模式识别
模式识别
蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。
这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。
识别也是人类的一项基本技能。
当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其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，人们就可以将该事物或现象识别出来。
随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别技能赋予计算机成为一项新兴课题。
1．模式识别的基本概念1.1 模式与模式识别一般认为，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（或人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。
图 1 模式识别的基本框架模式识别的研究主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，二是在给定的任务下，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的努力，已经取得了系统的研究成果。
1.2 模式识别的特点从模式识别的起源、目的、方法、应用、现状及发展和它同其他领域的关系来考察，可以把他的特点概括的描述如下：（1）模式识别是用机器模仿大脑的识别过程的，设计很大的数据集合，并自动的以高速度作出决策。
（2）模式识别不象纯数学，而是抽象加上实验的一个领域。
它的这个性质常常导致不平凡的和比较有成效的应用，而应用又促进进一步的研究和发展。
由于它和应用的关系密切，应此它又被认为是一门工程学科。
（3）学习（自适应性）是模式识别的一个重要的过程和标志。
但是，编制学习程序比较困难，而有效地消除这种程序中的错误更难，因为这种程序是有智能的。
（4）同人的能力相比，现有模式识别的能力仍然是相当薄弱的（对图案和颜色的识别除外），机器通常不能对付大多数困难问题。
采用交互识别法可以在较大程度上克服这一困难，当机器不能做出一个可靠的决策时，它可以求助于操作人。
认知心理学 模式识别
Prototype Matching
例：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有 2个翅膀的 长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差
异很 大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够
被识 别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。
原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别
灵活。
活动更加
地描述刺激
缺点：没有非常具体和详细
（3）特征匹配理论或区别性特征理论（Distinctive-
Feature Theories
）
特征匹配理论：任何模式都可以被分解成诸多特征或属性，模式识 别就是通过对刺激信息特征的分析，抽取出该刺激模式的有关特 征或属性加以合并，再与长时记忆中所存储的各种刺激的特征进 行比较，一旦获得了最佳的匹配，来自外部的刺激信息模式就得 到了识别。
CDGORU RDQOCG GRDCOU DCURZG
原因： 表1中干扰字母的直线特征与“Z”的直线特征相同。 表2中干扰字母的曲线特征与“Z”的直线特征不同。
心理学家从中得到启示： 人在模式识别过程中，首先从刺激模式中抽取
特征并加以编码，然后再把目标字母和背景字母加以 比较。
* Gibson 的研究表明： 当一些字母共用很多关键特征（如 P和R）时，判断
在人长时记忆所编码的信息中，存储着各式各 样的 来自个体过去的各种外部模式的拷贝或复本 ，即模板， 它们与外部的刺激模式存在着一一对应的关系。当一个 刺激作用于人的感觉器官时，刺激信息得到编码并与头 脑中所存储的模板进行比较和匹配，确定哪一个模板与 刺激信息最为吻合，就把该刺激信息确认为是与头脑中 的某个模板相同，即产生模式识别效应。
feature detector
? featural analysis model fits nicely with some neurophysiological evidence.
