第1章模式识别绪论西安电子科技大学
01模式识别导论
模式识别应用举例
2016/1/7
西安电子科技大学计算机学院
12
人民币防伪技术一直是模式识别应用领域之一，而欺骗这些防伪措施一直是 伪造集团的努力方向。据说（没有验证过，为相关公司人员提供）早期投币 电话是通过投币之后落入内部的声音来判断投币是何币种。这个策略是抓住 了不同币值的硬币在相同的条件下造成的声音差异来区分币种，是一种简单 的必要条件识别法。据说一个聪明的学生偶尔有一次在北京学院路的一个投 币电话上发现了这个规律，聪明的学生拿着一个录音机，播放类似的硬币掉 落的声音，居然可以欺骗电话。当这个策略公开的时候，由于伪造的代价特 别低，导致该方法的迅速失效。 故事还没有结束，后来又发明了称重法。就是内置一个尺寸测量加上称重 装置，根据硬币的大小和重量的范围，判断是不是硬币，是什么币种。这种 方法就比原来好很多，但是依然没有解决真正的造假问题。假币集团发现硬 币（一元硬币）内部是贵金属，于是他们就想法用廉价的铅替换内部的重金 属，以较低的代价获得更高的价值，据说东南某省的一个造假作坊短期内就 赚取了几百万。尺寸加重量也不能挡住造假的手段。于是，在后来的机器上 ，越来越多的传感器被装进去，包括磁性等，以获得越来越多硬币的各种物 理和化学属性，提高识别的精确性。
x . x2
宽度
28 西安电子科技大学计算机学院
2016/1/7
分类结果
2016/1/7
西安电子科技大学计算机学院
29
结果分析
二维特征的分类结果看起来好于一维特征 所以我们可以考虑加入更多的特征来进一 步提高分类效果，比如背鳍的顶角，嘴的 位置等等 问题：是否加入的特征越多，分类效果越 好？ 答：不一定
模式识别入门基础
图像制导—AGM-130
AGM-130炸大桥
AGM-130机载发射
P. R.的应用领域
铁路油罐车罐口视觉定位系统
1.5 P. R.的应用领域
铁路油罐车罐口视觉定位系统
P. R.的应用领域
机器人拆垛系统
1.4 P.R.分类
要在特征空间和解释空间找到一种映射关 系，这种映射称之为假说
特征空间-从模式得到的对分类有用的度 量、属性或基元构成的空间.
特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。 是一种监督分类方法，分类器是概念驱动的。
P.R.分类的主要方法
（3）结构模式识别。 通过考虑识别对象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方式，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的对 象的某些部分与某种典型形式的关系如何。
军事
航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、自动目标识 别
安全
人脸、掌纹、虹膜、手形、语音、签字、监视和报警系统
P. R.的应用领域
一、文字识别 始于1929年，较早
OCR（Optical Character Recognition）
字符识别之牌照识别
字符识别之牌照识别
1.5 P. R.的应用领域
模式的特征向量表示
样本：模式识别中，被观测的每个对象称为样本。如 手写字符识别中的每个手写字符。
特征：对于一个样本，每一个与识别有关的因素称为 一个特征。模式是样本所具有的特征描述。
特征向量：模式的特征集由处于同一个特征空间中的 特征向量表示，特征向量的每一个元素为一个 特征。
模式的特征向量表示
P. R.的应用领域
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。
模式识别讲义
模式识别讲义《模式识别与图像处理》教学讲义上篇模式识别§1. 模式识别序论近年来，科技发展的重要方向之一就是：人类智能的机器化和人造机器的智能化。
前者以计算机、专家系统、神经网络算法等为代表；后者以智能机器人（具有视觉、听觉、触觉、嗅觉等）为典型。
两个方向的努力都归结为一个目标——研究人工智能。
当然，目前科技水平还远没有达到设定目标。
使机器具有人类的智能水平，使机器像人那样进行目标识别尚需艰苦努力。
模式识别是智能的核心功能之一。
换句话说就是模式识别属于人工智能的范畴。
这里所说的智能或人工智能是指用机器完成以往只能由人类方能胜任的智能活动。
包括：①通过视、听、触、嗅觉接受各种自然信息、感知环境；②经推理、分析、判断、综合将感性认识加工成理论知识，进而形成概念、建立方法以及做出决策；③对外界环境的变化和干扰做出适应性反应等等。
模式识别就是要用机器实现上述第一项人类智能活动。
而第二项则已有神经网络、专家系统等仿照人类思维的智能方法。
第三项则是人类早已开始研究的各种自动化技术、自适应控制、自学习控制等。
那么，什么叫做模式识别呢？§1－1 模式识别的基本概念1、模式与模式识别定义一：模式是一些供模仿用的完美无缺的标本；模式识别就是辨别出特定客体所模仿的标本。
定义二：模式是对特定客体的定量的或结构的描述；模式识别是把待识别模式划分到各自的模式类中去。
这里所说的模式类是具有某些共同特性的模式的集合。
两个定义中，模式一词的含义是不同的。
前者指标本，后者指对客体的描述。
本课程中使用定义二，并且作如下狭义约定：模式识别是指利用计算机自动地或有少量人为干预的方法把待识别模式加以分类，即划分到模式类中去。
