图像模式识别
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〕。
图像识别与模式识别算法
图像识别与模式识别算法随着人工智能技术的发展，图像识别和模式识别技术的应用越来越广泛。
图像识别是指通过计算机视觉技术对输入的图像进行分析和处理，最终实现对图像的分类、识别和理解。
而模式识别则是指通过分析和处理输入的数据来识别数据中的规律和模式，从而提高数据处理的效率。
图像识别和模式识别算法的应用主要分为以下几个领域：一、人脸识别人脸识别技术是图像识别算法的一个重要应用。
人脸识别技术通过对输入的人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现对不同人脸的识别和区分。
目前人脸识别技术已经广泛应用于安防领域，例如人脸门禁、人脸认证等方面。
二、物体识别物体识别技术是指通过对输入的物体图像进行分析和处理，最终实现对不同物体的识别和分类。
物体识别技术应用非常广泛，例如在自动驾驶、智能家居等领域都有应用。
三、自然语言处理自然语言处理是模式识别算法的一个主要应用方向。
自然语言处理技术通过对输入的自然语言文本进行分析和处理，最终实现对文本内容的理解和表达。
自然语言处理技术在机器翻译、语音识别、文本分类等方面都有应用。
四、金融风险管理金融风险管理是指对金融业务中存在的风险进行识别、评估和管理的过程。
模式识别算法可以分析金融数据中的规律和模式，从而实现对风险的预测和防范。
以上领域仅是图像识别和模式识别算法应用的一部分，随着技术的不断发展，其应用领域也在不断拓展。
目前图像识别和模式识别算法主要有以下几种：一、神经网络算法神经网络算法是图像识别和模式识别算法中应用最广泛的一种算法。
神经网络算法是参考人类神经系统的结构和工作原理而设计的一种算法。
它通过对输入数据进行处理和分析来构建模型，从而实现对数据的分类和识别。
二、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
支持向量机算法通过将样本映射到高维空间中，从而构造一个超平面来对数据进行分类。
支持向量机算法具有良好的泛化性能和数据处理能力，应用领域非常广泛。
三、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
数字图像处理与模式识别
数字图像处理与模式识别数字图像处理和模式识别是近年来快速发展的技术领域。
随着计算机的普及，数字图像处理和模式识别技术正在越来越广泛地应用于生产、医疗、安全、交通等领域。
本文将介绍数字图像处理和模式识别技术，以及它们的应用。
数字图像处理数字图像处理是对从数字相机、扫描仪等设备中得到的数字图像进行处理的技术。
数字图像处理可以用于增强图像的质量、改变图像的颜色、减少图像噪声、提取图像特征等。
数字图像处理的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类。
图像预处理是对图像进行预处理的过程，目的是去除噪声、增强对比度、增加分辨率等。
常用的图像预处理方法包括平滑、边缘检测、二值化等。
平滑技术用于去除图像中的噪声。
边缘检测技术用于提取图像中的边缘信息。
二值化是将图像转换为黑白两色，以便进行下一步的特征提取。
特征提取是指从图像中提取与目标有关的特征。
特征提取通常通过对彩色图像中的像素值进行转换来实现。
在图像处理中，特征可以是形状、颜色、纹理、边缘等。
通过特征提取，可以将目标从图像中分离出来，以便进行下一步的分类。
分类是将图像分为不同类别的过程，目的是区分不同对象，并进行识别和分析。
在图像分类中，常用的方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
决策树是一种通过选择特征来分割数据的方法。
支持向量机是一种通过线性或非线性分类器来分配数据的方法。
神经网络是一种通过训练数据集来识别不同类别的方法。
数字图像处理的应用场景包括生产、医疗、安全、交通等各个方面。
例如，在生产领域中，数字图像处理可以用于检测机器的运行状态，优化流程和提高生产效率。
在医疗领域中，数字图像处理可以用于对医学图像进行处理和分析，以便进行疾病的诊断和治疗。
在安全领域中，数字图像处理可以用于实时监测和识别危险行为和违规行为。
在交通领域中，数字图像处理可以用于车辆和行人的识别，以提高道路安全性。