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(国家级精品课程讲义)
1.1 概述－模式识别的基本方法
一、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
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、 血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可 能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。 当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是 说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析 这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判 断，不正常情况还要指出是什么问题。
5元
反 射 光 波 形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 4 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光 透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。
模式识别
★ 相关学科
●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算）
●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉
等等
讲授课程内容及安排
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习
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(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。
模式识别及其分类课件
目录
• 引言 • 模式识别的基本概念 • 模式识别的分类方法 • 模式识别的应用案例 • 模式识别的未来趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
什么是模式识别
• 模式识别是指通过计算机自动识别和分类对象的技术。它通过 收集、处理和分析数据，从中提取出对象的特征和模式，并对 这些模式进行分类和识别。模式识别技术广泛应用于图像识别 、语音识别、自然语言处理等领域。
的挑战。
06
总结与展望
回顾模式识别的历史与成就
01 02 03
模式识别概念的起源
模式识别是指对输入的图像、声音、文本等数据进行分析 ，从中提取出有用的信息，并对其进行分类和识别的过程 。这个概念最早可以追溯到20世纪初，当时科学家们就开 始研究如何通过机器来识别和理解图像和声音等数据。
模式识别技术的发展历程
语音识别技术主要基于信号处理和机 器学习技术。通过对语音信号进行特 征提取和学习，实现语音识别。其中 ，关键的技术包括声学模型、语言模 型、解码器等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，语音 识别技术的准确性和稳定性不断提高 。未来，语音识别技术将更加注重隐 私保护和安全性，同时，也将与自然 语言处理等技术进一步融合，推动智 能化应用的发展。
手写数字识别
应用场景
手写数字识别技术主要用于银行支票、快递单据等手写文字的识别，以及各种需要手写输 入的应用场景。
技术原理
手写数字识别技术主要基于图像处理和机器学习技术。通过对手写数字图像进行特征提取 和学习，实现对手写数字的识别。其中，关键的技术包括特征提取、模型训练、数字识别 等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，手写数字识别技术的准确性和稳定性不断提高。未来，手 写数字识别技术将更加注重实时性和鲁棒性，同时，也将与自然语言处理等技术进一步融 合，推动智能化应用的发展。
什么是模式识别,它可以用来做什么
什么是模式识别，它可以用来做什么
模式识别是一种计算机科学领域的分支，其目标是用于从输入数据中识别出规律和模式。
它主要包含对对象特征的分类，图像和语音识别，优化，生成，聚类分析，学习行为建模等内容。
这种方法可以用来有效地处理和提取大量信息，并可以根据需求进行定制化开发。
模式识别可以用来做些什么？它在各个领域都有其不可替代的作用：
1、机器视觉：模式识别可以用来识别和分析图像，实现自动
目标识别，例如车辆、行人以及其他物体的识别；
2、生物信息学：模式识别可以用来实现基因分析，以更好地
理解基因的行为；
3、机器学习：模式识别可以用来实现模型建模，以更好地理
解复杂的输入数据；
4、文本挖掘：模式识别可以用来实现文本分类，以更快更准
确地判断文本所属类别；
5、语音识别：模式识别可以用来实现语音识别，把人类的语
音转换成机器可以理解的信息，更加有效地进行信息处理。
总之，模式识别是基于计算机的有效工具，它能够处理大量的
输入数据，从而有效识别出规律和模式，在各个领域都能发挥重要作用，以此来实现人工智能应用的更好发展。
模式识别概念原理及其应用
详细描述
手写数字识别系统通过采集手写数字图像，提取特征 并转换为数字格式，然后与预定义的标准数字进行匹 配，实现数字的自动识别。该技术广泛应用于邮政编 码、支票和银行票据等领域的自动化处理。
医学影像诊断
总结词
医学影像诊断是指利用医学影像技术获取人体内部结构 和功能信息，进而对疾病进行诊断和治疗的过程。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法规则的模式识别方法，通过建立输入数据的结构模型进行分 类和识别。