一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。
模式识别就是研究通过计算机自动的(或人为少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。
模式识别介绍课件
第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
返回本章首页
第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
返回本章首页
第1章 绪论
1.1.1 模式
“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、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。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相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
返回本节
第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
人脸识别的毕业论文
学号：3081818211题目类型：论文(设计、论文、报告)西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现学院：信息科学与工程学院专业(方向)：电子信息工程班级：电信08-2班学生：许文强指导教师：蒋中正2012 年 5 月 20 日摘要人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。
基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。
本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。
关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zhengAbstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the functionKey Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics目次摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1论文的研究历史背景及目的 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的主要内容安排 (3)2 人脸检测及其算法简介 (5)2.1人脸检测介绍 (5)2.2人脸检测的常用方法 (5)2.2.1基于特征的人脸检测方法 (5)2.2.2模块匹配法的人脸检测 (6)2.2.3基于adaboost算法的人脸检测方法 (7)3 基于视频的人脸检测研究及其实现 (8)3.1 MATLAB图像处理工具箱中的视频操作 (8)3.2提取AVI视频文件的帧 (9)3.3对图像进行肤色特征的人脸检测 (11)3.3.1色彩空间及其内容介绍 (11)3.3.2对图像进行预处理 (11)3.3.3对人脸肤色进行建模 (13)3.3.4 检测人脸区域的选定 (14)3.4图像向AVI视频文件的转换 (16)4 人脸检测在MATLAB软件下仿真实现 (18)4.1设计条件 (18)4.2设计流程 (18)4.4.1基于视频的人脸检测的总设计模块图 (18)4.4.2对图像进行人脸检测具体框图 (19)4.3人脸检测的MATLAB实现 (19)4.3.1人脸检测运行结果 (19)4.3.2人脸检测结果分析 (21)5 结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 绪论当前，人脸检测越来越受到大家的关注，它作为生物特征识别中一个非常重要的一个分支，已成为计算机视觉与模式识别领域中非常活跃的一个研究领域。
模式识别-0-绪论
教学内容
绪论 非监督学习方法：聚类分析 线性判别函数与线性分类器设计 贝叶斯决策理论 概率密度函数的估计 特征选择与提取 复习 （2学时） （4学时） （6学时） （6学时） （6学时） （6学时） （2学时）
1. 课堂纪律 禁止大声喧哗 禁止玩手机
教学相关要求
禁止无故缺席和迟到
2. 成绩构成
• 军事领域：巡航导弹的目标识别、场景 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：海量数据分析； • 网络应用：文本、图像、视频等信息载 体的分类。
智能信息研究方向 图像与视觉处理 语言处理
模式识别
语音识别 Biomet别 机器翻译
期刊(Journal)
• IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，PAMI； • Pattern Recognition； • Pattern Recognition Letter； • International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence • 模式识别与人工智能；
