模式识别结课论文
计算机视觉论文
计算机视觉论文1000字计算机视觉是指计算机利用图像处理、模式识别、计算几何、人工智能等技术实现对图像的理解与分析，从而使计算机从图片、视频等视觉信息中获取更丰富的信息，并利用这些信息完成人们所需要的各种功能和任务。
下面介绍几篇比较经典的计算机视觉论文。
1. R-CNN: Object Detection via Region-based Convolutional Networks这篇论文由Ross Girshick等人在2014年提出，是深度学习在目标检测领域的开山之作。
该方法将传统的滑动窗口式检测方式替换成针对提取候选区域的局部卷积神经网络（region-based convolutional network, R-CNN）。
此方法首先提取一系列候选框（region proposals），然后将这些框区域输入到卷积神经网络中进行分类和回归。
该模型最终能够实现高准确率的目标检测，同时也大大缩短了计算时间。
2. Deep Residual Learning for Image Recognition这篇论文由Kaiming He等人于2016年提出。
该论文主要研究了深度网络的深度和精度之间的矛盾，并提出了残差学习的思路。
残差学习通过增加跨层连接，将网络的前后输出进行直接相加，从而使得网络学习到不同的特征时不会失去过多原有的信息。
这种方法的应用不仅能够提高深度网络的精度，还能够帮助深度网络降低梯度消失等问题。
3. Generative Adversarial Networks该论文由Ian Goodfellow等人于2014年提出。
这是一种生成式模型，通过在训练过程中，同时训练一个生成器网络并一个判别器网络，从而实现高效的数据生成。
该方法的创新之处在于将生成式模型的随机噪声与判别式模型的决策结合起来，通过互相博弈的方式逐渐提升网络的表现。
该方法不仅能够生成高质量、多样性的样本数据，也可以在图像修复、语音识别等任务中得到广泛应用。
模式识别大作业
模式识别大作业引言：转眼之间，研一就结束了。
这学期的模式识别课也接近了尾声。
我本科是机械专业，编程和算法的理解能力比较薄弱。
所以虽然这学期老师上课上的很精彩，但是这学期的模式识别课上的感觉还是有点吃力。
不过这学期也加强了编程的练习。
这次的作业花了很久的时间，因为平时自己的方向是主要是图像降噪，自己在看这一块图像降噪论文的时候感觉和模式识别的方向结合的比较少。
我看了这方面的模式识别和图像降噪结合的论文，发现也比较少。
在思考的过程中，我想到了聚类的方法。
包括K均值和C均值等等。
因为之前学过K均值，于是就选择了K均值的聚类方法。
然后用到了均值滤波和自适应滤波进行处理。
正文：k-means聚类算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数。
k-means 算法接受输入量k ；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
均值滤波是常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。
它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘。
均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身）。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y）m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
时间序列分析中模式识别方法的应用-模式识别论文
时间序列分析中模式识别方法的应用摘要：时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样。
时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理，挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。
经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果，但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征，使得预测系统未来的全部行为几乎不可能，对系统行为的准确预测效果也难以令人满意，很难对系统建立理想的随机模型。
神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理，可以对一些非线性系统的行为作出预测，这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。
【1】本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析，并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。
关键字：时间序列分析模式识别应用1 概述1.1 本文主要研究目的和意义时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支，它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，即对模型定阶、进行参数估计，以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。
由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位，因此，有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。
目前，结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。
时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科，已有一整套分析理论和分析工具。
传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据，从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。
研究方法着重于全局模型的构造，主要应用于对系统行为的预测与控制。
时间序列分析主要用于以下几个方面：a 系统描述：根据观测得到的时间序列数据，用曲线拟合的方法对系统进行客观的描述；b 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理；c 未来预测：一般用数学模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值；d 决策和控制：根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到偏离目标时便可进行控制。
模式识别导论
基于模式识别的个人认识班级自动化1002班姓名刘永福学号 1009101016摘要：本文主要介绍了模式识别的基本理论概念及算法，通过对模式识别的几种算法的概括、分析，推出算法的要求及步骤，实现样本的基本分类要求。
主要包括模式识别及模式识别系统的基本概念以及应用领域、线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明、非线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明。
一．模式识别及模式识别系统（1）模式识别的基本概念模式识别是以计算机为工具、各种传感器为信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类，包括人类在内的生物体的一项基本智能。
对于模式和模式识别有“广义”和“狭义”两种解释：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。
此时，模式识别是生物体(包括人)的基本活动，与感觉、记忆、学习、思维等心理过程紧密联系，是透视人类心理活动的重要窗口之一。
从这个角度讲，模式识别是研究生物体如何感知对象的学科，属于认识科学的范畴，是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，常被称做认知模式识别。
具体来说，它是指人们把接收到的有关客观事物或人的刺激信息与他在大脑里已有的知识结构中有关单元的信息进行比较和匹配，从而辨认和确定该刺激信息意义的过程。
正是通过认知模式识别，我们才能认识世界，才能辨别出各个物体之间的差别，才能更好地学习和生活。
狭义地说，模式是为了能让计算机执行和完成分类识别任务，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)。
计算机模式识别就是指根据待识别对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法确定对象的类别的学科，是数学家、信息学专家和计算机专家的研究内容。
因此，模式识别的研究主要集中在认知模式识别和计算机模式识别这两个方面。
模式识别人工智能论文【范本模板】
浅谈人工智能与模式识别的应用一、引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别（一)人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。
从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
（二)模式识别。
神经网络论文
人工智能专题报告题目模式识别及人工神经网络概述姓名专业学号学院电脑科学与技术学院内容摘要：模式识别是一项极具研究价值的课题，随着神经网络和模糊逻辑技术的发展，人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段，也使得这一古老的课题焕发出新的生命力.目前国际上有相当多的学者在研究这一课题，它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。
人工神经网络为数字识别提供了新的手段。
正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。
