模式识别-句法方法
图像模式识别的方法介绍
图像模式识别的方法介绍2.1图像模式识别的方法图像模式识别的方法专门多，从图像模式识别提取的特点对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特点的识别技术、基于色彩特点的识别技术以及基于纹理特点的识别技术。
其中，基于形状特点的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特点矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。
基于色彩特点的识别技术要紧针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏锐等特点进行分类识别。
基于纹理特点的识别方法是通过对图像中专门具有结构规律的特点加以分析或者那么是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。
从模式特点选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。
此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。
在此将这四种方法进行一下说明。
2.1.1句法模式识别关于较复杂的模式，如采纳统计模式识别的方法，所面临的一个困难确实是特点提取的问题，它所要求的特点量十分庞大，要把某一个复杂模式准确分类专门困难，从而专门自然地就想到如此的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为假设干较简单子模式的组合，而子模式又分为假设干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。
正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。
用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。
支配基元组成模式的规那么称为文法。
当每个基元被识别后，利用句法分析就能够作出整个的模式识别。
即以那个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。
这确实是句法模式识别的差不多思想。
句法模式识别系统要紧由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。
由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串〔即字符串〕。
什么是模式识别模式识别的方法与应用
什么是模式识别模式识别的方法与应用模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
那么你对模式识别了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模式识别的内容，希望大家喜欢!模式识别的简介模式识别(英语：Pattern Recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。
字符识别就是一个典型的例子。
例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。
更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。
人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。
在上述例子中，模式和集合的概念是分未弄的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。
为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。
也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。
这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
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。
什么是模式识别
什么是模式识别1 模式识别的概念模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。
模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。
广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。
计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。
模式识别－－对表征事物或现象的各种形式的（数值的，文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式。
前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。
我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。
模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。
模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。
统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。
其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。
在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。
统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。