信息检索
语言理解
应用举例
• 字符识别：印刷体与手写体，在线与离线
• 医学图像识别与医学信号识别
• 遥感图像分类
• 生物特征识别：（指纹、人脸与虹膜等）
• 智能武器中的ATR：智能战略导弹（巡 航）、智能战术导弹（地空、空地、舰 空、空舰等）
§1.5 统计模式识别系统
待识模式 信息获取及预 处理 特征提取与选 择 识别结果 模式分类
识别(Recognition)：人的识别过程是一个非 常复杂的心理和生理过程。从工程的角度讲， 识别可以看作是一个分类问题。
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。
研究生《模式识别与机器学习》教学大纲--学位课
《模式识别与机器学习》教学大纲Pattern Recognition and Machine Learning第一部分大纲说明1. 课程代码：2. 课程性质：学位必修课3. 学时/学分：40/34. 课程目标：模式识别与机器学习研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为数据分析与处理以及人工智能等领域的学习打下基础。
本课程主要分为两大部分，第一部分主要介绍模式识别，包括模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别在图像分析、语音识别和音频分类等领域的具体应用、存在的问题和发展前景。
第二部分主要介绍机器学习，包括多项式回归、正则方程、逻辑回归、神经网络、深度置信网络、卷积神经网络等，通过教学使学生掌握机器学习的基础理论，以及无监督学习和强化学习等；熟悉常见机器学习的常用算法，以及算法的主要思想和运用方法，并通过编程实践和典型应用实例加深了解。
5. 教学方式：课堂讲授、自学与讨论、课堂上机与实例项目相结合6. 考核方式：考试7. 先修课程：概率论、数字信号处理9. 教材及教学参考资料：（一）教材：《模式识别》第4版，Sergios T等编，电子工业出版社边肇祺，张学工等编著，《机器学习》，Peter Flach. 人民邮电出版社, 2016.（二）教学参考资料：[1]《模式分类》(英文版·第2版)， Richard O等编，机械工业出版社[2]《模式识别导论》，范九伦等编，西安电子科技大学出版社[3]《模式识别》第2版，边肇祺等编，清华大学出版社[4]《神经网络与机器学习（英文版·第3版）》. Haykin S. 机械工业出版社[5]《Deep Learning》. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville. MIT Press第二部分教学内容和教学要求上篇模式识别第一章绪论教学内容：1.1模式与模式识别1.2模式识别的主要方法1.3监督模式识别与非监督模式识别1.4模式识别系统举例1.5模式识别系统的典型构成教学要求：了解模式识别的相关常识与概念，以及一些常用的研究方法。
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
第一章模式识别-绪论PPT课件
第18页/共46页
§1.4 模式识别系统的典型构成
（2）预处理
➢ 去除所获取信息中的噪声，增强有用的信息，及一切必要的使信 息纯化的处理过程。
• 待识别的模式：性别（男或女） • 测量的特征：身高和体重 • 训练样本：15名已知性别的样本特征
2. 模式与模式类：
模式：需要识别且可测量的对象的描述。 这些对象与实际的应用有关，如： 字符识别的模式——每个字符图像 人脸识别的模式——每幅人脸图像
模式类：当用一定的度量来衡量两个模式，而找不出它们之间的差别时， 它们在这种度量条件下属于同一等价类，就说它们是同一模式类。
➢ 例如：数字识别有10个类别，每个数字就是一个类。 ➢ 不同模式类之间是可以区分的，应有明确界限。
• 国内组织：中国自动化学会：模式识别与机器智能(PRMI)专业委 员会，1981年成立，IAPR成员组织；人工智能与模式识别专业委 员会；中国人工智能学会
• 国内学术机构：中科院模式识别国家重点实验室，中科院计算所，
模微式软识研别究学院科，位清置华 大 学 等 。
• 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
➢ 分类决策：分类器在分界形式及其具体参数都确定后，用相应的决策分界对 待分类样本进行分类决策的过程。
第21页/共46页
1.5 模式识别系统实例 模式识别系统实例（一）
• 19名男女同学进行体检，测量了身高和体重，但 件下）这4人是男是女？体检数值如下：
模式识别概论
解：试验样本是人，分为男、女两个类别。二维的主要特征是身高、体重，构 成二维特征空间。已知15人的性别，可以作为训练样本，根据其值确定他们在特 征空间的位置。如下图所示：
Made in CV&PRLab of Shandong University
图中，男性集中于右上方，女性集中于左下方，这就是聚类性质。 采用数理统计方法，可在两个性别之间描绘一条曲线，它是特征x1 （身高）、x2（体重）的函数，表示为d(x1,x2)=0 。 可以确定：
