第十讲 句法模式识别

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人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。

参考答案:错误2.下列关于最大池化的说法中错误的是?参考答案:LeNet采用的是最大池化方法3.填充树法由顶向底的方法和由底向顶填充相反。

参考答案:正确4.语言可以是无限的但是句子必须是有限的。

参考答案:正确5.文法是由下列哪些参数构成的?参考答案:起始符S_终止符V_T_非终止符V_N_产生式P6.感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值?参考答案:梯度下降法7.下列关于对比散度算法的说法中错误的是?参考答案:深度信念网中多层受限玻尔兹曼机同时通过对比散度算法完成预训练8.下列选项中,属于模式识别系统的环节是?参考答案:分类器训练_模式采集_分类决策_预处理与特征生成9.分类器函数的VC维h越大,将使下列选项中的哪些数据发生变化?参考答案:置信风险越大_结构风险越大_分类器泛化能力越差10.利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间,存在哪些问题?参考答案:不确定需要映射到多少维的空间上,非线性问题才会转化为线性问题_如何找到合适的映射函数φ_增加计算量,可能会因为维数灾难无法解决11.本课程中介绍的与句法模式识别相关的基本概念有?参考答案:字母表_句子(链)_文法_语言12.下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是?参考答案:分类决策存在错误率_先验概率已知,以新获得的信息对先验概率进行修正13.贝叶斯分类器的训练,是从样本集数据中估计出____。

参考答案:类条件概率_先验概率14.下列选项中属于特征降维的优点的是?参考答案:降低模式识别任务的复杂度_提升分类决策的正确率_用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统15.下列说法中正确的是?参考答案:聚类结果受特征选取和聚类准则的影响_数据聚类没有预先分好类的样本集_聚类结果受各特征量纲标尺的影响_数据聚类没有已知的分类决策规则16.设计一个组合分类器需要满足什么要求?参考答案:每个基分类器的训练集和训练结果要有差异_组合分类器需要重点考虑方差和偏差_基分类器的分类正确率大于50%17.下列选项中属于决策树分类器的特点的是?参考答案:需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征_速度快,分类决策规则明确_未考虑特征间的相关性_有监督学习方法18.下列选项中属于Adaboost算法的特点的是?参考答案:异常数据(离群点)影响大_不易实现并行化训练_只能解决二分类问题_算法的组合过程能减小偏差19.下列选项中属于反馈型神经网络的是?参考答案:Hopfield网络_受限玻尔兹曼机20.调节以下哪些部分可以对神经网络的性能造成影响?参考答案:权值_激活函数_隐层单元_阈值21.下列选项中关于前馈网络和反馈网络的说法中正确的是?参考答案:前馈网络输出不作用在网络的输入中_前馈网络为静态网络_反馈网络下一时刻的输出与上一时刻的输出有关_反馈网络为动态网络22.下列选项中属于BP网络的不足的是?参考答案:容易陷入局部极小值_全连接网络计算大_隐层神经元数量难以确定_无法做到深度很深,会产生梯度消失23.下列选项中属于深度学习的特点的是?参考答案:需要大量样本进行训练_逐层抽象,发现数据集的特征_是层数较多的大规模神经网络_需要大规模并行计算能力的支持24.利用链式求导法则需要哪些信息?参考答案:损失函数与网络输出向量之间的函数关系_激活函数输出对净激励的导数25.深度信念网不能用于图像识别的原因是?参考答案:深度信念网为一维向量输入,不能直接用于二位图像_需要进行认知-重构的双向计算,学习速度不够快_受限玻尔兹曼机的层间全连接,权值数量太多26.Jp作为类内、类间可分性的概率距离度量时应该满足下列选项中哪些条件?参考答案:当两类完全不可分时,Jp等于0_当两类完全可分时,Jp取得最大值27.特征选择的算法包括以下哪些?参考答案:分支定界法_顺序后退法_穷举法_顺序前进法28.特征降维的方法包括特征选择和特征提取。