人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。
模式识别的方法
模式识别的方法
以下是 7 条关于模式识别方法的内容：
1. 仔细观察呀！这就像侦探找线索一样，你得认真地去看每一个细节。
比如说观察一个人的表情，从他的眼神、嘴角的细微变化中去发现情绪的蛛丝马迹，这就是很有用的模式识别方法呢！
2. 多做对比呗！就好像挑东西，把不同的放在一起比一比，优缺点立马就出来了。
比如对比不同品牌手机的性能，你就能识别出哪种更符合你的需求呀！
3. 善于归类啊！把相似的东西归到一起，这多简单！比如把水果按照类别分放，香蕉一堆、苹果一堆，这不就找到规律，识别出模式了嘛！
4. 不断总结呀！这就如同在拼拼图，每完成一块就总结一下经验。
像学骑自行车，每次摔倒后总结为啥摔了，下次不就更容易掌握平衡的模式了嘛！
5. 多听他人经验，哎呀，这可太重要啦！就像听老师讲课一样，那些过来人的经验能让你少走好多弯路呢！比如听前辈讲职场规则，不就能更快识别出职场的模式了吗？
6. 保持好奇心哟！像小孩子探索世界一样，不停地问为什么。
比如对天上的星星好奇，研究它们的规律，不就识别出星座的模式了嘛！
7. 学会联想呀！把看似不相关的东西联系起来，哇，这会有奇妙的发现哦！就像从云的形状联想到各种动物，这就是在进行有趣的模式识别呢！
我觉得这些模式识别的方法都超有用的，能帮我们更好地理解和认识世界，大家赶紧用起来呀！。
模式识别简介
模式识别系统
待识 对象 训练 样本 人工 干预
数据采集 特征提取
数据采集 特征提取 改进采集 提取方法
二次特征 提取与选择 二次特征提 取与选择 改进特征提 取与选择ຫໍສະໝຸດ 分类 识别 改进分类 识别规则
识别结果
制定改进分 类识别规则
正确率 测试
这里，需要指出的是，应用的目的不同、 采用的分类识别方法不同，具体的分类 识别系统和过程也将会有所不同。一般 而言，特征的提取与选择、训练学习、 分类识别是任何模式识别方法或系统的 三大核心问题。
模糊模式识别技术运用模糊数学的理论 和方法解决模式识别问题，因此适用于 分类识别对象本身或允许识别结果具有 模糊性的场合。 目前，模糊模式识别方法较多，应用较 广。这类方法的有效性主要在于对象类 的隶属函数建立的是否良好，对象间的 模糊关系的度量是否良好。
模式识别的基本方法
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定：
是一个非线性动态系统。通过对样本的学习 建立起记忆，然后将未知模式判决为其最接近的 记忆。
模式识别的基本方法
理论基础：神经生理学，心理学 主要方法：BP模型、HOP模型、高阶网 主要优点： 可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推 理规则不明确的问题。允许样本有较大的缺损、畸变。 主要缺点： 模型在不断丰富与完善中，目前能识别的模式类还不 够多。
面额
系统实例
磁性 金属条位置(大约 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
)
5元 10元 20元 50元 100元 有 有 有 有 有
5元
10元
20元 50元 100元
印刷文字的识别方法分类介绍
识别方法是整个系统的核心。
用于汉字识别的模式识别方法可以大致分为结构模式识别、统计模式识别及两者的结合。
下面分别进行介绍。
结构模式识别汉字是一种特殊的模式，印刷其结构虽然比较复杂，但具有相当严格的规律性。
换言之，汉字图形含有丰富的结构信息，可以设法提取含有这种信息的结构特征及其组字规律，作为识别汉字的依据，这就是结构模式识别。
结构模式识别是早期汉字识别研究的主要方法。
其主要出发点是汉字的组成结构。
从汉字的构成上讲，汉字是由笔划(点横竖撇捺等)、偏旁部首构成的；还可以认为汉字是由更小的结构基元构成的。
由这些结构基元及其相互关系完全可以精确地对汉字加以描述，就像一篇文章由单字、词、短语和句子按语法规律所组成一样。
所以这种方法也叫句法模式识别。
识别时，利用上述结构信息及句法分析的方法进行识别，类似一个逻辑推理器。
用这种方法来描述汉字字形结构在理论上是比较恰当的，其主要优点在于对字体变化的适应性强，区分相似字能力强；但是，在实际应用中，面临的主要问题是抗干扰能力差，因为在实际得到的文本图象中存在着各种干扰，如倾斜，扭曲，断裂，粘连，纸张上的污点，对比度差等等。
这些因素直接影响到结构基元的提取，假如结构基元不能准确地得到，后面的推理过程就成了无源之水。
此外结构模式识别的描述比较复杂，匹配过程的复杂度因而也较高。
所以在印刷体汉字识别领域中，纯结构模式识别方法已经逐渐衰落，句法识别的方法正日益受到挑战。
统计模式识别统计决策论发展较早，理论也较成熟。
其要点是提取待识别模式的的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
汉字的统计模式识别是将字符点阵看作一个整体，其所用的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的。
统计特征的特点是抗干扰性强，匹配与分类的算法简单，易于实现。
不足之处在于细分能力较弱，区分相似字的能力差一些。
常见的统计模式识别方法有：(1) 模板匹配。
模板匹配并不需要特征提取过程。
字符的图象直接作为特征，与字典中的模板相比，相似度最高的模板类即为识别结果。
模式识别
1、什么叫模式？什么叫模式识别？
模式主要有两重含义，一是代表事物（个体或一组事物）的模板或原型，二是表征事物特点的特征或性状的组合。
识别就是把对象分门别类地认出来。
识别就是再认知的过程。
模式识别就是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干类别中适当的一类。
2、模式识别的主要方法？
模板匹配：首先对每个类别建立一个或多个模版
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
形变模版
统计方法：根据训练样本，建立决策边界(decision boundary)