Made in CV&PRLab of Shandong University
模式识别过程的图形表示 ：
Made in CV&PRLab of Shandong University
1.1.3 预处理
模式空间里，针对具体的研究对象，往往需要进行 适当的预处理。预处理的功能包括： （1）清除或减少模式采集中的噪声及其它干扰，提高信 噪比 。 （2）消除或减少数据图像的模糊及几何失真，提高清晰 度。 （3）转变模式的结构，以便后续处理（如非线性模式转 为线性模式） 。
特征空间中每个坐标都是样本的重要特征
样本在特征空间中也是一个点，位置由样本的特征值确定
从模式空间到特征空间所需要的综合分析，往往包含适当的变换和选择， 这个过程称为――特征提取和特征选择
Made in CV&PRLab of Shandong University
判决规则：由某些知识和经验可以确定的分类准则。 根据适当的判决规则，把特征空间里的样本区分成不同的类
就是把某一个样本归属于多个类型中的某一个类型。
Made in CV&PRLab of Shandong University
- 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)。
• 结构模式识别把观察对象表达为一个由基元组成的句 子; 将模式类表达为由有限或无限个具有相似结构特性的模 式组成的集合。 基元构成模式所遵循的规则即为文法, 或称 句法。 与统计模式识别类似, 用已知类别的训练样本进行学 习, 产生该类或至少是这些样本的文法, 这个学习和训练过程 称为文法推断。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 统计分类判决对模式类的统计特性具有非常强的依赖 性, 有时还要考虑人的主观感受。 例如, 在构造判别函数时, 使用的最优准则既可以是主观的, 也可以是客观的; 特征的权 分配体现人的主观重视程度。 • 如图1-3所示, 统计模式识别系统主要由信息获取、 预 处理、 特征提取和选择以及分类器4个部分组成, 其中, 分类 器包括分类器设计和分类决策。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 基于机器学习的模式识别系统由两个过程组成, 即设 计和实现。 设计是用一定数量的样本进行分类器的设计, 这些样本的所属类别已知, 称为训练样本。 实现是用所设 计的分类器对待识别模式进行分类判决。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
•1.3
• 模式识别的本质在于实现元素(表征观察对象)和集合(表 征模式类)的从属关系的判定过程。 根据是否有已知所属类 别的训练样本, 可将模式识别分为监督模式识别和非监督模式 识别。 根据模式识别的基本方法, 可将模式识别分为统计模 式识别、 结构模式识别、 模糊模式识别、 神经网络模式识 别和多分类器融合等。 本节简要介绍模式识别的基本方法。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 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 结合军船目标, 可选用舰船长度、 宽度、 高度等特性。 • 特征是用于描述模式性质(特性)的一种定量的概念, 通 过对模式的分析得到一组特征, 称这个过程为特征形成。 特 征一般有两种表达方法: 一种是将特征表达为数值; 另一种是 将特征表达为基元。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 3. 特征提取和选择 • 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
•图 1-4 结构模式识别系统的组成框图
• 在实际应用中, 统计方法和句法分析往往相互配合、 互相补充。 一般地, 采用统计方法完成基元的识别, 再用 句法分析来表达模式的结构信息。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 3. 模糊模式识别 • 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 4. • 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 模式识别是一种智能活动, 包含分析和判断两个过程。 分析的过程在于确定用于划分模式类的特征及其表达方法; 判断的过程则体现在依据待识别对象的特性, 将其判属于某 一个模式类。 • 模式识别作为一门学科, 属于机器智能, 故属于人工智 能的范畴。 模式识别理论的发展和广泛应用, 极大地推动了 人工智能的发展和应用。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 1. • 统计模式识别把观察对象表达为一个随机向量(即特征 向量), 将模式类表达为由有穷或无穷个具有相似数值特性的 模式组成的集合。 识别是从模式中提取一组特性的度量, 构 成特征向量来表示模式, 然后通过划分特征空间的方式进行 分类。 统计模式识别适用于用较少特征就能描述观察对象的 场合。