模式识别简介

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

模式识别句法方法课件

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。

第10章-模板匹配与模式识别

第10章-模板匹配与模式识别
当差的绝对值部分和超过某一个阈值的时就 认为在该位置不存在于模板一致的图案,从而转 移到下一个位置。
还有一种方法:粗检索和细检索两个阶段。
模板一次移动若干个像素,计算匹配尺度, 先求出大致的范围。然后在大致范围内,在每次 移动一个像素,求出匹配尺度,确定对象所在位 置。
模板的要求:
检测对象大小和方向未知的情况下进行模板匹 配,需要具备各式各样大小和方向的模板,从而确 定对象及其未知。
模式,子模式,基元类似于短语,单词,字 母。因此该方法类似于语言句法结构分析,因此 称句法模式识别。
模式表示
图象输 入
预处 理
分割 描述
基元 提取
句法 分析
分类决策
识别
分析
句法
训练
基元 句法 分析
样本
选择 推断
改进
规则
结构模式识别系统框图
树分类法
树分类法:根据树型分层理论,将未知数据归属于某 一类的分类方法,是一种基于二叉树的分类方法。
特征处理:特征提取和特征选择
首先对识别对象的性质进行测量;利用测量值作 为分类的特征。
特征选择:
识别 对象
性质1 性质2 性质3 性质4 性质n
性质1 性质2 性质n-1
选择有区分性,可靠性,独立性好的特征
特征选择的方法:
穷举法:从m个测量值里面选取n个特征,然后对每
一种选法利用已经知道类别属性的样本进行试分类, 获得其正确率,分类误差最小的一组特征便是最好 的选择。
实例:句法模式识别(续)
多级树描述结构
墙壁N
L T
D 地板M
B XYZE景物A源自物体B 三角形D 长方体E
背景C
地板 M
墙N

概述-模式识别的基本方法

概述-模式识别的基本方法
8
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

模式识别

模式识别

模式识别(Pattern Recognition)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。

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。

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,都可以称之为模式。

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。

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、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。

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鉴别和分类。

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。

这些对象与数字形式的信息相区别,称为模式信息。

模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。

有时,开始时无法得知实际的类别数,需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。

模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。

第十讲 句法模式识别

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。

模式识别概论

模式识别概论

问题是,事物有没有“本质”?一个苹果,牛顿看到
的是它的质量,遗传学家看到的是它的染色体中的
• 一般说来,模式识别过程是将感觉信息 与长时记忆中的信息进行比较,再决定 它与哪个长时记忆中的项目有着最佳匹 配的过程。
.
15
认识模式识别
• 认知模式识别是认知心理学研究领域的 核心问题之一,是人的一种最基本的认 知能力。匹配过程可以采用 :
1. 模板匹配理论
2. 原形匹配理论
3. 特征匹配理论
.
36
模式识别方法
• 模式识别系统的目标:在特征空间和解 释空间之间找到一种映射关系,这种映 射也称之为假说。
– 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。
– 解释空间:将c个类别表示为 其中 为所属类别的集合,称为解释空间。
.
37
假说的两种获得方法
• 监督学习、概念驱动或归纳假说:在特征空 间中找到一个与解释空间的结构相对应的假 说。在给定模式下假定一个解决方案,任何 在训练集中接近目标的假说也都必须在“未 知”的样本上得到近似的结果。
• 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
.
25
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
– 长度 – 亮度 – 宽度 – 鱼翅的数量和形状 – 嘴的位置,等等 …
• 分类决策:把特征送入决策分类器
.
26
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27
.
28
.
– 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

模式识别基础教程PPT课件

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

模式识别
15
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。
14
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
13
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

模式识别
现状
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。

第10讲 模式识别简介

第10讲 模式识别简介

三. 相似与分类
1.两个样本xi ,xj之间的相似度量满足以下要求: ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下,相似性应该是点间距离的 单调函数 2. 用各种距离表示相似性: ① 绝对值距离 已知两个样本 xi=(xi1, xi2 , xi3,…,xin)T
将③ ④式正规化,得 -X1cW1- X2cW2- W3 >0 -X1dW1- X2dW2- W3 >0 所以 g(x) =WTX >0 其中W = (W1 , W2, W3)T
X 1a X 1b X = − X 1c − X 1d X 2a X 2b − X 2c − X 2d 1 1 −1 −1
⑦ 相关系数
rij =
∑ (X
n k =1
ki
− X
2 i
i
)(X
n kபைடு நூலகம்=1
kj
− X
kj
j
)
j

Xi, Xj 为xi xj的均值
n
k =1
(X
ki
− X
) ∑ (X
− X
)
2
注意:在求相关系数之前,要将数据标准化
3. 分类的主观性和客观性
① 分类带有主观性:目的不同,分类不同。例如:鲸鱼, 牛,马从生物学的角度来讲都属于哺乳类,但是从产 业角度来讲鲸鱼属于水产业,牛和马属于畜牧业。 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。
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。 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。 ③名义尺度:无数量、无次序关系,如有红, 黄两种颜色 2. 中层特征:经过计算,变换得到的特征 3. 高层特征:在中层特征的基础上有目的的经过运 算形成 例如:椅子的重量=体积*比重 体积与长,宽,高有关;比重与材料,纹理,颜 色有关。这里低、中、高三层特征都有了。
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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。