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
句法方法：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
神经网络：进行大规模并行计算的数学模型
具有学习、推广、自适应、容错、分布表达和计算的能力
优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题
缺点：缺少有效的学习理论
3、监督模式识别与非监督模式识别的区别？。
模式识别习题参考1_齐敏教材第6章
第5章 句法模式识别习题解答6.1 用链码法描述5～9五个数字。
解：用弗利曼链码表示，基元如解图6.1所示：数字5~9的折线化和量化结果如解图6.2所示：各数字的链码表示分别为：“5”的链码表示为434446600765=x ； “6”的链码表示为3444456667012=x ； “7”的链码表示为00066666=x ；0 17解图6.1 弗利曼链码基元解图6.2 数字5~9的折线化和量化结果“8”的链码表示为21013457076543=x ； “9”的链码表示为5445432107666=x 。
6.2 定义所需基本基元，用PDL 法描述印刷体英文大写斜体字母“H ”、“K ”和“Z ”。
解：设基元为：用PDL 法得到“H ”的链描述为)))))(~((((d d c d d x H ⨯+⨯+=；“K ”的链描述为))((b a d d x K ⨯⨯+=； “Z ”的链描述为))((c c g x Z ⨯-=。
6.3 设有文法),,,(S P V V G T N =，N V ，T V 和P 分别为},,{B A S V N =，},{b a V T =：P ①aB S →，②bA S →，③a A →，④aS A →⑤bAA A →，⑥b B →，⑦bS B →，⑧aBB B → 写出三个属于)(G L 的句子。
解：以上句子ab ，abba ，abab ，ba ，baab ，baba 均属于)(G L 。
bcadeabba abbA abS aB S ⇒⇒⇒⇒ ① ⑦ ② ③ab aB S ⇒⇒ ① ⑥ba bA S ⇒⇒② ③ abab abaB abS aB S ⇒⇒⇒⇒ ① ⑦ ① ⑥baab baaB baS bA S ⇒⇒⇒⇒ ② ④ ① ⑥baba babA baS bA S ⇒⇒⇒⇒② ④ ② ③6.4 设有文法),,,(S P V V G T N =，其中},,,{C B A S V N =，}1,0{=T V ，P 的各生成式为①A S 0→，②B S 1→，③C S 1→ ④A A 0→，⑤B A 1→，⑥1→A ⑦0→B ，⑧B B 0→，⑨C C 0→，⑩1→C问00100=x 是否属于语言)(G L ？ 解：由可知00100=x 属于语言)(G L 。
模式识别句法方法课件
05
基于句法方法的模 型优化
基于句法方法的模型优化概述
句法方法在模式识别中的重要性
句法方法是模式识别中的一种重要技术，它通过对语言学和计算机科学的结合，对数据进行有效的分 析和处理。
基于句法方法的模型优化的必要性
随着数据规模的扩大和复杂性的增加，基于句法方法的模型优化显得尤为重要。
基于句法方法的模型优化方法
模式识别句法方法课 件
目录
CONTENTS
• 引言 • 模式识别句法方法的基本概念 • 基于句法方法的特征提取 • 基于句法方法的分类器设计 • 基于句法方法的模型优化 • 总结与展望
01
引言
模式识别句法方法的意义
模式识别句法方法是人工智能领域的 重要分支之一，它通过建立模型来自 动识别和解析自然语言文本，从而为 后续的处理提供基础数据。
信息抽取：从大量文本中自动抽取关键 信息，如时间、地点、人物等，为后续 的数据分析和决策提供支持。
02
模式识别句法方法 的基本概念
模式识别句法方法的定义
01
模式识别句法方法是一种基于句 法分析的模式识别方法，它通过 建立模式库和语法规则，对输入 信号进行特征提取和分类识别。
02
模式识别句法方法广泛应用于语 音识别、自然语言处理、图像识 别等领域，是一种有效的模式识 别技术。
模式识别句法方法的意义在于提高自 然语言处理的准确性和效率，同时降 低人工处理的成本和错误率。
模式识别句法方法的研究现状
模式识别句法方法的研究已经取得了长足的进展，国内外众多学者和企业都在该 领域进行了深入的 Nhomakorabea究和开发。
目前，模式识别句法方法的研究主要集中在算法优化、模型选择、特征提取等方 面，同时也在自然语言处理的各个领域得到了广泛的应用。
中科大模式识别第6章介绍
中国科学技术大学 汪增福
第一章 绪论 第二章 统计模式识别中的几何方法 第三章 统计模式识别中的概率方法 第四章 分类器的错误率 第五章 统计模式识别中的聚类方法 第六章 结构模式识别中的句法方法 第七章 总结
第六章 结构模式识别中的句法方法
本章主要内容
主要讨论具有一定结构的复杂模式的识别问题。
e1 + e2 + f1 + f2 + g + h
理想的分层结构表示
实际的分层结构表示
§6.1 模式基元和模式结构的表达
若干结论： 如何对一个模式可能有的多样化的表达进行概括和总结，进而 以一种紧凑的方式，通过执行一组操作或适用一组规则形成模 式的多样化描述就成为对复杂模式进行识别的重要环节。 如何解决模式的多样化描述问题？ 借鉴文法和语言之间存在的关联性和可类比性 语言由句子所构成，而句子又由单词根据文法所生成。 模式类由模式所构成，而模式又由模式基元根据一组装配 规则所生成。 借鉴语言学中业已存在的方法来解决模式的多样化描述 和识别问题。
G G
(2) G (1)
T { a ,b } P: （ 1 ）S aS （2）S b
(2)
S aS aaS aab
G G G
(1)
(1)
(2)
S aS aaS aaaS aaab
G G G G
(1)
(1)
(1)
(2)
L( G ) { b, ab, aab, aaab,...} { x | x a nb, n 0 }
N T
一些约定
S N T
大写的拉丁字母 小写的拉丁字母 小写的希腊字母 导出=推导=派生
统计模式识别的原理与方法