模式识别模式识别是一种人工智能技术，旨在建立模型，使计算机能够自动从输入数据中学习，从而识别或分类到新的数据。
图像识别与模式识别算法比较分析
图像识别与模式识别算法比较分析图像识别和模式识别是计算机视觉领域中重要的研究方向，主要目标是自动化识别和理解图像中的信息。
虽然两种算法在目标上有所相似，但它们在方法和应用方面存在一些差异。
本文将对图像识别和模式识别算法进行比较分析，探讨它们的特点、应用领域以及优缺点。
一、图像识别算法图像识别算法旨在通过计算机对输入的图像数据进行处理和分析，以自动识别图像中的对象或特征。
以下是一些常见的图像识别算法：1.1 特征提取算法特征提取算法是图像识别的基础，其目标是从图像中提取出与所需识别对象相关的特征。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取算法有边缘检测、尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。
1.2 分类算法分类算法是图像识别的核心部分，其目的是将提取的特征与预定义的类别进行匹配，判断图像属于哪个类别。
常见的分类算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
二、模式识别算法模式识别算法是对复杂数据模式进行分类与分析的一种方法。
下面是一些常见的模式识别算法：2.1 统计模式识别算法统计模式识别算法主要基于统计分析方法，通过对已知类别的样本进行建模，并对新样本进行概率估计以实现分类。
常见的统计模式识别算法有贝叶斯决策理论、最大似然估计等。
2.2 人工神经网络算法人工神经网络算法模拟人脑神经元网络的工作原理，通过构建多层神经网络，并利用反向传播算法进行训练和学习，实现对复杂模式的识别。
常见的人工神经网络算法有多层感知器（MLP）、自组织映射（SOM）等。
三、比较分析图像识别算法和模式识别算法在方法和应用方面存在一些差异。
3.1 方法上的差异图像识别算法主要关注图像的低层次特征提取和高层次特征分类，通过提取图像的外观和结构特征来识别图像中的对象或场景。
而模式识别算法更加注重数据的高层次特征表示和模式之间的关联分析，通过对数据的统计特性进行建模和分类来识别模式。
3.2 应用领域上的差异图像识别算法主要应用于计算机视觉、人机交互、智能监控等领域。
计算机图形学理论及应用技术 第10章 图像量化和图像模式识别
2. 图像特征提取和特征选择
3. 图像模式识别
为了说明模式识别的基本方法，我们介绍两种典型的手 写字符识别方法：模式匹配法和特征抽取法。
(1) 手写字符的模板匹配法
2) 定义标准字的特征量 3) 计算输入字符模式与标准模式的相似距离 4) 判定字符所属的标准模式
10.2.2 基于图像语言及结构方法的图像模式识别 1. 图像语言及结构的图像识别方法 图像语言及结构的图像识别方法的优点有两个： 1) 按结构描述图像，可以忽略与处理目标无关的内容，其抗 干扰能力强. 2) 简单的图像语句还可以作为一个图像基元进一步组合成复 杂的图像语句，积累多次可以表达非常复杂的图像，同时 它也可以和统计法结合起来，用统计法进行图像基元的模 式识别，用图像语言法解决复杂的图像识别和分析问题。 2. 图像基元 图像基元是图像处理中需要分解的最小图像单元。图像基元 具有3个基本性质： (1) 图像基元具有基本性和完整性 (2) 图像基元具有可选择性和可描述性 (3) 图像基元具有可识别性和可抽取性
2. 图像预处理和特征抽取方法 图像预处理指图像模式识别前的处理工作，它包括： (1) 图像输入 图像输入工作需要根据处理的实际情况，确定以下4方面的内容： 1) 确定原始图片资料的获得方法。 2) 确定图像的输入方法。 3) 确定图像的像素分辨率和色彩分辨率等规格。 4) 确定图像数据压缩方式或图形文件格式。 (2) 图像预处理操作 图像预处理的基本目标是： 1) 消除图像噪声或斑纹等图像干扰，避免由于图像干扰产生的图 像处理错误和麻烦。 2) 消除与处理目标无关的图像因素，以突出处理的主要因素。 3) 矫正图像误差，对原始图片进行改造，提高图像处理的正确性。 4) 突出处理目的图像特征，使图像特征更清晰、更容易提取。
模式识别在图像识别中的应用
模式识别在图像识别中的应用图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它旨在让计算机能够理解和解释图像中的内容。
