起来，就成为一个向量。
这种向量就称为特征向量。
每个属性称为它的一个分量，或一个元素。
9维数：一个向量具有的分量数目，如向量，则该向量的维数是3。
- 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)。
武汉理工大学理学院
2013
习题
1.
试简述样本，模式和模式类等概念间的关系。
2.
试简述模式识别系统的主要组成部分。
武汉理工大学理学院
2013
武汉理工大学理学院
2013
监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
划分的类别已知，且训练样本已知类别信息 没有类别标签， 通常利用聚类方法完成 样本的分类
部分样本有类别标签， 目标与有监督分
类一致
武汉理工大学理学院
2013
监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
地面覆盖物的图示
模式( Pattern)：对研究对象所具有的特征和信息的 描述，对某类事物的抽象也成为该类的模式 .
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别 属性（模式）的过程，即把某一样本归属于多个类 型中的某个类型.
武汉理工大学理学院
2013
1.1 模式及模式识别的概念
人类具有很强的模式识别能力，时刻在完成某种模式 识别的任务。 模式识别是从样本到类别的映射。
Pattern Recognition
第一章
武汉理工大学
概论
wanwanyuan@
理学院
第一章 模式识别概论
1 模式及模式识别的概念
2 模式识别系统
3 模式识别的应用 4 模式识别的方法
武汉理工大学理学院
2013
1.1 模式及模式识别的概念
样本（Sample)：所研究对象的一个个体， 如患者的 细胞、一个汉字、一幅图片、一段视频等.
细胞正常与异常判断，染色体分类，心电脑电图， 测谎仪…
武汉理工大学理学院
2013
1.3 模式识别的应用
应用领域
武汉理工大学理学院
2013
1.4 模式识别方法
1. 模板匹配识别方法
2. 句法识别方法
3. 统计识别方法 4. 人工神经网络方法
武汉理工大学理学院
2013
模版匹配
方法
首先对每个类别建立一个或多个模版
应用。
80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型使人工神经元网络 复活，并在模式识别得到广泛的应用。
90年代小样本学习理论，支持向量机受到了很大的重视。
武汉理工大学理学院
2013
1.2 模式识别系统
1、数据获取 2、预处理 3、特征抽取 4、分类器设计
武汉理工大学理学院
语音信号处理与识别
•语音识别
• 说话人识别
• 语种识别 • 口音识别
武汉理工大学理学院
2013
1.3 模式识别的应用
人脸图像识别
• 人脸检测和定位 • 人脸识别 • 虹膜识别 应用： 图象压缩
视频监视
基于内容的图象检索 武汉理工大学理学院
2013
1.3 模式识别的应用
医学信号的处理、识别和分类：
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
数据获取：架设一个摄像机，采集一些样本图像，获 取样本数据 预处理：去噪声，用一个分割操作把鱼和鱼之间以及 鱼和背景之间分开
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
特征提取和选择：对单个鱼的信息进行特征选择， 从而通过测量某些特征来减少信息量
方法
神经网络是受人脑组织的生理学启发而创立的。 由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互 间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。 增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的权重系数来 （weight）实现。 进行大规模并行计算的数学模型
优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题
输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较， 求相关或距离
根据相关性或距离大小进行决策
优点：直接、简单
缺点：适应性差
武汉理工大学理学院
2013
句法模式
方法
许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组 成所谓 “基元” 每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成 基元可以认为是语言中的词语，每个模式都可以认为是一 个句子，关系可以认为是语法 模式的相似性由句子的相似性来决定 优点：适合结构性强的模式 缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高
样本
模式 识别
类别
武汉理工大学理学院
2013
模式识别简史
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。
50年代 Noam Chemsky 提出形式化语言理论，傅京荪 提出句法结构
模式识别。
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别方法得以发展和
– – – – – 长度 亮度 宽度 鱼翅的数量和形状 嘴的位置
分类决策：把特征送入决策分类器
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
武汉理工大学理学院
2013
武汉理工大学理学院
2013
1.数据获取
武汉理工大学理学院
2013
句法模式
方法
武汉理工大学理学院
2013
统计方法
方法
根据训练样本，建立决策边界
–统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决定决 策边界 –判别式分析方法——给出带参数的决策边界，根据某 种准则，由训练样本决定“最优”的参数
本课程的重点内容
武汉理工大学理学院
2013
神经网络
武汉理工大学理学院
2013
2．预处理
预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息， 并对种种因素造成的退化现象进行复原。
模糊图像 图像预处理 清晰图像
某人声音有杂音 语音信号预处理 武汉理
为了有效地实现分类识别，要对原始数据进行选择或变换，
得到最能反应分类本质的待征，构成特征向量。
2013
1.2 模式识别系统
训练样本集 学 习 过 程
数据获取
预处理
特征提取 与选择
分类器设 计与改进
数据获取
预处理
特征提取 与选择
分类决策
待识样本集
识别结果
分 类 过 程
武汉理工大学理学院
2013
模式识别过程实例
在传送带上用光学传感器件对鱼按品种分类
鲈鱼(Seabass)
品种
鲑鱼(Salmon)
人脸几何特征 人脸部件规一化的点间距离和比率特征点 如眼角、嘴角、鼻尖等 人脸的颜色特征 黄皮肤、黑眼睛 统计特征 脸形模板和图象灰度的自相关性
武汉理工大学理学院
2013
4．分类器设计
为了把待识模式分配到各自的模式类中去，必须设计 出分类判别规则。 基本作法是：用一定数量的样本(称为训练样本集)确定 出一套分类判别规则，使得按这套分类判别规则对待 识模式进行分类所造成的错误识别率最小或引起约损 失最小。 分类器按已确定的分类判别规则对待识模式进行分类 判别，输出分类结果。
划分的类别已知，且训练样本已知类别信息 没有类别标签， 通常利用聚类方法完成 样本的分类 部分样本有类别标签， 目标与有监督分 类一致
两波段多光谱图像 聚类的各种特征
武汉理工大学理学院
2013
1.3 模式识别的应用
文本分类 文本图像分析 工业自动化 数据挖掘 多媒体数据库检索 生物特征识别 语音识别 生物信息学 遥感 ……
2013
应用领域
武汉理工大学理学院
1.3 模式识别的应用
指纹识别
指纹采集 生成指纹图像 预处理 （极值滤波） （一次平滑） （锐化） （二次平滑）
指纹图像处理
二 值 化
细 化
提 取 特 征 点
指纹库
指纹匹配
输出结果
• 准确性 • 速度
• 存储量
• 价格 武汉理工大学理学院
2013
1.3 模式识别的应用
为了使计算机能够对客体进行分类识别，必须将客体用计 算机所能接受的形式表示，通常从客体获得的信息有下列 三种类型 ①二维图像，如文字、指纹、照片等； ②一维波形，如语音、机械振动波、心电团等； ③物理参量或逻辑值，如体温、各种实验数据等。
通过测量、采样和量化，可以用矩阵或向量表示二维 图象或一维波形，这就是信息获取过程。