关键词：模式识别，神经网络，人工智能，原理，应用Abstract：Pattern recognition is an extremely valuable project research, with neural network and fuzzy logic technology development, people on this subject, and adopted many new methods and means, also make the ancient subject coruscate gives new vitality. Current international has quite a number of scholars in the study of this topic, and it includes pattern recognition field of typical problems: the data acquisition, processing and selection, input data express choice, the choice of mode identification classifier and using samples of the reader has guidance training. Artificial neural network for digital recognition to provide a new way. It is neural network which has this kind of self-organization self-learning capability, generalization, nonlinear and computing highly parallel ability makes the pattern recognition become the neural network was the most successful application fields.引言具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。
模式识别人工智能论文
模式识别人工智能论文
模式识别是计算机视觉（CV）领域中重要的研究内容，也是人工智能（AI）领域中关键技术之一、模式识别通过分析不同类型的数据，识别出
其中的模式，以便对输入的特征或材料进行分类和分析。
它被用于更广泛
的计算机视觉应用，如图像分割，图像检索，图像检测，图像建模，图像
深度学习，机器视觉，以及计算机自动控制等应用。
目前，深度学习技术在模式识别领域取得了重大进展。
深度学习模型
具有有效的表示学习能力，可以从大量复杂数据中学习特征，从而更加准
确地预测和分析出数据中的模式。
例如，深度学习模型可以用于图像识别，通过训练模型来学习图像中各个对象的特征，从而可以准确地识别和分类
图像中的对象。
另外，语音识别也可以借助深度学习模型，根据不同语音
的特征，识别出不同的语音。
此外，深度学习模型可以用于识别和分析文本，可以分析文本中的主题，情感，语义等信息。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，模式识别技术也在不断地演
进和创新，提高了视觉计算和人工智能的性能。
论文模型总结范文
摘要：本文旨在对某篇论文中的模型进行总结，通过对模型的结构、原理、优势及局限性的分析，为后续研究提供参考。
本文将从模型背景、模型结构、模型原理、模型优势、模型局限性等方面进行论述。
一、模型背景随着人工智能技术的不断发展，深度学习在各个领域得到了广泛应用。
本文所研究的论文针对某具体问题，提出了一种基于深度学习的模型。
该模型在实验中取得了较好的效果，具有一定的研究价值。
二、模型结构该模型主要由以下几个部分组成：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化等处理，提高数据质量。
2. 特征提取：利用卷积神经网络（CNN）提取图像特征。
3. 分类器：采用全连接神经网络（FCN）对提取的特征进行分类。
4. 损失函数：采用交叉熵损失函数，使模型在训练过程中不断优化。
5. 优化器：采用Adam优化器，加快模型收敛速度。
三、模型原理1. 数据预处理：通过对原始数据进行预处理，提高数据质量，使模型更容易学习到有效特征。
2. 特征提取：CNN是一种深度学习模型，具有强大的特征提取能力。
通过在图像上滑动卷积核，提取图像局部特征，进而得到全局特征。
3. 分类器：FCN是一种用于图像分类的深度学习模型。
通过对提取的特征进行全连接，将特征映射到分类结果。
4. 损失函数：交叉熵损失函数是一种常用的分类损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异。
5. 优化器：Adam优化器是一种自适应学习率优化器，能够有效提高模型收敛速度。
四、模型优势1. 准确率高：该模型在实验中取得了较高的准确率，表明模型具有较强的分类能力。
2. 通用性强：该模型适用于多种图像分类任务，具有较好的通用性。
3. 实时性好：模型结构简单，计算速度快，具有较高的实时性。
五、模型局限性1. 训练数据量：该模型在训练过程中需要大量数据，对于数据量较小的场景，模型性能可能受到影响。
2. 计算资源：模型训练过程中需要较高的计算资源，对于计算资源有限的场景，模型训练速度较慢。
模式识别发展及现状综述
模式识别发展及现状综述
目前，模式识别已经成为数据处理和分析技术中一个重要的组成部分，它在不同的应用领域中得到了广泛的应用，比如生物识别，自动机器人，
语音识别等。
模式识别是一种使机器获得能力，以识别和理解事物的能力，它把视觉，听觉，触觉等信息的处理过程变成可实现的机器任务，从而从
大量的信息中提取有用的信息，达到其中一种有意义的目的。
模式识别的研究有着悠久的历史，其发展历程大致可分为四个阶段：
传统模式识别，统计机器学习、深度学习和智能，每一阶段都为模式识别
技术的发展奠定了基础。
传统模式识别可以追溯到1900年以前，主要是通过规则来识别特征
或分类样本。
在传统模式识别阶段，主要有基于特征的模式识别、基于模
型的模式识别和基于结构的模式识别。
基于特征的模式识别主要是提取具
有代表性的特征，并根据特征判断类别之间的差异；基于模型的模式识别
则是根据建立的模型，通过最小二乘法或最小化误差函数，识别特征；基
于结构的模式识别则是抽取数据中的空间结构特征，从而实现类样本的聚
类分离。
随着计算机处理速度的不断提高，统计机器学习技术也取得了很大的
进展。
毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]
![毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/fcd8d79527d3240c8547ef9b.png)
毕业设计基于模式识别的水果智能分类系统基于模式识别的水果智能分类系统摘要本论文综合运用了数字图像处理，模式识别的理论来构建起一个简单的水果智能分类系统。
实现了在相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和种类识别，在此基础上设计出了基于人工神经网络的水果智能分类器，由计算机自动调整神经网络中各个权值，达到水果种类识别的自动化。
数字图像处理对源位图进行了加工，是特征提取的基础。
数字图像处理的理论涉及到彩色图像的灰度化、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。
其中，二值化采用了基本自适应门限的方法。
模式识别包括了特征提取和分类器的设计，是种类识别的关键。
特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。
分类器的设计主要采用了人工神经网络的方式来实现，具体说来是利用了神经网络中反向传播算法来进行网络训练，并利用训练结果完成了水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应门限反向传播算法A Intellective System for Fruit ClassificationBased on Pattern RecognitionAbstractIn this paper, we apply the theory of digital image processing and pattern recognition to construct a simply and intellective system for fruit classification based on pattern recognition. We have already fulfilled characteristic withdrew and type recognition for the pictures of fruit which are photographed under the same condition .We have also designed a categorize machine based on artificial neuro-network , which can adjust the weights of neuro-network automatically by computer in order to recognize the type of the fruit.Digital image processing deals with the original bitmap ,which is the basis of characteristic withdrew .The theory of digital image processing refers to the gradation of color image ,median filter ,image binary, outline withdrew ,the seed fills ,outline track and so on. Among them, image binary makes use of the basic auto-adapted threshold method.Pattern recognition involves characteristic withdrew and the design of categorize machine, which are the keys of type recognition. The characteristic withdrew has mainly used fruit's geometry characteristics ,which reflect fruit’s size and shape .The categorize machine is designed by means of artificial neuro-network, which uses the algorithm of Back-Propogation in detail and completes the fruit type intelligent recognition by using the training results. Keywords:characteristic withdrew, artificial neuro-network, image binary, basic auto-adapted threshold, the algorithm of Back-Propogation.