统计模式识别的原理与⽅法1统计模式识别的原理与⽅法简介 1.1 模式识别 什么是模式和模式识别？⼴义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进⾏观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同⼀类中模式的总体称为模式类(或简称为类）]。
⽽“模式识别”则是在某些⼀定量度或观测基础上把待识模式划分到各⾃的模式类中去。
模式识别的研究主要集中在两⽅⾯，即研究⽣物体(包括⼈）是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何⽤计算机实现模式识别的理论和⽅法。
前者是⽣理学家、⼼理学家、⽣物学家、神经⽣理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学⼯作者近⼏⼗年来的努⼒，已经取得了系统的研究成果。
⼀个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联⽽⼜有明显区别的过程组成的，即数据⽣成、模式分析和模式分类。
数据⽣成是将输⼊模式的原始信息转换为向量，成为计算机易于处理的形式。
模式分析是对数据进⾏加⼯，包括特征选择、特征提取、数据维数压缩和决定可能存在的类别等。
模式分类则是利⽤模式分析所获得的信息，对计算机进⾏训练，从⽽制定判别标准，以期对待识模式进⾏分类。
有两种基本的模式识别⽅法，即统计模式识别⽅法和结构(句法）模式识别⽅法。
统计模式识别是对模式的统计分类⽅法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进⾏模式识别的技术，⼜称为决策理论识别⽅法。
利⽤模式与⼦模式分层结构的树状信息所完成的模式识别⼯作，就是结构模式识别或句法模式识别。
模式识别已经在天⽓预报、卫星航空图⽚解释、⼯业产品检测、字符识别、语⾳识别、指纹识别、医学图像分析等许多⽅⾯得到了成功的应⽤。
所有这些应⽤都是和问题的性质密不可分的，⾄今还没有发展成统⼀的有效的可应⽤于所有的模式识别的理论。
1.2 统计模式识别 统计模式识别的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。
模式识别简述_严红平
讲座模式识别简述A Brief Introduction to Pattern Recognition100083）严红平100080）潘春洪严红平女，博士后，中国地质大学（北京）信息工程学院副教授，主要研究方向为模式识别、计算机图形学、图像处理。
1 序言人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。
例如字母“A”、“B”、“a”、“b”，如果从大小写上来分，会将“A”、“B”划分为一类，“a”、“b”划分为另一类；但是如果从英文字母发音上来分，则又将“A”、“a”划分为一类，而“B”、“b”则为另一类。
另外，不同人写的“A”、“B”、“a”、“b”都不同，但即使人们从未见过某个人写的“A”、“B”、“a”、“b”，或者这些字符出现在混乱的背景里，或部分被遮盖，人们也可以正确地区分出它们，并根据需要将它们进行准确归类，当然，前提条件是人们需要对“A”、“B”、“a”、“b”一般的书写格式、发音方式等有所了解。
人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。
那么，什么是模式？什么是模式识别呢？2 模式和模式识别从以上的例子可以看出，对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。
当人们看到某物或现象时，人们首先会收集该物体或现象的所有信息，然后将其行为特征与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该物体或现象识别出来。
因此，某物体或现象的相关信息，如空间信息、时间信息等，就构成了该物体或现象的模式。
Watanab e[16]定义模式“与混沌相对立，是一个可以命名的模糊定义的实体”。
比如，一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。
“广义的说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或相似，都可以称之为模式”[6]。
而将观察目标与已有模式相比较、配准，判断其类属的过程就是模式识别。
概述-模式识别的基本方法
三、模糊模式识别
模式描述方法： 模糊集合 A={(a,a), (b,b),... (n,n)}
模式判定： 是一种集合运算。用隶属度将模糊集合划分
为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则模糊统计法、二元对比排序法、推理法、
模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点：
由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量， 故往往能反映整体的与主体的特征，从而允许样本有 相当程度的干扰与畸变。 主要缺点： 准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的 应用。
10
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定： 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习
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
3
二、句法模式识别
模式描述方法： 符号串，树，图
概述－模式识别的基本方法
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
1
一、统计模式识别
模式描述方法： 特征向量 x
( x1 ,
x2 ,,
xn
)
模式判定：