详细描述
结构模式识别通过分析输入数据的结构和语法规则，建立相应的结构模型，然后 根据这些模型对输入数据进行分类和识别。常见的结构模式识别方法包括句法分 析、语法制导的翻译等。
模糊模式识别
总结词
基于模糊逻辑和模糊集合论的模式识别方法，通过建立模糊隶属度函数进行分类和识别。
02 模式识别的基本原理
特征提取
特征提取
01
从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便更好地分类和识
别。
特征选择
02
选择与分类任务最相关的特征，去除无关或冗余的特征，提高
分类准确率。
特征变换
03
将特征进行变换，使其更适应分类器的需求，提高分类性能。
分类器设计
分类器设计
根据不同的分类任务和数据集，设计合适的分类器。
详细描述
语音识别在智能语音助手、语音搜索、语音 导航、智能家居等领域有广泛应用。通过语 音识别技术，用户可以更方便地与设备进行 交互，提高用户体验和效率。
生物特征识别
总结词
生物特征识别是利用个体独特的生物特征进 行身份认证和识别的技术。
详细描述
模式识别
课堂练习
对于特征模式为二维，类数为2的模式识别，当给出参 考模式r(1)＝(2, 5)， r(2)＝(6, 1)时，试求识别边界会是 什么样？ 解：由于边界是由识别函数值相等的点构成的， 所以
d ( y, r ) d ( y, r ) ( y 2) ( y 5)
(1) (2) 2 1 2
xj=(xj1, xj2 , xj3,…,xjn)T
dij
| X
k 1
n
ik
Xjk |
② 欧几里德距离
dij
X
k 1
n
ik
Xjk
2
③明考夫斯基距离
1 q q n dij ( q ) | Xik Xjk| k 1
其中当q=1时为绝对值距离，当q=2时为欧氏距离
• 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论 美籍华人付京荪 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 （SVM）也受到了很大的重视。
d ( y, r )
(c)
y r
n i 1 i
(1)
(c)
i
2
( 2)
若设输入模式被识别出的类别（识别结果）为 c ，则
1 若d ( y, r ) d ( y, r ) c 2 若d ( y, r ) d ( y, r )
(2) (1)
识别函数
在识别中采用的函数，称为识别函数。 识别函数被定义在每一个类别上，输入模式属 于该类时，取比较大的值，属于其他类时， 取较小的值 应用识别函数g©(y)，基于最短距离的模式识别 可以写成：
模式识别
模式识别模式识别(Pattern Recognition)是指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。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种定义1：借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。
所属学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科）定义2：一类与计算机技术结合使用数据分类及空间结构识别方法的统称。
所属学科：地理学（一级学科）；数量地理学（二级学科）定义3：昆虫将目标作为一幅完整图像来记忆和识别。
所属学科：昆虫学（一级学科）；昆虫生理与生化（二级学科）定义4：主要指膜式识别受体对病原体相关分子模式的识别。
所属学科：免疫学（一级学科）；概论（二级学科）；免疫学相关名词（三级学科）模式识别研究内容：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、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,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、生物学家和神经生理学家的研究内容,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。
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。
模式识别应用举例
多模态融合 将不同模态的数据进行融合，如 图像、语音、文本等，以提高模 式识别的性能和泛化能力。
隐私保护 随着数据安全和隐私保护意识的 提高，如何在保证用户隐私的同 时实现模式识别将是未来的一个 重要研究方向。
通过分析图像和传感器数据，自动驾 驶车辆能够判断道路状况，如路面状 况、道路宽度、坡度等，以便调整车 辆行驶状态。
障碍物检测
利用传感器和雷达技术，自动驾驶车 辆能够实时检测周围环境中的障碍物， 如车辆、行人、自行车等，以便及时 避让或采取相应措施。
行为预测与决策
预测其他车辆和行人的行为
通过分析道路上的交通参与者行为模式，自动驾驶车辆能够预测 其他车辆和行人的下一步动作，以便提前做出决策。
路径规划与导航
根据目的地信息和实时交通状况，自动驾驶车辆能够规划出最优路 径，并在行驶过程中进行实时调整。
紧急情况处理
在遇到紧急情况时，如前方发生事故或道路封闭，自动驾驶车辆能 够快速做出判断，采取避让或绕行等措施。
控制与执行
车辆控制
自动驾驶车辆通过控制系统实现 对车辆的精确控制，包括油门、 刹车、转向等，以确保行驶过程
模式识别应用举例
目 录
• 引言 • 模式识别在人脸识别中的应用 • 模式识别在语音识别中的应用 • 模式识别在医学诊断中的应用 • 模式识别在自动驾驶中的应用 • 总结与展望
01 引言
什么是模式识别
模式识别是人工智能领域的一个重要 分支，它通过计算机技术对输入的数 据进行分类和识别，从而实现对各种 模式的自动识别和智能处理。
特征提取
短时傅里叶变换
03认知心理学-模式识别