目录摘要 (I)Abstract (III)第1章绪论 (6)模式识别的发展情况 (6)模式识别和模式的概念 (6)模式识别的应用 (7)水果智能分类系统的研究情况 (7)国内研究现状 (7)国外研究现状 (8)第2章图像采集 (9)图像采集的几种方法 (9)本课题所采用的图像采集方法 (9)第3章图像预处理 (11)数字图像处理的基本内容 (11)常用的几种图像文件 (11)与设备无关位图 (12)位图的显示 (14)彩色图像的颜色空间转换 (15)彩色图像的灰度化处理 (17)将伪彩色图像转化为灰度图 (17)将24位真彩位图转化为灰度图 (17)中值滤波 (18)图像的二值化处理 (18)基本全局门限 (19)基本自适应门限 (20)第4章图像分割与特征提取 (21)消除小杂质区域面积 (21)二值图像的区域标记 (21)二值图像的小区域消除 (22)消除大杂质区域 (22)轮廓提取 (23)种子填充 (24)消除杂质区域 (25)特征提取简介 (25)本系统的特征提取 (26)特征形成 (26)特征获取 (26)第5章分类器的设计 (28)人工神经网络基础 (28)人工神经元 (28)前馈神经网络 (29)反向传播算法的应用(BP法) (29)数据归一化 (29)BP算法 (30)神经网络设计思路 (32)结论 (34)致谢 (36)参考文献 (35)附录 (32)第1章绪论1.1模式识别的发展情况模式识别[1]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年代初迅速发展成一门学科。
“模式识别”课程开放式案例教学设计
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“ 式识 别 ” 程 理 论 性 强 ， 及 的 数 学 知识 较 模 课 涉
关 键 词 ： 放 式 案 例 教 学 ｝ 堂 研 讨 ； 式 识 别 开 课 模
中图 分 类 号 ： ３ Ｇ４ ４
文献标识码 ： Ａ
文章 编 号 ：０ ８０ ８ 《 ０ １ ０ １ ３ ０ １０ ６ ６ ２ １ ）３０ ０ —３
Ｏｐｅ ｎ ｔ ｎｃ ａ ｈｉ ｓｇ ｆ Ｐａ ｔ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ Ｃｏ ｒ ｅ ｎ Ｉ ｓ ａ ｅ Ｔｅ ｃ ｎｇ Ｄｅ ｉ ｎ ｏ ｔ ｅ ｎ Ｒｅ ｏ ｎ ｔｏ ｕ ｓ
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基于模式识别的信号分析与处理
基于模式识别的信号分析与处理在现代科技的不断发展中，各种电子设备的应用越来越广泛，其中信号处理技术也逐渐成为许多领域中的重要组成部分。
而基于模式识别的信号分析与处理正是其中的一种核心技术。
本文将从模式识别技术的基本原理、信号处理技术的应用以及未来发展方向等方面进行详细探讨。
一、基本原理模式识别技术是指利用一定的数学方法，对输入的各种数据进行分类、识别和控制的一种计算机智能处理技术。
在信号处理技术中，基于模式识别的方法主要是利用计算机程序对信号进行特征提取，并在此基础上进行分类和识别。
特征提取是模式识别中一个极其重要的步骤。
在信号处理中，特征提取是将原始信号转换为一组数值向量的过程，这些向量可以反映信号的主要特征。
例如，对于心电图信号，可以提取RR间隔、QRS波群宽度和ST段的斜率等特征。
在特征提取完成后，就可以对信号进行分析和识别了。
二、信号处理技术的应用1.生物医学领域生物医学领域是模式识别技术应用最为广泛的领域之一。
在生物医学信号处理中，模式识别技术可以应用于心电图信号、脑电图信号、电生理信号和生物医学图像等各种信号的处理。
例如，在人工智能辅助医疗中，模式识别技术可以用来诊断心脏病、癌症和糖尿病等疾病。
2.智能交通领域在智能交通领域中，模式识别技术主要应用于车辆识别、行人识别和驾驶员识别等方面。
例如，在自动驾驶汽车领域，模式识别技术可以通过识别不同的信号来确定车前的障碍物，并根据障碍物的类型和位置来制定相应的避让策略。
3.金融领域在金融领域中，模式识别技术主要应用于金融数据的分析和预测。
例如，在股票市场中，模式识别技术可以通过对股票价格的历史数据进行分析，来预测未来的价格走势。
此外，模式识别技术还可以用于信用评级和欺诈检测等方面。
三、未来发展方向随着各种信号处理技术的不断发展，模式识别技术也在不断地进化和完善。
未来，模式识别技术将继续在各个领域中发挥着重要作用。
1.机器学习机器学习是一种基于数据的自动化过程，可以自动提取数据中的模式。
模式识别英文文献阅读
My Feeling to this CurriculumIn terms of the degree of difficulty of this curriculum,I think it is a little bit higher than the basic requirement to undergraduate students, because most of us have not gained a comprehensive understanding of algorithm and laid a solid foundation of mathematics in our first year. However, after learning some basic knowledge of picture processing, using Matlab as a data processing tool is no longer a formidable task for me. Overall, this course is quite helpful and challenging to undergraduates who have some desire for continuing their study and research in remote sensing after graduation.Through this course, I have gained a better understanding of how to process pictures with more than three wavebands and got to know some classical algorithms in the field of pattern recognition, like K-means,KNN and PCA. Among all of them,what impressed most is K-means.My Experience of Studying K-means algorithmBefore learning this curriculum, I have already had access to this algorithm by participating in the project approval of our university, and the name of our project is …The Cluster Analysis of College students‟ attributes‟. At that time,the principal idea of K-means was used for reference to classify sample students, and the GPA, the family financial situation, the index of happiness and etc. have been regarded as students‟ basic attributes whose degrees of relevance and weights play an important role in clustering.During this course, I have attained a deeper comprehension of the usage of K-means‟idea in processing remote sensing data. To be honest, it is really a difficult task. First of all, unlike common chromatic pictures which have only three wavebands, remote sensing pictures have four or even hundreds of wavebands.That means a single pixel of which enjoys a greater quantity of attributes; therefore, in order to process more informative pictures, our programme should be able to calculate the weighted distance from each pixel to the randomly selected cores of clustering and classify it to the most proximate class in a shorter period of time. As a result of that, I have modified the circulatory part of my programme many times for the sake of its efficiency of operation. Moreover, from the perspectives of the selection of the cores of clustering, the more iterations have been set up ,the more stable the cores are; however, setting