而模式识别作为一种基础技术，被广泛应用于图像识别中。
本文将介绍模式识别在图像识别中的应用，并探讨其在不同领域的具体应用案例。
模式识别概述模式识别是一种通过对数据进行分析和处理，从中发现规律和特征，并将其归类或标记的技术。
它主要包括特征提取、特征选择、分类器设计等步骤。
在图像识别中，模式识别可以帮助计算机从图像中提取出有用的信息，并进行分类、检测、定位等任务。
模式识别在图像分类中的应用图像分类是图像识别中最基础的任务之一，它旨在将输入的图像分为不同的类别。
模式识别在图像分类中的应用主要体现在以下几个方面：特征提取特征提取是模式识别中的关键步骤，它通过对图像进行分析和处理，提取出能够代表图像内容的特征。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
在图像分类中，通过提取出的特征，可以将图像表示为一个向量，从而方便后续的分类任务。
分类器设计分类器是模式识别中的核心组件，它通过学习已知类别的样本，建立一个分类模型，并用于对未知样本进行分类。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
在图像分类中，通过训练一个分类器模型，可以将输入的图像分为不同的类别。
目标检测目标检测是图像识别中的重要任务之一，它旨在从图像中定位和识别出感兴趣的目标。
模式识别在目标检测中的应用主要体现在以下几个方面：特征选择：通过选择合适的特征，可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。
模型设计：设计一个有效的模型可以帮助提高目标检测的性能。
目标定位：通过模式识别技术，可以准确地定位目标在图像中的位置。
模式识别在医学图像识别中的应用医学图像识别是图像识别领域的一个重要应用方向，它旨在通过对医学图像进行分析和处理，实现疾病的早期诊断和治疗。
模式识别在医学图像识别中的应用主要体现在以下几个方面：病灶检测病灶检测是医学图像识别中的重要任务之一，它旨在从医学图像中检测出异常区域，如肿瘤、血管病变等。
Python中的图像特征提取与模式识别方法
Python中的图像特征提取与模式识别方法引言图像特征提取与模式识别是计算机视觉领域中的重要研究内容，通过对图像进行特征提取和模式识别，可以实现识别图像中的目标物体、检测和匹配图像中的模式等应用。
Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以方便地进行图像特征提取与模式识别的研究和应用。
本文将介绍Python中常用的图像特征提取与模式识别方法，包括颜色特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等内容。
一、颜色特征提取1. RGB颜色特征提取RGB颜色模型是一种常用的颜色表示方法，通过对图像中每个像素的红、绿、蓝三个通道进行分析，可以提取出图像的颜色特征。
在Python中，可以使用OpenCV库来实现RGB颜色特征提取，首先需要加载图像，并将图像转换为RGB模式，然后使用统计方法计算图像中各种颜色的分布情况。
2. HSV颜色特征提取HSV颜色模型将颜色的明度、饱和度和色调分为三个通道，与RGB颜色模型相比更加直观和可解释。
在Python中，可以使用skimage库来实现HSV颜色特征提取，通过计算图像中不同色调和饱和度的分布情况，可以得到图像的颜色特征。
二、纹理特征提取纹理特征是图像中重要的描述性特征，能够用来描述图像中的细节和结构。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等。
1. 灰度共生矩阵(GLCM)灰度共生矩阵是一种描述图像纹理的统计方法，通过计算图像中不同灰度级别像素的空间分布关系，可以得到图像的纹理特征。
在Python中，可以使用skimage库来计算灰度共生矩阵，并通过计算一些统计量（如对比度、能量、熵等）来描述图像的纹理特征。
2. 局部二值模式(LBP)局部二值模式是一种描述图像纹理的局部特征算子，通过比较像素点与其邻域像素的灰度值，可以得到一个二进制编码，用来表示该像素的纹理特征。
在Python中，可以使用skimage库来计算局部二值模式，并通过计算直方图等方式来描述图像的纹理特征。
图像识别ppt课件
最小距离分类器（最简单） 基于相关的方法 ……
•16
•ppt课件.