“映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个“特征 鬼”都有 其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负责的那个特 征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
“认知鬼”——每个“认知鬼”负责一个特殊的模式，它们在倾听“特征 鬼”的喊 叫中搜索自己负责的某个模式的有关特征，一旦发现有关特 征，就会大喊大叫，发现的特征越多，喊叫声就越大。 “认知鬼”的喊叫声表明它们已经组合了某个字母。
四、自上而下加工和模式识别
1、背景和模式识别 字词优势效应：识别一个字词中的字母，比识别一个单独的字母 的
正确率要高。
客体优势效应：识别一个客体图形时，图形中的线段要优于识别
Байду номын сангаас
结
构不严的图形中的同一线段或单独的线段。
Word Superiority Effect
(Reicher, 1969; Wheeler, 1970)
刺激的大小。
* 谢夫里奇和奈塞尔根据特征匹配理论，设计了一套计算机 程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字 母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（谢夫里奇）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“
鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。
例：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀的
长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很 大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。 原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别 活动更加灵活。 缺点：没有非常具体和详细地描述刺激 与原型之间的匹配过程。
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
目前，模式识别已经在图像识别、语音识别、自然语言处理 等领域取得了广泛应用，成为推动人工智能发展的重要驱动 力之一。同时，随着大数据时代的到来，模式识别面临着更 加复杂和多样化的挑战和机遇。
应用领域及前景展望
应用领域
模式识别被广泛应用于各个领域，如金融风控、医疗诊断、智能交通、智能家居等。在金融领域，模式识别可以 帮助银行等机构自动识别欺诈行为，提高风险控制能力；在医疗领域，模式识别可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定，提高医疗质量和效率。
利用卷积层、池化层等 结构提取图像特征，实
现图像分类与识别。
循环神经网络
适用于处理序列数据， 如语音识别、自然语言
处理等。
深度生成模型
如生成对抗网络（GAN）、 变分自编码器（VAE）等， 可用于生成新的模式样本或
实现无监督学习。
其他先进方法探讨
集成学习方法
将多个分类器集成在一起，提高模式识别的 准确率和鲁棒性。
半监督学习方法
利用部分有标签数据和大量无标签数据进行 训练，提高模式识别的泛化能力。
特征选择与降维方法
通过特征选择和降维技术降低模式特征的维 度和冗余性，提高识别性能。
迁移学习方法
将在一个领域学习到的知识迁移到另一个领 域，实现跨领域的模式识别。
04
模式识别在实际问题 中应用案例
文字识别技术及应用场景
目标跟踪技术
目标跟踪是在视频序列中跟踪感兴趣目标的位置和运动轨 迹的技术，可应用于视频监控、运动分析、人机交互等领 域。
目标检测与跟踪系统
目标检测与跟踪系统结合了目标检测和目标跟踪技术，实 现了对图像序列中目标的自动检测和持续跟踪，为智能视 频监控和自动驾驶等应用提供了有力支持。
什么是模式识别它的特点有哪些
什么是模式识别？它的特点有哪些？1. 引言模式识别是一种重要的信息处理技术，它在各个领域中得到广泛的应用。
本文将介绍模式识别的定义以及其特点，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
2. 模式识别的定义模式识别是指从输入的数据中自动提取出一些规律和规则，将其归类或者进行识别的过程。
这些规律和规则可以是特征、模型、概念或者其他形式的表示。
模式识别不仅可以应用于图像、声音等传统领域，也可以应用于文本、时间序列等非传统领域。
3. 模式识别的特点3.1 自动化模式识别是一种自动化的过程，不需要人工干预。
它能够从大量的数据中自动提取出有用的信息，极大地提高了处理效率。
3.2 非确定性模式识别通常面临着非确定性的问题，即相同的模式在不同的环境和条件下可能会有不同的表现。
因此，模式识别的结果可能是不确定的，需要采用概率模型或者其他技术来进行处理。
3.3 多样性模式识别的模式和规律具有多样性。
一个模式可以有多种表现形式，而一个规律也可以从不同的角度进行描述。
因此，模式识别需要考虑到多样性，从多个角度对数据进行分析和处理。
3.4 鲁棒性模式识别需要具备一定的鲁棒性，即能够在面对噪声、失真等干扰时仍然能够准确地进行识别。
为了提高鲁棒性，可以采用特征选择、数据归一化等预处理方法。
3.5 可解释性模式识别的结果应该是可解释的，即能够被人理解和接受。
一个好的模式识别算法不仅要具备高的准确率，还需要能够解释为什么选择了这个结果。
3.6 学习能力模式识别系统应该具备学习能力，能够通过观察和分析数据，自动调整模型或者规则，从而提高准确率和鲁棒性。
通过学习，模式识别系统可以不断改进自身，适应不断变化的环境和数据。