up more iterations implies longer operation; therefore, we have to select typical samples as cores of clustering according to the classified result of our first task at the beginning. Unfortunately, I did not get an ideal classification when using the software ENVI to classify.Dissertations ReadingBy making a classification of remote sensing picture given with the concept of K-means, I gradually realized the drawbacks and the limitations of this algorithm. They are having to obtain the number of clusters of data sets in advance and the sensitivity to selecting initial clustering centers. Accordingly, I have read five Englishdissertations which are highly related to the methodology of improving the efficiency and effectiveness of this algorithm, and I benefit greatly from those thoughts.1.Improved k-means clustering algorithm(Journal of Southeast University)In this dissertation, the concept of a silhouette coefficient is introduced to help determine the initial clustering centers.The optimal clustering number K opt of a data set with unknown class information is confirmed by calculating the silhouette coefficient of objects in clusters under different K values. Then the distribution of the data set is obtained through hierarchical clustering and the initial clustering-centers are confirmed. Finally,the clustering is completed by the traditional k-means clustering. In this method, different clusters can be reasonably distinguished and the outliers can be efficiently recognized.Overall,This algorithm conquers the diversity of result clusters and optimizes the quality of clustering.In my opinion, this paper validates the efficiency of the algorithm by testing cases, as when one object cannot be dispatched to a single cluster,we need to distribute the object to several clusters based on different possibilities.However, because of the idea of hierarchy based on, this algorithm will greatly enhance the calculated amount of classification and complexity of calculating.2.Global Optimising K Value for Semi-Supervised K-means Algorithm (Journal of Beijing Jiaotong University)This paper show us a new method which has broken the limits that traditional methods have in selecting samples as the K value. It can direct and plan a great amount of supervision data by using only a small amount of labeled data. Combining the distribution characteristics of data sets and monitoring information in each cluster after clustering, we are able to use the voting rule to guide the cluster labeling in the data sets. By comparing the results of its experiment and traditional methods of classification, we can clearly witness that this method enjoys more efficiency of finding the best data sets for K values and clustering center. Generally, it can enhance the performance of clustering.Taking my own experience as an illustration , in order to shorten the operation, I have used the method of labeling for reference to process the high-optical-spectrum data. If the picture given has a colossal amount of pixels, labeling training data can be a better method to process it in a short time.3.Learning algorithm for RBF Neural Networks based on Improved K- means algorithm (Computer Engineering and Application )This paper a at solving the sensitivity to the initial clustering center of traditional K-means algorithm and introducing an improved learning algorithm based on improved K-means algorithm. The new algorithm optimizes k-means algorithm with subtractive clustering algorithm to eliminate the clustering sensitivity,and constructs RBF neural networks with the optimized k-means algorithm.The simulation results demonstrate the practicability and the effectiveness of the new algorithm. Unfortunately, in spite of the fact that this method can stabilize the clustering center, it enhances the complexity of calculating to a vast degree. Because using subtractiveclustering algorithm to process the data in advance adds difficulty and calculated amount to later clustering.4.Optimizing k-means clustering results with standard software packages (Computational Statistics and Data Analysis)This paper illustrates us another concept of solving the sensitivity to selecting initial clustering centers and proposes a simple procedure that can be invoked to improve the default solution. K-means algorithm, actually, is an iterative algorithm that requires specification of a starting configuration, and many packages use a random start unless the user declares otherwise. For example, Some packages, however, base the default starting option on a preliminary analysis such as hierarchical clustering. This does not allow users to produce different “replicate” solutions, so the temptation is to treat the final solution as a global rather than local optimum. In this regard, an iterative scheme that generally improves on the default solution is suggested.Specifically, to apply this idea to K-means clustering from a fixed starting point we iterate the algorithm, we need to perturb the cluster membership at each iteration but decrease the probability of moving individuals between clusters as the iterations in the meantime. And the above iterative refinement will generally improve the effectiveness of clustering. What I gained from the paper is that the more comprehensive your iterative scheme are, the more typical clustering center can be selected.5.Queuing Theory Supervising K-means Clustering Algorithm and ITS Application in Optimized Design of TTC Network (Journal of Astronautics) This paper proposes an improved K-means clustering algorithm for optimization design of network. it analyzes the call process by queuing theory and calculated the least network group , which was the initial K of K-means clustering. Although this paper is not highly related to what we have learned from pattern recognition, the concept of queuing can be appropriately brought in selecting the initial K. Queuing theory, which can analyze and infer intersection delay formation against non-saturated and oversaturated conditions of communication for information, is widely available in the field of operational research. It can helps K-means calculate the initial K and reduces the computational complexity. However, there are some knotty problems followed. The problem is that the sum (S = INT(λ/μ) + 1) was not generally the best result because of the asymmetrical distributing. Accordingly, adding the idea of the queuing theory to K-means algorithm means that we have to pay more attention to resource consumption to avoid jam of the system programmed by ourselves.Overall, this new concept is quite useful and creative ; however, the field of being referred of which is quite restricted.Hence, we should thick twice before making use of it in big data processing.Advice for this curriculumDue to the high demands for mathematics of this curriculum ,setting aside more time for us to pick up some basic theories of statistics and linear algebra can be beneficial to our for figuring out those algorithm. Moreover, most of us are in great need of the help from assistants.Hopefully,the assistants could instruct us more in their spare time.。
模式识别与智能系统硕士毕业论文选题(100个)
模式识别与智能系统硕士毕业论文选题（100个）网络头像的识别与分类研究基于深度学习的前列腺癌超声图像辅助诊断技术研究基于多模型交互的关键设备剩余寿命预测目标驱动的移动机器人自主导航研究基于C3D-BiLSTM网络和代价敏感学习的阿尔兹海默症图像分类算法分布式延时工业系统软测量建模与应用基于显著性区域的无参考图像质量评价方法研究弱监督时序动作检测算法研究基于判别式分类器的视频目标跟踪算法研究基于情感特征解耦学习的表情识别方法研究非线性系统滤波粒子退化解决策略与方法研究视频超分辨率重建中的细节保持算法研究基于视频内容的动态摘要生成算法研究基于目标表示增强的相关滤波跟踪算法研究基于GNN的小样本分类算法研究基于非负矩阵分解的降维方法研究与应用基于编解码模型的视频文本描述算法研究基于GAN和GRU的时间序列预测和填补方法研究人与物交互行为识别方法研究混合交叉熵算法求解模糊分布式流水线复杂调度问题神经网络多任务连续学习中灾难性遗忘问题的研究基于深度学习的可回收垃圾视觉分拣系统基于人体姿态迁移的视频生成方法研究基于图卷积的图像文本描述算法研究基于深度度量学习的小样本图像分类方法研究多源域深度迁移学习方法研究基于线结构光的旋转物体动态三维测量方法第一视角行为识别算法研究核相关滤波与卷积神经网络相结合的目标跟踪算法的研究基于主动Lamb波的碳纤维复合材料疲劳损伤结构健康监测方法研究面向森林火情的无人机航迹规划算法研究基于U-net的光纤散斑图像复原研究管路系统的分数阶减振降噪研究及故障分析管路系统的分数阶减振降噪研究及故障分析基于SiamRPN网络的回归损失函数及视觉跟踪研究基于信号质量评估的日常血氧及心率检测研究基于YOLOv3的目标检测方法研究基于扫频听觉诱发电位的听力损失检测方法研究基于光度学分析的高精度结构光三维重建方法研究基于神经肌肉生理信息的吞咽与发音功能评估方法研究基于机器学习的医学影像模态转换及其临床应用基于智能鲁棒模式识别的临床可行的多自由度控制假肢方法研究基于深度学习的磁共振动态成像基于孪生网络的单目标跟踪算法研究复杂场景下基于YOLOv3的人脸检测研究基于学习人类策略的移动机器人控制方法研究基于多源神经信号融合的人体运动意图识别研究肝肿瘤超声引导穿刺机器人的系统设计与控制基于中层语义表征的视频行为分析识别方法研究基于视觉的机械臂智能抓取系统研究基于主动红外入侵探测器的室内人员计数方法研究基于深度学习的金刚石锯片裂纹检测方法研究基于迁移强化学习的跨区互联电网调度优化多品种单站点外骨骼人机生产线系统的建模与优化研究快速超像素图像分割算法及其应用研究基于点云数据的SLAM图优化研究基于机器视觉的碳纤维预浸料表面质量检测研究基于机器视觉的汽车路况感知技术研究纤维素基离子电驱动器与纳米发电机的设计及性能研究基于磁阻测量的硬质合金锯片检测方法研究网约车用户出行行为分析及需求预测——以海口市为例服务机器人远程过程调用框架设计与实现——以表情识别为例基于2D旋转激光的室内三维SLAM技术研究基于网络表示学习的异常用户检测方法研究基于深度神经网络的高光谱波段选择方法研究基于SSD的小目标检测算法研究基于注意力机制的生成式对抗网络的图像增强和补全算法研究机载综合导航系统建模及其实现基于生成式对抗网络的图像识别研究基于移动端的艺术品智能识别地下隧道电缆环境下的少样本目标检测算法研究基于xPC实时平台的HIL架构设计关键技术研究与实现PROFIBUS现场总线通信性能仿真研究常规岛仪表系统可靠性建模分析AST电磁阀失电特性研究与可靠性分析规模化风电机组调频性能关键技术研究及应用核电常规岛给水系统可靠性分析及故障诊断基于自由基光谱的预混火焰温度检测研究前臂静脉特征的提取与匹配方法研究基于深度信息的室内场景分割算法研究基于语义分割的图像篡改盲取证技术研究永磁同步电机转速环控制策略研究基于深度学习的极光局部结构识别与定位基于双目视觉的道路场景语义分割技术研究基于强化学习的足式机器人控制方法研究考虑动态干扰和间歇运动的运动目标检测方法研究基于LoRa物联网组网方法研究与系统实现面向康复的运动想象脑电分析及结合VR训练研究基于组合模型的燃煤电站电煤库存短期预测方法研究基于可分离信号的Wiener模型辨识方法研究基于案例推理的时间限制进食治疗肥胖方法研究面向旅游领域的实体预测方法研究基于改进RPN的深度学习目标检测方法研究基于物联网技术的图像火焰检测系统设计基于姿态分析和局部特征的人脸识别系统研究基于卷积神经网络的飞机蒙皮紧固件腐蚀损伤检测研究贝叶斯网络分类器的参数学习算法研究与实现基于稀疏表示的超分辨率重建关键技术研究基于DSmT的多粒度信息融合方法及其应用研究基于先验约束的超分辨率图像复原方法研究。
模式识别技术实验报告
模式识别技术实验报告本实验旨在探讨模式识别技术在计算机视觉领域的应用与效果。
模式识别技术是一种人工智能技术，通过对数据进行分析、学习和推理，识别其中的模式并进行分类、识别或预测。
在本实验中，我们将利用机器学习算法和图像处理技术，对图像数据进行模式识别实验，以验证该技术的准确度和可靠性。
实验一：图像分类首先，我们将使用卷积神经网络（CNN）模型对手写数字数据集进行分类实验。