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 模糊集合论采用隶属度来描述元素属于一个集合的程 度, 用来解决信息的不确定性问题。 模糊模式识别是以模糊 集合论为基础, 对应的判决方式是一种软判决, 识别结果是 观察对象属于每一类的隶属度。 • 根据需要, 利用某种原则可以把模糊模式识别的软判决 结果转化为硬判决。 此时, 隶属度成了用于判决的一个二次 特征。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 4. • 人工神经网络, 简称神经网络, 是由大量简单的处理单 元广泛互连而成的复杂网络, 是在现代生物学研究人脑组织 所取得的成果基础上提出的, 用以模拟人类大脑神经网络结 构和行为。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
•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章模式识别绪论西安电子科技大 学
• (1) 当将特征表达为数值时, 一个模式的d个特征值就构 成了一个特征向量, 记为x, 即
•其中, x的每个分量xi(i=1, 2, …, d)对应一个特征。 • (2) 当特征表达为基元时, 一个模式表述为一个句子, 记为x, 即
•其中， xi(i=1, 2, …, d)为基元，反映构成模式的基本要素。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
•图 1-3 统计模式识别系统的组成框图
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 2. • 对于较复杂的模式, 要对其充分描述需要很多数值特征, 以至过于复杂。 结构模式识别采用一些比较简单的子模式组 成多级结构, 来描述一个复杂模式。 先将模式分解为若干个 子模式, 子模式又分解为更简单的子模式, 依次分解, 直至在 某个研究水平上不再需要细分。 最后一级最简单的子模式称 为模式基元, 要求基元的识别比识别模式本身容易得多。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 2. • 在得到模式的数字化表达后, 往往需要对它进行预处 理, 以便去除或减少噪声的影响, 突出有用信息。 • 对于图像信息, 采用数字图像处理技术作为其预处理 技术, 常用的方法有几何校正、 图像增强、 图像还原等。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 对于语音信息, 采用数字语音处理技术作为其预处理 技术。 作为一种一维信号, 除了它和人耳特性有关的一些 特殊方法外, 也可以用一般的信号处理方法进行处理。 • 对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其 目的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
•图 1-2 信息获取示意图
• 不同性质的信息需要不同的传感器设备, 有的传感器和 A/D转换设备是融为一体的, 有的则是分离的。 例如, 对于视觉 信息, 可以先采用摄像机完成光电转换, 再采用图像采集卡完成 A/D转换; 也可以采用数字化摄像机(CCD)、 数码相机直接获 得数字信息。 数字图像(或视频)是视觉信息的数字化表达。 对于听觉信息, 可以先采用话筒完成声电转换, 再采用声卡完成 A/D转换; 也可以采用数字录音机直接获得数字信息。 数字语 音是听觉信息的数字化表达。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 通常用于描述模式性质的特征很多, 需要从一组特征中 挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数, 即特征选择。 • 特征提取是指采用映射(或变换)实现由模式测量空间向 特征空间的转变, 或者将特征空间的维数从高维变成低维。 例如, 现有的遥感成像光谱仪波段数达数百个之多, 如果直接 用原始数据进行地物分类, 会因数据量太大而导致计算复杂, 且分类效果不一定好, 可通过映射或变换的方法, 由原始数据 空间变换到特征空间, 得到最能反映模式本质的特征, 同时降 低空间维数。
第1章模式识别绪论-西 安电子科技大学
2020/11/25
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
•1.1 模式识别的基本概念
• 人们在日常生活中, 几乎时时在进行类识别活动。 对于视 觉而言, 眼睛收集外界信息传至大脑, 由大脑对所接收的视觉信 息进行识别和理解。 视觉信息识别是低层次的类识别, 例如, 当 我们看见一只猫时, 很容易识别出猫这一动物的类别。 而高层 次的视觉理解, 是通过分析直观的观测结果得到更深层次的信 息, 这对人的知识和素质有很强的依赖性。
第1章模式识别绪论西安电子科技大 学
• 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。