数字图像处理
(1) 最小距离分类器
在欧氏空间计算未知量和每一个原型矢量间的距离。 例如，假设每个模式类的原型定义为该类模式的平均矢量：
则欧氏空m 间j 距N 1离j x 判wjx据j,—j—1计,2算, 距,W离测度为：
花瓣宽度(cm)
•ppt课件.
数字图像处理
花瓣长度(cm)
图11.4 Iris Versicolor (杂色的) 和Iris Setosa (多刺的)类的 最小距离分类器的决策边界。黑点和方块是平均值。
•18
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
•26
j 1
•ppt课件.
数字图像处理
(4) BAYES决策规则
每个对象应该归入产生条件风险最小的类别中。
用Rm(x1, x2, … , xn)表示相应于特征向量(x1, x2, … , xn)T的最小风险。
使用Bayes决策的分类器长期风险称为Bayes风险：
R R m ( x 1 ,x 2 , ,x n )p ( x 1 ,x 2 , ,x n ) d 1 d x 2 x d nx
•ppt课件.
数字图像处理
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
•19
(2) 相关匹配
M×N大小的图像f(x,y)和大 小为J×K的子图w(x,y)之间
迅速增长。
图像识别课件
A、P(ωj,x) =P(x|ωj) P(ωj) （总体；类）
举例：P(ω1)=0.4，•精P选(pωpt 2)=0.6,
P(x=12|ω1)=0.15，P(x=12|ω2)=0.35
则：P(ω1, x=12)=0.15*0.4
P(ω2, x=12)=0.35*0.6
B、 P(ωj,x) =P(ωj | x) P(x)
Байду номын сангаас
问题：是否可以提高押对的概率，减少押错的概率？ 除先验概率外，必须利用其他的信息。
•精选ppt
（3）类条件概率密度
细胞识别：正常细胞ω1 异常细胞ω2
P(x i )P(x 1) P(x 2)
光密度特征：x
x 条件概率密度分布
类条件概率密度p(x|ω)：
类别状态为ω时的x概率密度函数。
（4）贝叶斯公式
2 人工神经网络
人工神经网络Artificial Neural Networks（ANN
）
•精选ppt
是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述，是一个数
学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程
序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
（1）人工神经元模拟生物神经元的一阶特性
–输入：X=（x1，x2，…，xn） –联接权：W=（w1，w2，…，wn）T –网络输入：y=∑（xi*•w精选ipp）t =XW –激励函数：f –输出：o
D、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的 特征以达到降低特征空间维数的过程。
例如：一幅96x64的图象
•精选ppt
（a）Gabor滤波器编码； （b）小波变换+神经网络； （c）细节点
（分叉点、端点）
（4）分类器设计
像识别与模式识别
像识别与模式识别在计算机科学领域中，图像识别和模式识别是两个相关但又有所区别的概念。
图像识别是指通过计算机技术来识别和理解图像中的内容或特征，而模式识别则是指通过计算机技术来识别和分类一系列相似的事物或模式。
本文将探讨图像识别和模式识别的定义、应用和发展现状。
一、图像识别的定义与应用图像识别是一项涉及计算机视觉和人工智能的技术，旨在通过分析和理解图像的视觉特征来对图像进行分类、识别和理解。
图像识别的应用非常广泛，例如人脸识别、车牌识别、手写体识别等。
这些应用都基于图像识别技术，可以帮助实现自动化、智能化和高效化的工作流程。
1.1 人脸识别人脸识别是图像识别中的一项重要应用。
它可以通过分析图像中的脸部特征来进行身份识别或验证。
人脸识别技术被广泛应用于安全领域，例如人脸解锁、人脸支付等，也被应用于社交娱乐领域，例如人脸表情识别、人脸变换等。
1.2 车牌识别车牌识别是指通过分析图像中的车牌特征来进行车辆识别和记录。
它广泛应用于交通管理、出入口控制、追踪监控等领域。
车牌识别技术可以帮助提高交通管理的效益和安全性。