该数据集包含大量手写数字图片，我们将训练CNN模型来识别并分类这些数字。
通过调整模型的参数和训练次数，我们可以得到不同准确度的模型，并通过混淆矩阵等评估指标来评估模型的性能和效果。
实验二：人脸识别其次，我们将利用人脸数据集进行人脸识别实验。
通过特征提取和比对算法，我们可以识别不同人脸之间的相似性和差异性。
在实验过程中，我们将测试不同算法在人脸识别任务上的表现，比较它们的准确度和速度，探讨模式识别技术在人脸识别领域的应用潜力。
实验三：异常检测最后，我们将进行异常检测实验，使用模式识别技术来识别图像数据中的异常点或异常模式。
通过训练异常检测模型，我们可以发现数据中的异常情况，从而做出相应的处理和调整。
本实验将验证模式识别技术在异常检测领域的有效性和实用性。
结论通过以上实验，我们对模式识别技术在计算机视觉领域的应用进行了初步探索和验证。
模式识别技术在图像分类、人脸识别和异常检测等任务中展现出了良好的性能和准确度，具有广泛的应用前景和发展空间。
未来，我们将进一步深入研究和实践，探索模式识别技术在更多领域的应用，推动人工智能技术的发展和创新。
【字数：414】。
模式识别论文(Pattern recognition)
模式识别论文（Pattern recognition）Face recognition based on sparse representationImage sparse representation of the image processing in the exergy is very suitable for image sparse representation of the image obtained by decomposition of gaugeThe calculations are enormous. Using MP implementation method based on image sparse decomposition algorithm using genetic algorithm for fast exergy processThe best atom is decomposed at each step.The problem of face recognition is a classical pattern recognition problem. In recent years by the Exergy Theory of compressed sensing based on dilute inspired exergySparse representation of face recognition technology has been extensively studied. Face recognition based on sparse representation is the construction of words using training picturesThe sparse linear combination coefficients and exergy exergy code by solving an underdetermined equation to obtain the test images according to these coefficientsThe image recognition classification.Keywords image processing in the sparse representation of the MP within the genetic algorithm of sparse decompositionFace, recognition, via, sparse, representationAbstract:, sparse, representation, of, images, is, very, suitable,, for, image, processing,But, the, computational, burden, in, sparse, decomposition, process, image, is, huge,, A, newFast, algorithm, was, presented, based, on, Matching, Pursuit (MP), image, sparseDecomposition. At, first, Genetic, Algorithms (GA), was, applied, to, effectively, searchIn, the, dictionary, of, atoms, for, the, best, atom, at, each,, step, of, MPFace, recognition, problem, is, a, classic, problem, of, pattern,, recognition., In, recentYears, inspired, by, the, theory, of, perception, is, compressed, sparseRepresentation-based, face, recognition, technology, has, been, widely, studied., FaceRecognition, based, on, sparse, representation, is, to, take, advantage,, of, the, trainingImages, constructed, dictionary, owed, by, solving, a, the, most,, sparse, linear, combinationCoefficients, given, equation, to, obtain, the, test, images, then, these, coefficients, toIdentify image classification.Key words: image processing; sparse representation; sparse decomposition;Matching Pursuit; Genetic Algorithms0 Introduction the current face recognition technology of rapid development especially the exergy basedStatic face detection and recognition, and face feature extractionMulti face recognition based on multi pose has been achievedA great deal of research. But the exergy exergy in more complex environmentsSuch as facial expression recognition, illumination compensation and Guang ZhaomoThe establishment of the model, the treatment of age changes, and a variety of testing dataThere is a lack of effective methods for fusion.Face recognition includes three steps in face detectionMeasurement, face feature extraction, face recognition and verification. There arePeople on thisExtension of the exergy based on the above three stepsOn Exergy increased early standardization, and correction and later pointsClass and management these two steps.The research of face recognition started in the late 1960sL2]. Has experienced 40 years of development. Roughly divided into threeThree stages:The first stage is the initial stage from 60s to the end of exergyLate 80s. The main technique adopted at that time was baseTo set the structure characteristics of the face recognition method of exergy isAs a general pattern recognition problem is studied. generationThe figures include Bledsoe (Bledsoe) and Gordon Stein(Goldstein), Harmon (Harmon), and Kim Wu Hsiung(KanadeTakeo) et al. At that time almost all were identifiedThe process relies on manual operation and results in no exergy into very important practical applications in not many basically noHave practical application.The second stage is in the exploration stage from 70s to eightThe ten age. During this period, as well as engineers in the smokeLead neuroscientists and psychologists to the fieldResearch. The former is mainly through the perception mechanism of the human brainTo explore the possibility in automatic face recognition while the orderSome theoretical