4. 模式识别的应用模式识别在各个领域中都得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：•图像识别：利用模式识别技术，可以实现人脸识别、车牌识别等任务。
•语音识别：模式识别可以用于语音识别、声纹识别等领域。
•文本分类：可以将文本数据进行分类，例如进行垃圾邮件过滤、情感分析等。
知觉(模式识别)
实验证据：
由点组成字母及其变形（Posner,1967）。 Reed(1972)人脸简图的归类实验。
证据：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀 的长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很
大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。
原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别
刺激的大小。
* Selfridge和Neisser根据特征匹配理论，设计了一套计算 机程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字 母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（ Selfridge ,1959）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“ 鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。 “映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映 象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个 “特征鬼”都有其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负 责的那个特征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
刺激信息最为吻合，就把该刺激信息确认为是与头脑中
的某个模板相同，模式得到识别。 模式识别是刺激信息与脑中某个或某些模板产生最 佳匹配的过程。
模板匹配理论的缺陷：
强调刺激信息与脑中模板的最佳匹配，如果刺激信息稍有变化，
就无法与模板最佳匹配，无法完成模式识别。
要求在长时记忆中存储无数个模板，会给记忆带来沉重负担， 也会使人在识别事物时缺少灵活性。
成分识别理论的支持证据：
Biederman, Ju & Clapper(1985)向被试快速呈现
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国内
➢ MSRA(微软亚洲研究院), HKUST(香港科技大学) ➢ 中科院自动化所、清华大学、北京大学、上海交大、西
• 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理 论得到了较广泛的应用。
模式识别
24
模式识别的发展
• 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。
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议 “ICPR”，成立了国际模式识别协会---“IAPR”，每2年 召开一次国际学术会议；
的基础。因此，在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，就出现 “维数灾难”。随着计算机运算速度的迅猛发展，这个 问题得到一定克服。目前，统计模式识别仍是模式识别 的主要理论。
• 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论，在此基础上， 美籍华人付京荪 提出句法结构模式识别。
课程简介
本课程主要介绍统计模式识别、神经网络的理论与 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 解神经网络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
教材与教学参考书
概念
数字化感知数据：来源丰富、数量巨大
模式识别
20
模式识别的难点
概念
感知数据：非结构化（像素、声波等）
模式识别
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模式与模式类
概念
样本(sample, object)：一类事物的一个具体体现，对 具体的个别事物进行观测所得到的某种形式的信号。
模式(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。
➢ a fingerprint image ➢ a handwritten cursive word ➢ a human face ➢ a speech signal ➢ ……
模式识别
23
模式识别的发展
• 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
模式识别
18
模式识别和模式的概念
模式识别 – 直观，无所不在，“人以类聚， 物以群分”
– 周围物体的认知：桌子、椅子 – 人的识别：张三、李四 – 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语 – 气味的分辨：炸带鱼、红烧肉
人和动物的模式识别能力是极其平常的， 但对计算机来说却是非常困难的。
模式识别
19
模式识别的难点
安交大、南京理工大学、武汉大学等
模式识别
31
1.2 模式识别系统
待识别对象
数据采集 与预处理
特征提取 与选择
分类识别
识别结果
训练样本