1.3 手写体识别手写体识别是指通过分析图像中的手写字迹特征来进行文字识别和转换。
手写体识别技术在文字识别、自动笔记、自动化文书处理等方面有着广泛的应用。
它可以将手写文字快速转换为电子格式，提高工作效率和准确度。
二、模式识别的定义与应用模式识别是一种通过计算机技术对事物或模式进行分类和识别的方法。
它可以通过分析和学习一系列样本数据来建立分类模型，从而对未知数据进行分类和预测。
模式识别的应用范围非常广泛，例如声音识别、语音识别、手势识别等。
2.1 声音识别声音识别是指通过分析和识别声音波形特征来识别和理解声音的内容。
声音识别技术被广泛应用于语音助手、语音识别、音乐识别等领域。
它可以让计算机能够听懂和响应人类的声音指令，实现人机交互的智能化。
2.2 语音识别语音识别是指通过分析和理解语音信号的声学和语言特征来进行语音内容的识别和转换。
模式识别在图像识别中的应用
模式识别在图像识别中的应用1. 引言模式识别是一门研究如何从大量数据中自动识别出规律、模式并作出相应决策的学科，而图像识别则是模式识别领域中的一个重要方向。
随着人工智能技术的不断发展，模式识别在图像识别中的应用也日益广泛。
本文将探讨模式识别在图像识别中的应用以及相关技术发展。
2. 图像特征提取图像特征提取是图像处理中的关键步骤，通过提取图像中的特征信息，可以帮助计算机更好地理解和识别图像内容。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
在模式识别中，利用这些特征对图像进行分类和识别，是实现自动化图像分析的基础。
3. 模式分类与识别算法在图像识别中，模式分类与识别算法起着至关重要的作用。
常见的算法包括支持向量机（SVM）、神经网络、卷积神经网络（CNN）等。
这些算法通过训练模型，使计算机能够根据输入的图像数据做出相应的分类和识别决策，从而实现对图像内容的智能理解。
4. 深度学习在图像识别中的应用近年来，深度学习作为一种强大的机器学习技术，在图像识别领域取得了巨大成功。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以自动学习到图像数据中的特征表示，从而实现高效准确的图像分类和识别。
深度学习技术的不断发展推动了图像识别技术的进步和应用。
5. 图像识别在生活中的应用图像识别技术已经渗透到我们日常生活的各个领域。
在人脸识别领域，图像识别技术可以帮助我们进行身份认证、安防监控等；在医疗影像分析领域，可以帮助医生进行病灶检测和疾病诊断；在自动驾驶领域，可以帮助车辆感知周围环境并做出智能驾驶决策。
图像识别技术正在为我们的生活带来越来越多的便利和改变。
6. 图像识别面临的挑战与展望尽管图像识别技术取得了长足进步，但仍面临着一些挑战。
例如对于复杂场景下的目标检测、对抗性攻击下的鲁棒性等问题仍待解决。
未来，随着硬件设备性能的提升、数据规模的扩大以及算法的不断优化，图像识别技术将迎来更广阔的发展空间，为人类生活和工作带来更多可能性。
图像模式识别 5-8章-PPT
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
11
利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
8
区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
图像识别与模式识别技术
图像识别与模式识别技术近年来，随着大数据时代的到来，图像识别和模式识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
从自动驾驶汽车到人脸识别系统，这些技术的发展已经深刻地改变了我们的生活。
本文将探讨图像识别和模式识别技术的原理、应用以及潜在的挑战。
一、图像识别技术1.1 原理与发展图像识别技术旨在通过计算机对图像进行分析，以识别出其中的对象、特征和场景。
它的原理是通过对图像进行特征提取和模式匹配，从而对图像进行分类和识别。
这一领域的发展离不开计算机视觉、机器学习和深度学习等技术的进步。
图像识别技术的发展可以追溯到20世纪50年代。
当时，人们主要依靠手工提取图像中的特征，并使用简单的规则来进行分类。
然而，随着计算机性能的提高和图像处理算法的进步，图像识别的准确性和效率也得到了显著提升。
尤其是深度学习技术的兴起，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），使得图像识别技术在图像分类、目标检测和语义分析等方面取得了巨大的突破。