obtained has some defects and partial nature but inEngineering techniques for design and implementation of algorithms and systemsThe personnel have the important theory instructionsignificance.The third stage is the stage of rapid development in the last century from the nineFrom the ten to the present. Computer vision and pattern recognition technologyIn the rapid development of computer image processing technology and drivesThe rapid development of face recognition. Governments are also heavily financedIn the study of face recognition and achieved fruitful results.Among them, Eigenfaee and Fisherface is this momentThe most representative, the most significant achievements of the twoThree kinds of face recognition algorithms have become the base of face recognitionAlgorithms and industrial standards.1 sparse representation of the mathematical form of sparse representation of the face recognition problem is represented mathematicallyF = A X Y is in the m where Y is the dimension of natural channelNo, A is also known from a predefined dictionary based X is a natural increase.The n-dimensional sparse representation of signals under predefined bases. KnownBased on the original signal by solving its in the predefined baseIn the sparse representation is a sparse encoding problem in the following twoSolution method]3-1 [fSparse encoding f sparse regularization constraints K||X|| S.T. ||AX-Y||argmin0?The 22 rate in XThe error constrained sparse encoding exergy in FRate of 220 ||AX-Y|| S.T. ||X||argmin?XType F XIs the original signal Y, under the predefined baseThe sparse representation coefficient of exergy is share error tolerance share K is sparseShare threshold 0||The || said in that the number of columns of 0l norm vector 0Number of elements.Sparse coding and compressed sensing reconstruction of signals haveThat rate and the minimum eight norm can be very goodRestructure。
模式识别文献综述
模式识别基础概念文献综述一．前言模式识别诞生于20世纪20年代。
随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。
在20世纪60年代以前，模式识别主要限于统计学领域的理论研究，计算机的出现增加了对模式识别实际应用的需求，也推动了模式识别理论的发展。
经过几十年的研究，取得了丰硕的成果，已经形成了一个比较完善的理论体系，主要包括统计模式识别、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研究内容。
模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科，目的是利用计算机将对象进行分类。
这些对象与应用领域有关，它们可以是图像、信号，或者任何可测量且需要分类的对象，对象的专业术语就是模式（pattern）。
按照广义的定义，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，都可以成为模式。
二．模式识别基本概念<一>.模式识别系统模式识别的本质是根据模式的特征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，模式识别需要解决五个问题：模式的数字化表达、模式特性的选择、特征表达方法的确定、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部分组成，如图1-1所示。
观察对象→→→→→→→→→类→类别号信息获取预处理特征提取和选择分类判决图1-1模式识别系统的组成框图<二>.线性分类器对一个判别函数来说，应该被确定的是两个内容：其一为方程的形式；其二为方程所带的系数。
对于线性判别函数来说方程的形式是线性的，方程的维数为特征向量的维数，方程组的数量则决定于待判别对象的类数。
对M类问题就应该有M个线性判别函数；对两类问题如果采用“+”“-”判别，则判别函数可以只有一个。
既然方程组的数量、维数和形式已定，则对判别函数的设计就是确定函数的各系数，也就是线性方程的各权值。
模式识别学习报告(团队)
模式识别学习报告(团队)简介该报告旨在总结我们团队在模式识别研究中的成果和收获。
模式识别是一门重要的学科，它涉及到从数据中识别和分类出模式和结构。
通过研究模式识别，我们可以更好地理解和处理各种数据，并应用到实际问题中。
研究内容我们团队在研究模式识别时，主要涉及以下内容：1. 模式识别算法：我们研究了各种常用的模式识别算法，包括K近邻算法、支持向量机、决策树等。
通过研究这些算法，我们可以根据不同的数据和问题选择合适的方法进行模式识别。
2. 特征提取和选择：在模式识别中，选择合适的特征对于识别和分类模式至关重要。
我们研究了特征提取和选择的方法，包括主成分分析、线性判别分析等，可以帮助我们从原始数据中提取重要的特征。
3. 模型评估和选择：为了评估和选择模式识别模型的性能，我们研究了各种评估指标和方法，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过合适的评估方法，我们可以选择最合适的模型来应对具体问题。
研究成果通过团队研究，我们取得了以下成果：1. 理论知识的掌握：我们对模式识别的基本概念和原理有了较为深入的了解，并能够灵活运用于实际问题中。
2. 算法实现和编程能力的提升：我们通过实践练，掌握了常用模式识别算法的实现方法，并在编程中加深了对算法的理解。
3. 团队合作和沟通能力的提高：在研究过程中，我们通过合作完成了多个小组项目，提高了团队合作和沟通的能力。
总结通过研究模式识别，我们不仅增加了对数据的理解和处理能力，还提高了团队合作和沟通的能力。
模式识别是一个不断发展和应用的领域，我们将继续深入研究，并将所学知识应用到实际问题中，为社会发展做出更大的贡献。
参考[1] 孙建华. 模式识别与机器研究[M]. 清华大学出版社, 2019.[2] Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer Science & Business Media.。
模式识别总结
监督学习与非监督学习的区别：监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。
该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。
非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。
（实例：道路图）就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。
使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。
1、写出K-均值聚类算法的基本步骤,算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。
聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。
第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj(1)。
假设i=j时，，则，其中k为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，Sj表示第j个聚类，其聚类中心为zj。
第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1,2,…,K求各聚类域中所包含样本的均值向量：其中Nj为第j个聚类域Sj中所包含的样本个数。
以均值向量作为新的聚类中心，可使如下聚类准则函数最小：在这一步中要分别计算K个聚类中的样本均值向量，所以称之为K-均值算法。
第四步：若，j=1,2,…,K，则返回第二步，将模式样本逐个重新分类，重复迭代运算；若，j=1,2,…,K，则算法收敛，计算结束。
线性分类器三种最优准则：Fisher准则：根据两类样本一般类内密集, 类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。
该种度量通过类内离散矩阵Sw和类间离散矩阵Sb实现。
感知准则函数：准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。