数据采集 与预处理
特征提取 与选择
对分类判决的 规则进行改进
主要会议
系列性国际会议 ➢ ICPR：2年一次，1000人规模 ➢ ICCV： 2年一次，1000人规模 ➢ CVPR：每年一次在美国，1000人规模 ➢ ICDAR： 2年一次，300-400人规模
其他 ➢ ICASSP, ICIP ➢ ICML
课程内容目录
1． 模式识别概述 2． Bayes决策理论 3． 概率密度函数的估计 4． 线性判别分析 5． 非线性分类器 6． 其它分类方法 7． 特征提取与选择 8． 非监督模式识别
1.1 模式识别和模式的概念
模式——Pattern
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。
模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息， 因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。
模式的直观特性:
– 可观察性 – 可区分性 – 相似性
模式识别
事实上，最后的结果也成为分类。因此有预先知 道类别(已知病症)与未知类别(未知病症)的区别。
模式识别：就是以计算机为工具、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。
模式识别
13
1.1 模式识别和模式的概念 感知：从环境获取信息
模式识别
14
模式识别
29
主要组织
国际组织
➢IAPR (International Association for Pattern Recognition)
➢IEEE Computer Society: TC on PAMI (Pattern Analysis and Machine Intelligence)
ห้องสมุดไป่ตู้
15
模式（Pattern）实例
模式识别
16
计算机模式识别
概念
模式识别：使计算机模仿人的感知能力，从 感知数据中提取信息（判别物体和行为）的 过程。
姚明
ROCKETS
11
数据 获取
模式 分割
模式 识别
模式识别
17
模式识别和模式的概念
概念
Pattern recognition
is the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns. (Anil K. Jain)
教学及考核方式
讲课+讨论 期末考试
第一章 模式识别概述
Contents
模式识别
10
例子1：医生诊病过程
1)测量病人的体温和血压，化验血沉，询问临床表现； 2)通过综合分析，抓住主要病症； 3)医生运用自己的知识、经验，根据主要病症、测量化验结果，
作出正确的诊断。
在模式识别技术中，常用的术语有：样本、模式、特征、类型等 等，对照医生诊病过程，有：
社，1999。
主要期刊
IEEE Trans. on PAMI，1978-，IEEE Computer Society Pattern Recognition，1968-，PR Society, Elsevier Pattern Recognition Letter，1980-，IAPR, Elsevier Machine Learning，Neural Computation，IEEE Trans. On NN Int. Journal of PR and AI, 1988- (World Scientific) Pattern Analysis and Applications, 1997- (Springer) Int. J. Document Analysis & Recognition, 1998 模式识别与人工智能 中国图像与图形学学报
➢ 基于工程数据： 振动模式分析与故障诊断/石油钻井数据分析与事故预
报/基于状态模式的智能控制/数据挖掘与知识发现等
模式识别
26
模式识别的发展
• 模式识别的计算手段更加先进： 海量存储技术、高速计算/并行计算技术、
网格技术、网络技术、
新型前端器件(激光、红外、MEMS、传感器网 络)……
• 模式识别的新型算法层出不穷： Computation with word(Zadeh)
c.特征：患者某些具有显著特征的化验数据及表征； 特征选择与提取：能表征(疾病)特异性的化验结果
与表征； d.判决：医生运用知识、病例经验综合分析给出诊断；
判决准则/规则：医生的知识 判决结果：将患者明确(或以概率)确定为某一种病 症(或多种/并发病症)的患者(及病患严重程度)
模式识别
12
医生诊病过程
模式识别（第三版），张学工主编，清华大学出版社，2010 模式识别（第二版），边肇祺，张学工等，清华大学出版
社， 2000 模式识别，李晶皎，赵丽红等编著，电子工业出版社，2010 模式识别原理、方法及应用，J．P．Marques de sa，清华大
学出版社，2002。 模式识别，杨光正等，中国科学科技大学出版社，2003。 Neural Network Design，Martin T.Hagan，机械工业出版社，2002。 神经网络模式识别及其实现，潘蒂（美），电子工业出版
➢ 样本是具体的事物，而模式是对同一类事物概念性的概括。
➢ 模式类与模式联合使用时，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。
模式识别是从样本到类别的映射。
样 本
模式识别
类 别
模式识别
22
模式识别和模式的概念
概念
Watanabe defines a pattern “as opposite of a chaos; it is an entity, vaguely defined, that could be given a name.”
Soft Computation DNA Computation……
• 国内外模式识别的学术活动从未间断: 小波/模式识别国际会议、机器学习/模式识别国际
会议、图像处理/模式识别国际会议、数据挖掘/模式 识别国际会议……