1.2 应用场景图像识别技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，它可以帮助医生识别疾病病灶，辅助进行医学诊断和手术操作。
在安防领域，它可以用于人脸识别、行为监测和目标跟踪，提高安全性和便利性。
在交通领域，自动驾驶技术离不开图像识别来实现环境感知和障碍物识别。
此外，图像识别技术还可以应用于农业、金融、零售等领域，提高生产效率和用户体验。
二、模式识别技术2.1 原理与发展模式识别技术是一种从输入数据中自动识别出模式和规律的方法。
它的核心思想是从样本数据中学习并建立模型，然后用这个模型来识别新的数据。
模式识别技术主要借鉴了统计学、机器学习和人工智能的方法，如贝叶斯分类器、支持向量机和随机森林等。
模式识别技术的发展可以追溯到20世纪60年代。
当时，人们主要采用统计模式识别方法，如最近邻分类和贝叶斯决策。
随着计算机性能的提高和算法的改进，模式识别技术得到了迅速发展。
特别是在机器学习和深度学习的推动下，模式识别技术在图像、语音、文本等数据的处理和分析方面取得了显著成果。
模式识别在图像识别中的应用
模式识别在图像识别中的应用一、引言模式识别是一门涉及多个领域的学科，其应用广泛，尤其在图像识别领域具有重要意义。
本文将探讨模式识别在图像识别中的应用，包括其原理、方法和现实应用场景。
二、模式识别的基本原理模式识别是一种通过对输入数据进行分析和处理，识别其中的模式或规律的技术。
在图像识别领域，模式识别通过对图像进行特征提取和分类，实现对图像内容的理解和识别。
三、图像识别中的特征提取特征提取是图像识别中至关重要的步骤，它将图像中的信息转化为可供模式识别算法处理的形式。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
通过提取这些特征，可以更好地描述和区分不同的图像内容。
四、图像分类与识别算法在图像识别中，常用的算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。
这些算法通过学习已标注的图像数据集，实现对图像进行分类和识别。
其中，CNN在图像识别中表现突出，广泛应用于人脸识别、物体识别等场景。
五、模式识别在人脸识别中的应用人脸识别是图像识别的一个重要应用领域，模式识别技术在人脸识别中发挥着关键作用。
通过对人脸图像的特征提取和匹配，可以实现人脸的自动识别和验证，广泛应用于安防、金融等行业。
六、模式识别在智能交通系统中的应用智能交通系统是另一个重要的应用领域，模式识别可通过对交通监控摄像头拍摄的图像进行分析，实现车辆识别、交通流量监测等功能，提升交通管理效率和安全性。
七、结语模式识别在图像识别中扮演着不可或缺的角色，其应用涵盖多个领域，并在人类生活中发挥着越来越重要的作用。
随着技术的不断发展，模式识别将在图像识别领域展现出更广阔的应用前景。
以上是关于模式识别在图像识别中的应用的简要介绍，希望对您有所帮助。
人工智能中的图像处理与模式识别技术分析
人工智能中的图像处理与模式识别技术分析随着人工智能技术的快速发展，图像处理与模式识别成为人工智能应用中的重要领域。
图像处理和模式识别技术的进步不仅给传统图像处理领域带来了革命性的变化，也为人工智能应用提供了更广阔的发展空间。
本文将深入探讨人工智能中的图像处理与模式识别技术的现状和未来发展趋势。
一、图像处理技术在人工智能中的应用图像处理是人工智能技术中非常重要的一个环节，它使用计算机算法对图像进行数字化和分析处理。
图像处理技术在人工智能中的应用有很多，包括图像识别、图像分类、图像分割等。
1. 图像识别图像识别是图像处理技术中的核心应用之一。
通过对图像中的特征进行提取和分析，图像识别技术可以实现对输入图像的自动识别和分类。
在人工智能应用中，图像识别技术广泛应用于人脸识别、物体识别、字符识别等领域。
例如，在安防领域，人工智能技术可以通过图像识别技术实现对可疑人物的自动识别和报警。
2. 图像分类图像分类是将图像划分到不同的类别中的过程。
图像分类技术通过提取图像特征，使用机器学习和深度学习算法，将输入图像与已知类别的图像进行对比，从而实现对图像的分类。
在人工智能应用中，图像分类技术广泛应用于无人驾驶、医学诊断等领域。
例如，无人驾驶汽车可以通过图像分类技术实现对道路、交通标志和行人的识别，从而做出相应的驾驶决策。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域，每个区域具有不同的特征和语义含义。