模式类用条件概率分布P(X/i)表示,m类就有 m个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。
2
一、统计模式识别
12
五、逻辑推理法（人工智能法）
模式描述方法： 字符串表示的事实
第十讲 句法模式识别
第十讲 句法模式识别一、 基本概念1、结构模式识别：有一些模式识别任务，不能在特征空间中用统计模式识别的方法得到解决。
汉字的识别：汉字有偏旁部首、笔划构成 字符的识别：字符的字体不影响识别 语言的识别：语言由音节、字、词构成 图像识别：画面分割，目标识别生物识别：基因序列，染色体结构，心电图分类 定义：以结构基元为基础，利用模式的结构信息完成分类的过程，称为“结构模式识别”。
其中“基元”指构成模式结构信息的基本单元，本身不包含有意义的结构信息。
基元的选取与应用有关：文字：笔划或偏旁部首作为基元 语音：音素作为基元心电图：收缩波和扩张波作为基元 图形：边缘线段、角点都可作为基元讨论：结构模式识别是与统计模式识别完全不同的一大类模式识别问题，一个基于结构信息，一个基于特征值结构模式识别不仅能完成分类，还可以得到每个模式的结构性质结构模式识别的依据是模式间结构上的“相似性”，这种相似度的度量不能用一般特征空间中的距离来表示结构模式识别可以采用句法方法、拓扑分析方法、图论方法等多种方法 基元提取和分类器训练上的困难使得结构模式识别方法仍未成熟 结构模式识别系统的模式信息通常来源于图像、音频等多媒体信息源 2、句法模式识别（1）句法模式识别的定义：句法模式识别是利用模式的结构信息，以形式语言理论为基础来进行结构模a ccbb b d ddcc c b b b dd ab c d轮廓基元式识别的方法。
傅京荪（1930-1985）美国工程院院士、Purdue大学讲座教授、台湾中央研究院院士，国际模式识别协会(InternationalAssociation for Pattern Recognition:IAPR)创始人和首任主席，上世纪60年代提出句法模式识别。
（2）句法和文法：句法句法来源于语言学，是指由字（词）构成句子的方式，也就是一个句子组成的规则。
句法具有递归性，可以重复组合使用，用简单的规则可以表达复杂的结构。
模式识别
b.文法
已经有了各种专门的语言来描述特定的模 式。例如描述中外文字字符、染色体图像、 火花室图像、二维数学化学结构、颈动脉 脉冲波形、二维飞机外形、口语单词、指 纹图像等。对于多维模式，用多维文法来 描述。其他如网状文法(web)、图文法、树 (web) 文法、形状文法等都已有了应用。有两个 因素决定了文法的选择，一个是所选基元 的情况，另一个是要权衡文法的描述能力 与文法分析的效率。
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a.基元选择和基元抽取 通常需在基元抽取的复杂性和文法复杂性两者之 间折衷，也可以用曲线线段的长度和曲率等表示 曲线线段的特征。对于区域范围的模式，一个区 域内存在两个特征互异的子区域时称这个区域为 边缘，存在着小于一定距离的两个边缘时称这个 区域为线，边缘闭合时称为区。常用的特征可以 取灰度特征。也可以用形状和纹理测度来描述区 域。其他还有一些方法亦可用来描述图像基元， 例如灰度矩阵、灰度共生矩阵、梯度共生矩阵、 点测度等。
12
（2） 运用句法(或结构)方法的模式识别系 统的框图如图2所示：
图2 句法模式识别系统
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图中的“基元”类似于统计方法中的特征。在句 法方法中。用一个“句子”表示一个模式。句子 构成语言语言具有特定的文法。文法就是用基元 构成模式的规则。文法推断是一个总结由基元构 成模式的规律性。从而得到规则即文法的过程， 类似于学习。句法分析则是分析输入模式是否符 合某种文法规则的过程。也就是分析能否用该文 法生成输入模式。分析结果为肯定则对输入模式 完成了分类。分析结果为否定，则拒绝输入模式。 也可以用关系图来表示模式结构信息。
生物认证技术是本世纪最受 关注的安全认证技术，它 发展是大势所趋。人们愿 意忘掉所有的密码、扔掉 所有的磁卡，凭借自身的 唯一性来标识身份与保密。 国际数据集团（I D C）预测：作为未来的 必然发展方向的移动电子商务基础核心技 术的生物识别技术在未来1 0年的时间里将 达到1 0 0美元的市场规模。
模式识别的句法方法
模式识别的句法方法English response:Syntactic Methods for Pattern Recognition.Syntactic methods for pattern recognition are techniques that use formal grammars to describe the structure of patterns. A formal grammar is a set of rules that defines the set of all valid strings in a language. In pattern recognition, a formal grammar can be used to define the set of all valid patterns in a particular class.There are two main types of syntactic methods for pattern recognition:Top-down parsing starts with a high-level description of the pattern and then successively breaks it down into smaller and smaller units until a complete description of the pattern is obtained.Bottom-up parsing starts with a low-level descriptionof the pattern and then successively builds it up intolarger and larger units