可以用句法来表达结构模式识别中基元间的结构关系。

文法文法是指一类相似的句子的共同句法规则。

可以用文法来表示一类样本的共同特点。

对某个具体的句子进行句法分析,判别与某类的文法是否相似,可以实现模式识别。

(3)形式语言:形式语言是自然语言的抽象,是用一组明确的数学规则描述的语言,是语言的“数学化”,它由按一定规律构成的句子或符号串的有限或无限的集合组成。

乔姆斯基(Noam Chomsky, 1928--)美国语言学家,麻省理工学院語言学与哲学系荣誉退休教授,曾任该系主任,并任该校认知科学研究中心主任。

1957年出版了《句法结构》一书,提出了形式语言理论,其最初目的是为了研究人类语言抽象和通用的结构规则,后来在计算机编程语言、自动机理论、模式识别等方面都得到了广泛的验证和应用。

在1980年到1992年,乔姆斯基是被文献引用数最多的健在学者,并是有史以来被引用数第八多的学者。

3、句法模式识别系统的组成(1) 句法分析:判断一个样本是否符合一定的文法,从而得到该样本与已知类别的相似性。

(2) 文法推断:从分好类的训练集中获得该类所有样本的共同特征,形成代表每个类别的文法规则。

利用形式语言理论完善和坚实的数学基础,可用句法分析的方法来实现结构模式识别问题的求解二、 形式语言理论1、 基本概念: (1)字母表:与所研究的问题有关的符号集合。

例:V 1={A,B,C,D}, V 2={a,b,c,d},V 3={0,2,6,8} (2)句子(链):由字母表中的符号所组成的有限长度的符号串。

例如有字母表{0,1},则{0,1,00,01,0110}就是有效句子的集合。

不包括任何符号的句子称为空句,记为λ。

V *:由字母表V 中的符号组成的所有句子的集合,包括空句子λ在内。

例: V *={λ,01, 001}V +:不包括空句子在内的句子集合,即V +=V *-(λ) (3)句子(链)的长度:句子所包含的符号数目,例: |a 3b 3c 3|=9 (4)语言:由字母表中的符号组成的句子集合,用L 表示。

例:字母表V={a,b} L 1={ab,aab,abab} 有限语言 L 2={a n b m |n,m=0,1,2….}无限语言在一种语言中,构成任何句子都必须遵循统一的规则,这些规则的集合称为文法,用G 表示。

L(G)表示由文法G 构成的语言。

(5)文法文法的数学定义:它是一个四元式,由四个参数构成: G={V N , V T , P, S}预处理特征提取 (基元提取)句法分析文法推断模式信息分类结果类别文法训练过程分类过程V T:终止符,不能再分割的最简基元的集合,用小写字母表示。

V T={a,b,c} V N:非终止符,由基元组成的子模式和句子的集合。

用大写字母表示。

V N={A,B,C}V T,V N的关系:V T∩V N= Φ(空集)V T∪V N= V(全部字母表)S:起始符:属于V N非终止符中的一个符号P:产生式(再写规则),存在于终止符和非终止符间的关系式。

例:α→β,α∈V N,β∈V N, V T.例:V T={你,我,他,吃,饭,水果};V N={句子,主语,谓语,宾语};S=“句子”;P:S →“主语”“谓语”“宾语”;“主语” →“你”,“主语” →“我”,“主语” →“他”;“谓语” →“吃”;“宾语” →“饭”,“宾语” →“水果”,2、4种类型的文法:(1)无约束文法(0型文法)设文法G = (V N,V T, P, S)V N:非终止符,用大写字母表示V T:终止符,用小写字符表示S:起始符P:α→β,其中α∈V+,β∈V*α,β无任何限制例:0型文法G = (V N,V T, P, S),V N = {S,A},V T = {a,b,c}P: ①S→aSb ②Sb→bA ③abA→cS→aSb→aaSbb→a n Sb n→a n bAb n-1→a n-1abAb n-1→a n-1cb n-1此文法G可产生的语言为:L(G)={a n cb n|n=0,1,2...}.(2)上下文有关文法(1型文法)设文法G = (V N,V T, P, S)P:α1Aα2→α1βα2其中A ∈V N,β∈V+, α1,α2∈V*|α1Aα2|≤|α1βα2|, 或|A|≤|β|α1和α2被视为A的上下文例:G = (V N,V T, P, S),V N = {S, B, C} V T = {a, b, c}P: ①S→aSBC ②S→abC ③CB→BC④bB→bb ⑤bC→bc ⑥cC→ccP可改写为:①λSλ→λaSBCλ②λSλ→λabCλ③λCBλ→λBCλ④bBλ→bbλ⑤bCλ→bcλ⑥cCλ→ccλ∴都符合1型文法规则∴所以G属于上下文有关文法S →abC →abcS →aSBC →aabCBC →aabBCC →aabbCC →aabbcC →aabbcc S →aSBC → aaSBCBC → aaabCBCBC → aaabBCCBC → aaabBCBCC → aaabBBCCC → aaabbBCCC→ aaabbbCCC → aaabbbcCC → aaabbbccC → aaabbbccc此文法G 可产生的语言为:L(G)={a n b n c n |n=1,2...}(3)上下文无关文法(2型文法) 设文法 G = (V N ,V T , P, S) 产生式P : A →β其中A ∈V N (是单个的非终止符)β∈V + (可以是终止符,非终止符,不能是空句)对产生式的限制更严格例:文法G = (V N ,V T , P, S),V N = {S, A, B},V T = {a, b}P: ① S →aB ② S →bA ③ A →a ④ A →aS ⑤ A →bAA ⑥ B →b ⑦ B →bS ⑧B →aBB各生成式左侧均为V N ,右侧为V N 和V T 的混合,满足上下文无关文法的生成规则,S →aB →abS →abaB →abab S →aB →abS →abbA →abbaS →bA →baS →baaB →baab S →bA →baS →babA →baba S →aB →ab S →bA →ba两种方法替换非终止符:① 最左推导:每次替换都是先从最左边的非终止符开始。