图像分割技术可以通过图像中的边界信息、颜色信息、纹理信息等特征对图像进行分割。
在人工智能应用中，图像分割技术广泛应用于医学影像、智能交通等领域。
例如，在医学影像领域，图像分割技术可以帮助医生准确分割病灶区域，从而提高诊断的准确性和效率。
二、模式识别技术在人工智能中的应用模式识别是指对给定的输入数据进行分类或标识的过程。
模式识别技术通过对输入数据中的特征进行分析和提取，从而实现对输入数据的识别和分类。
在人工智能中，模式识别技术被广泛运用于自然语言处理、声音识别、手写体识别等领域。
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。
图像处理与模式识别技术研究
图像处理与模式识别技术研究近年来，随着计算机技术的快速发展，图像处理与模式识别技术在各个领域得到了广泛应用。
从医学影像到安防监控，从自动驾驶到人脸识别，图像处理与模式识别技术正以其强大的功能和广泛的应用前景引起人们的关注。
一、图像处理技术的发展图像处理技术是指对图像进行数字化处理和分析的过程。
它主要包括图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割等多个方面。
在过去的几十年里，图像处理技术取得了长足的进步。
从最早的模拟图像处理到如今的数字化图像处理，技术手段不断更新，处理效果也越来越好。
图像增强是图像处理技术中的一个重要分支，它通过改善图像的质量和视觉效果来提高图像的可视性和识别率。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以有效地改善图像的对比度、亮度和清晰度，使得图像更加鲜明和易于理解。
图像恢复是指通过对损坏或退化的图像进行处理，使其恢复到原始的清晰度和质量。
图像恢复技术主要包括去噪、去模糊和去伪影等。
这些技术可以有效地提高图像的质量，减少噪声和模糊，使得图像更加真实和可靠。
图像压缩是指通过对图像进行编码和压缩，减少图像数据的存储空间和传输带宽。
图像压缩技术主要包括有损压缩和无损压缩两种方法。
有损压缩通过舍弃一部分图像信息来实现压缩，而无损压缩则通过编码和压缩算法来减少数据的冗余性。
这些技术在图像传输和存储中起到了重要的作用，提高了效率和性能。
图像分割是指将图像划分成若干个区域，每个区域具有相似的特征和属性。
图像分割技术主要包括基于阈值、基于边缘和基于区域的方法。
这些方法可以有效地提取图像中的目标和感兴趣区域，为后续的图像识别和分析提供基础。
二、模式识别技术的应用模式识别技术是指通过对模式和特征进行分析和匹配，实现对目标的自动识别和分类。
它主要包括特征提取、模式匹配和分类器设计等多个方面。
模式识别技术广泛应用于人脸识别、指纹识别、语音识别、手写识别等领域。
人脸识别是模式识别技术中的一个重要应用方向。
- 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)。
• • • • • • • • • • • • • • • • • •
%二值图像预处理，减小背景区域，尽量去除图像中背景区域，为人脸区域检测定 位做好准备 [n1,n2]=size(BW2); %图像尺寸 r=floor(n1/10); %floor向下取整 c=floor(n2/10); %尺寸除10 x1=1;x2=r; %减小背景区域，将图像部分边缘区域设置为黑色 for i=1:10 y1=1;y2=c; for j=1:10 if(y2<=c||y2>=9*c)||(x1==1||x2==r*10) BW2(x1:x2,y1:y2)=0; end y1=y1+c; y2=y2+c; end x1=x1+r; x2=x2+r; end figure(7),imshow(BW2) %显示减小背景区域后的图像
•
基于特征丌变形的方法着眼于检测面部的一些丌变的特征，例如眼睛、鼻子、嘴
巴等。不基于先验知识的方法丌同，该方法是自底而上的，先利用各种手段寻找
上述丌变特征，然后综合找到的这些丌变特征来确定待检测区域是否是人脸。自 底而上的方法不自顶而下的方法正好相反，它考虑到人脸各器官乊间存在着空间 约束，通过对各局部信息（脸部器官）的定位和跟踪，并结和各器官乊间的空间 位置关系，完成对整体（人脸的）定位。绝大多数自底而上的方法均将眼睛作为 首选的特征迚行搜索，这主要是因为眼睛具有特殊的外观特性以及相对稳定的对 称性，可以使用模板方法戒基于特征空间的方法等。 • 但是这些方法都是在亮度空间内对眼睛迚行搜索，其效果难免会受到获取图像时 的外部环境影响，比如光照条件、脸的朝向和位置，以及表情等。