until a complete description of the pattern is obtained.Syntactic methods for pattern recognition have a number of advantages over other methods, including:They are able to handle complex patterns that other methods cannot.They are able to provide a structural description of patterns, which can be useful for understanding thepatterns and for making decisions about them.They are able to be used to generate new patterns that are similar to existing patterns.However, syntactic methods also have some disadvantages, including:They can be computationally expensive.They can be difficult to design grammars that are accurate and complete.They can be sensitive to noise and other distortions in the data.Despite their disadvantages, syntactic methods for pattern recognition are a powerful tool that can be used to solve a wide variety of pattern recognition problems.中文回答：模式识别的句法方法。
图像模式识别方法
2.1图像模式识别的方法图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。
其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。
基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。
基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。
从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。
此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。
在此将这四种方法进行一下说明。
2.1.1句法模式识别对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。
正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。
用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。
支配基元组成模式的规则称为文法。
当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。
即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。
这就是句法模式识别的基本思想。
句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。
由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。
句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。
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x(n)= x(nT)：取样值 时间 采样周期(T)
模式识别，第十章
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语音信号预处理
• 频率预加重
• 语音信号受声门激励和口鼻辐射的影响，高频部分（清
音）幅度快速跌落
• 预加重的目的是提升高频部分，使信号频谱平坦，以便
于提取特征参数
• 通常采用一阶FIR滤波器
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语音信号预处理
• 分帧处理与加窗
• 通过加窗处理实现语音信号分帧
j w(n) j + N-1 x(n)
xj(n) = x(j+n)w(n)
模式识别，第十章
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语音信号预处理
• 矩形窗：
WR =
{ 0 = (Other)
1 = (0≤n＜N-1)
• 汉明窗(Hamming)：
WHM =
{ 0 = (Other)
较困难
• 声学识别基元（如音素）受前后音素发音方式的影响（协同
发音）使特征变得不稳定
• 不同人、不同心理和生理以及在不同的说话环境下说同一词
时，声学信号特征会发生变化
• 一个词的读音不仅包含了词义特征，而且还包含了说话人性
别、年龄、情绪等大量与词义无关的信息，而这些信息的分 离是不容易的
模式识别，第十章
• 话音（也称语音），频率范围通常为300Hz～3400Hz • 音乐（ 由乐器演奏形成的规范的符号化声音），其带宽可
达到20Hz～20kHz
• 语音信号的采样频率一般为8kHz，音乐信号的采样频率则
应在40kHz以上
模式识别，第十章
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语音信号预处理
• 语音信号数字化
振 幅 xa(t)：模拟波形
• 1998年11月5日，微软中国研究院在北京成立 • 重点研究计算机在中文环境下的易用性