② 最右推导:每次替换都是先从最右边的非终止符开始, (4)正则文法(3型文法) 设文法 G = (V N ,V T , P, S)a cb a cb aacc bb a a ccbbacb基元结构相似的样本产生式P :A →aB 或 A →a ,其中A,B ∈V N (且是单个字符), a ∈V T (且是单个字符)产生式右端必须含有终止符正则文法可用状态图表示,非终止符代表状态,终止符代表状态转移的类型例:文法G = ({S, A},{0, 1}, P, S)P: ① S →0A ② A →0A ③ A →1 上述生成式满足正则文法生成规则。

S →0A →00A →000A →0001此文法G 可产生的语言为: L(G)={0n 1|n=1,2...} 此文法对应的状态图为:(5)四种文法的关系限制不严格的文法必然包含限制严格的文法。

(6)四种文法和自动机的关系SAT1 0状态图3型2型1型0型0型无约束文法 → 图灵机1型上下文有关文法 → 线性界限自动机 2型上下文无关文法 → 下推自动机 3型正则文法 → 有限状态自动机三、 句法分析1、模式识别中的句法分析:设有m 个模式类,分别为ω1, ω2,… ωm ,又有对应的m 种文法G 1,G 2,…,G m ,如对于任意样本x ,当有x ∈L (G i )时,可判定x ∈ωi ,则分类器可由句法分析判别构成。

2、句法分析的主要方法: (1)参考匹配法:将待识别的样本x (句子)与代表各类的模板或参考链Xi 进行匹配,将x 分类到匹配得最好的参考链对应的类特点:简单快速,但未充分利用句法信息,也无法得到x 的句法结构。

(2)状态图法(适用于正则文法):先画出正则文法对应的状态图:方法一:从状态图的起始符开始,依次处理输入模式x 的各个字符,如果可以找到一条通往终止状态T 的通路,则表示x 可以由该状态图生成。

方法二:从状态图推导中出该文法可产生的所有句子的形式,再用待识别模式x 去匹配;例:正则文法G = ({S, A},{0, 1}, P, S)P: ① S →0A ② A →0A ③ A →1 状态图中的每一个状态(节点)为 1个非终止符,T 为终止状态A →aB 代表两个节点间的状态转移, A →a 代表状态转移的结束。

判决X ∈L (G 1)?X ∈L (G m )?分类结果待分类样本xx ∈参考链X 1x…… x ∈参考链X 2 x ∈参考链X N判决x ∈ωix ∈X i法一:x 1=0100 不属于该类,x 2=0001属于该类法二:可推导出该文法可产生的语言为:L(G)={0n 1|n=1,2...}例:G = (V N ,V T , P, S),V N =(S, A, B, C ),V T =(0,1)P: S →1A ,S →0B ,S →1C ,A →0A ,A →0,B →0,C →0C ,C →0,C →1B法一:x 1=10010,存在通路,可以识别;x2=10110,不存在通路,不可识别 法二: 此文法可生成的句子类型有:X 1=10n+1 , X 2=00 , X 3=10n 10, n=0,1,2,…… (3)填充树法(适用于上下文无关文法):当给定某待识别句子x 及某个模式类的文法G 时,我们建立一个以x 为底,S 为顶的三角形,按文法G 的产生式来填充此三角形。

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