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中国传媒大学2014~2015 学年第 1 学期智能视频分析技术课程题目人工智能在模式识别中的运用学生姓名刘晶晶学号201110013208班级数字媒体技术学生所属学院信息工程学院任课教师吕朝辉教师所属学院信息工程学院时间2014.11.27人工智能在模式识别中的应用摘要计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，迫切地要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。
但就一般意义来说，目前一般计算机却无法直接感知它们，键盘、鼠标等外部设备，对于这样五花八门的外部世界显得无能为力。
纵然电视摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换，并与计算机联机，但由于识别技术不高，而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。
计算机对外部世界感知能力的低下，成为开拓计算机应用的瓶颈，也与其高超的运算能力形成强烈的对比。
于是，着眼于拓宽计算机的应用领域，提高其感知外部信息能力的学科——模式识别，便得到迅速发展。
人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用列举如下。
关键词：人工智能、模式识别、应用（一）人工智能人工智能(Anificial InteUigence)是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。
作为一门学科，人工智能研究智能行为的计算模型，研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统，解决需要人类专家才能处理的复杂问题。
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
（二）模式识别模式识别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。
这里，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。
用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。
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系统(Optical ch盯acter RecogIlition，OcR)、语音识别系统等。
所谓模式识别，可以理解为根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中的过程。
利用计算机进行模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
（三）人工智能在模式识别方面的应用1.数字识别，汉字识别与语音识别手写体数字识别在邮政编码识别、银行业务等方面有重要应用，由于字体变化大，对识别率要求高，所以有较大困难。
手写体数字识别使用的技术是人工智能中的神经网络技术，神经网络具有学习能力和快速并行实现的特点，可以用于解决这一问题。
相比而言，汉字的识别是更加困难的一件事。
常用汉字共有6763个，分为两级，第一级3755，第二级包括3008个，在使用的过程中有时还可能会用到其他的外国的字符以及特殊的符号。
每个字符都对应着一个类别。
即开头有变化，发生畸变或受到干扰等影响的同一字属于一类，相对于只有10个的数字而言，汉字的数量因为大于6000，而且又有印刷体和手写体之分，因此，要用计算机进行精确的分类，其困难的程度也比数字识别大多了。
所以，手写体汉字的识别是一个很困难的模式识别问题。
解决的办法，同样需要神经网络技术的支持，而且还要从不同地区搜集大量的手写体汉字作为样本集对神经网络进行训练。
其运算量也是惊人的。
幸运的是，现在已经有了一些印刷体汉字识别软件，如清华紫光0cR软件，就可以识别扫描图片中的汉字，虽然准确率还不是100％，但是这说明在汉字识别方面毕竟已经取得了一些进展。
中科院自动化研究所汉王公司开发成功的“汉王笔”是一套在一块手写板上书写，从而把汉字输入计算机的联机手写汉字识别系统。
语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。
其中，中文部分的实验平台设立在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室，这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。
该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。
2.基于模式识别的网络考试系统设计这是一种基于模式识别的网络考试系统，对整个软件的系统结构、功能以及实现的关键技术进行了探讨。
该系统采用SQL SeⅣer数据库和指纹模式识别技术，成功地实现了网上考试、培训和学习等。
随着信息化的不断发展，人们需要不断地进行知识更新。
由于流动单位如乘务员的工作性质较特殊，大规模的集中学习和考试无法满足正常的工作需要，而基于模式识别的网络考试系统即可达到这一目的。
该系统的使用对基本技能和企业管理水平的提高有较大的实用价值。
本系统主要应用于企业内多媒体教室中，主要由一台服务器(PIV，内存512MB)，多台PC(PII—1533，内存28MB)和两个指纹识别仪，其网络布局总体上是采用树型拓扑结构。
本系统采用c++Builder5．0作为开发工具，服务器配置为windows NT操作系统、sQL senrer数据库；教师管理计算机配置为windows 2000操作系统；考生考试终端配置为windows 98／2000操作系统。
整个考试系统软件可分为四个部分：指纹校验、试卷管理、考生考试和考试记录。
其中的指纹校验作为考试系统的关键技术之一，采用的即是人工智能的模式识别。
指纹模式识别技术及应用实现如下。
目前的指纹识别系统总体来看分为两大类：验证和辨识。
验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个已经登记的指纹进行一对一的比对来确认身份的过程。
为验证的前提条件，他的指纹必须在指纹库中已经注册。
指纹以一定的压缩格式存储，并与其姓名或其标识(ID，PIN)联系起来。
在比对现场，先验证其标识，然后利用系统的指纹与现场采集的指纹比对来证明其标识是合法的。
辨识则是把现场采集到的指纹同指纹验证和辨识在比对算法和系统设计上各具技术特点。
本系统在数据库管理、教师控制PC 和考生登录上应用了指纹验证和指纹辨识技术。
计算机处理指纹时只涉及到指纹的一些有限信息，而且比对算法并不是精确匹配，其结果也不能保证100％准确。
尽管指纹识别系统存在着可靠性问题，但其安全性比相同可靠性级别的“用户ID+密码”方案的安全性高得多。
例如，采用四位数字密码的系统不安全概率为0．01％，如果同采用误判率为0．01％指纹识别系统相比，由于不诚实的人可以在一段时间内试用所有可能的密码，因此四位密码并不安全，但他绝对不可能找到一千个人去为他把所有的手指(十个手指)都试遍。
考虑到指纹识别仪发生故障等原因，本系统在各种权限登录上设置了“用户ID+密码”的方式。
图1 人脸识别系统3.人脸立体模式识别人脸识别的过程分为3个主要部分：人脸模式库，即判断所采集图像中是否存在人脸，若有，给出每个人脸的位置、大小；面部特征定位，即对每个人脸检测其主要器官的位置和形状信息，并将其归一化处理；比对，即根据面部特征定位的结果，与图像库中人脸对比，判断该人脸的身份信息。
主流的人脸识别技术基本上可以归结为3类：基于几何特征的方法，基于模板的方法和基于模型的方法。
基于几何特征的方法是最典型的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
基于模型的方法则有基于隐马尔可夫模型、主动形状模型和主动外观模型的方法等。
基于人脸特征进行身份验证，易用性好，精确度高，用户容易接受，稳定性好，相比其它人体生物特征，它具有直接、友好、方便的特点。
表情、光照和一定范围内的姿态变化是目前人脸识别技术中影响识别精确度的主要因素。
人脸识别的二维图像技术已经有很多不同的方法，但基于三维立体图像的人脸识别技术却较少报道。
人脸二维和三维模型获取不同的脸部外貌特征，二维图像中的灰度值表示了人脸表面亮度差异，而三维图像中加入的深度信息是表示脸形的数据，信息量更为丰富，更有利于提高识别效率。
所谓数字信号处理器(Digital signals Process，DsP)嵌入式系统，实际上就是把DSP系统嵌入到应用电子系统中，软件、硬件可裁剪，满足应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等严格要求的专用计算机系统，它是一种典型的软硬件混合系统，自底向上可以分为硬件环境、嵌入式操作系统和应用程序3个部分。
基于DsP如模拟器件(ADI)公司的ADSP系列和德州仪器(rI'I)公司的TMs系列的立体人脸图像识别便携系统高速准确，实时性好，价格低廉，可实用化程度高。
图1中给出了一种基于DSP的人脸识别系统设计方案。
图中驱动器和定时产生器产生双目cCD器件(或cM0s器件)的时钟信号。
相关双采样和自动增益提高图像质量，在DsP中完成图像归一化处理、小波去噪和图像压缩。
sDRAM用于数据暂存。
用户可通过液晶显示器上看到即时的图像，视频输出用于监测，RS一232用来连接Pc。
系统工作时用户用键盘输入ID号，调出F1ash中人脸数据库中相应的库图像和实时采集的图像进行识别比较。
TI公司的TMS320C6701 DsP具有片内存储器，不需要外部高速存储器，所有图像流水线操作都能在片上执行，在低功耗情况下能提供高性能，处理速度非常快，非常适合于立体人脸实时识别系统。
根据图像数据库的大小，可以扩展nash，或者通过Rs一232访问Pc中的数据库。
用户还可以根据具体人脸模式识别要求选择其他更合适的DSP。
Code Composer Studio(CCS)是TI公司推出的一个集成性DsPs软件开发工具。
在ccs环境下，开发者可以对软件进行编辑、编译、调试、代码性能测试和项目管理等所有工作，从而完成DsP嵌入式立体人脸识别系统的设计与调试。
（四）总结以上简单介绍了人工智能在模式识别中的几种应用。
模式识别是一个不断发展的新学科，它的理论基础和研究范围也在不断发展，随着应用范围的不断扩大以及计算机科学的不断进步，基于人工神经网络的模式识别技术在今后将会得到更大的发展，量子计算技术也将用于模式识别研究。