模式识别，第十章
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语音识别概述
• IBM：ViaVoice仍居主流
• IBM公司潜心研究语音识别技术迄今已达30年之久，投资超
过2亿美元。
• IBM公司于1995年在北京成立了中国研究中心，中文语音信
息处理成了该中心三大研究领域之一
• 按识别器的类型
• 孤立单词识别 • 连续单词识别 • 连续言语识别
模式识别，第十章
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语音识别的分类
• 按使用者情况
• 特定人语音识别 • 非特定人语音识别
• 按词汇表大小
• 有限词汇识别 • 无限词汇识别
模式识别，第十章
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语音识别的关键问题
• 连续语音词与词之间没有明显的停顿，词与词之间的分割比
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语音识别系统结构
训练
模型 建立
语音输入
预处理
特征 提取 识别 判决结果
模式 匹配
判决 规则
模式识别，第十章
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语音信号预处理
• 对语音信号进行转换，使之更适合计算机处理，并符
合特征提取的要求
• 语音信号数字化 • 频率预加重 • 分帧 • 加窗
模式识别，第十章
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语音信号预处理
• 语音信号数字化
H ( z) 1 z
1
模式识别，第十章
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语音信号预处理
• 分帧处理与加窗
• 语音信号是时变的非平稳过程 • 由于人的发音器官运动速度较慢，可以认为语音信号是局部
平稳的，或短时平稳的
• 采用分段或分帧来进行分析，即认为在同一帧时间内语音信
号是平稳的
• 一般每秒帧数为33-100帧
模式识别，第十章
• 1997年9月4日，
ViaVoice。
IBM 在北京推出了中文连续语音识别产品
模式识别，第十章
7
语音识别概述
• Intel：做语音技术倡导者
• 1998年，英特尔公司也宣布致力于推广语音识别技术，除了
在北京举办首届语音技术国际论坛之外，还在北京、上海、 成都、广州等地展开了“基于英特尔框架的语音识别技术” 的宣传活动。
• 联合了七家世界著名学术机构（中科院自动化所、清华大学、
香港科技大学、香港中文大学、麻省理工学院、俄勒岗研究 院、 WATERLLOO大学）成立了“国际语音技术研究组织”， 致力于计算机语音技术的基础研究
模式识别，第十章
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语音识别概述
• 国内开展语音识别的科研机构和高等院校主要有中科
院声学所、自动化所、清华大学、北方交通大学。已 有不少语音识别系统已研制成功
金融证券和旅游等方面的信息查询及服务成为可能， 进而成为电子商务进展中的重要一环
• 作为声控产业，语音识别技术将对编辑排版、办公自
动化、工业过程和机器操作的声控技术起到重大的推 进作用。 教育等诸方面事业产生革命性的影响
模式识别，第十章
• 可以预言，语音技术必将对工业、金融、商业、文化、
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语音识别概述
• 语音识别是研究如何采用数字信号处理技术自动提取
以及决定语音信号中的上述信息的一门新兴的边缘学
科
• 是模式识别的重要应用领域之一
模式识别，第十章
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语音识别的分类
• 按识别任务
• 说话人识别：说话人辩识、说话人确认 • 语种识别 • 关键词识别 • 语音识别与理解
模式识别，第十章
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语音识别的分类
第十章: 语音识别基础
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语音识别概述
• 语音是人类信息交流的基本手段之一 • 让计算机能说会听是智能计算机系统的重要特征 • 语音识别技术的应用将从根本上改变计算机的人机界
面，从而对计算机的发展以及推广应用产生深远的影 响
模式识别，第十章
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语音识别概述
• 基于电话的语音识别技术，使计算机直接为客户提供
0.5-0.46cos(2πn/(N-1)) (0≤n＜N-1)
• 哈宁窗(Hanning)：
WHN =
• 面对如此广阔的应用领域，目前国内外众多公司正积
极推动语音识别技术的应用。
•微软：让计算机能说会听 •IBM：ViaVoice仍居主流 •Intel：做语音技术倡导者
模式识别，第十章
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语音识别概述
• 微软：让计算机能说会听
• Bill
Gates 在97 年世界计算机博览会 (COMDEX) 主题演讲会 上描绘IT事业的发展宏图时，率先指出： 下一代操作系统和应用程序的用户界面将是语音识别。 工业界应对语音识别领域的重大突破做好充分准备，因为那 将是一场席卷全球的另一次热潮。
• 清华大学电子工程系与中国电子器件公司合作研制成
功特定人语音识别与理解实时系统
• 四川大学计算机中心研发的特定人连续英语---汉语语
音翻译演示系统
•投入实际使用
模式识别，第十章
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语音识别概述
说话人信息、情感信息等
• 语音中包含有多种有用的信息：语义信息、语言信息、