待识别图像
图像信息获取
特征提取
分类判决
• 图像识别主要研究某些对象或过程（统称图像）的分类与描 述，也就是预处理后的图像，经分割和描述，提取有效的特 征，进而加以判决分类。
• 图像识别的几种典型应用，包括人脸识别、签名识别和车牌
识别等。 • 其中，手写数字识别，结果就是将手写的数字分到具体的数 字类别中。智能交通管理系统的识别，就是判断是否有汽车 闯红灯，闯红灯的汽车车牌号，还有文字识别，语音识别，
肤 色 分 析 （ skin.m ）
• % Anil K.Jain提出的基于YCbCr颜色空间的肤色模型 • % 根据当前点的Cb Cr值判断是否为肤色 • function result = skin(Y,Cb,Cr) • % 参数 • a = 25.39; • b = 14.03; • ecx = 1.60; • ecy = 2.41; • sita = 2.53; • cx = 109.38; • cy = 152.02; • xishu = [cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)]; • % 如果亮度大于230，则将长短轴同时扩大为原来的1.1 倍 • if(Y > 230) • a = 1.1*a; • b = 1.1*b; • end
未知类别模式的分类 数据获取 预处理 特征提取 分类决策
分类结果
训练样本 输入
预处理
特征选择
确定判别 函数
分类器设计
改迚判别 函数
误差检验
• 一个图像识别系统主要包括三部分：图像信息的获取、特征 提取和分类判决。图像信息的获取就是把图片、底片、文字 图形等用扫描设备变换为电信号以备后续处理；特征提取就
基于肤色进行人脸检测是常用的方法，因为人脸肤色 和环境存在较大的颜色差异，所以通过肤色很容易将 人脸和背景环境区分，该方法需要建立有关人脸的肤 色颜色模型。 计算机图形学领域定义的颜色模型，就是在某种特定 上下文中对于颜色的特性和行为的解释方法。
• RGB颜色空间 • YCbCr颜色空间 • NTSC颜色空间 • HSV颜色空间
电视系统中。Y代表亮度，Cb、Cr分别为蓝色分量和红色分量。此模型中
的数据可以是双精度类型，但存储空间为8位无符号整型空间。Y的取值范 围为16~235，Cb和Cr的取值范围为16~240。在目前通用的图像压缩算法中
（如JPEG算法），首要的步骤就是将图像颜色空间转换为YCbCr空间。
• 从RGB转换为YCbCr，输入输出都是8位二进制格式，转换公式如下： • Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B • Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 • Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B+128
• • • • • • • •
L=bwlabel(BW2,4); BB1=regionprops(L,'BoundingBox'); 标 BB3=struct2cell(BB1); 数组 BB4=cell2mat(BB3); 换成数组 [s1,s2]=size(BB4); mx=0; 域的矩形中面积最大，
• 是彩色最基本的表示空间。R、G、B分别代表
红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）3种基 本颜色，每种颜色的亮度大小用数字0~255表 示。通过R、G、B 3个颜色通道的变化以及它 们相互之间的叠加可得到1670万种颜色。
• 又称YUV空间，是视频图像和数字图像中常用的色彩空间，主要用于数字
•
基于模板的方法可以分为两类：预定模板和变形模板。预定模板方法是指首先制
定出标准的模板，然后计算检测区域和模板的相关值，当相关值符合制定的标准
时就判定检测区域为人脸。变形模板是指首先制定出模板参数，然后根据检测区 域的数据对参数迚行修改至收敛，以达到检测出人脸面部器官位置的目的。现有 比较好的方法有：层次模板匹配方法、多模板匹配方法、主动形状模板（Active Shape Models,ASM）、主动表观模板（Active Appearance Models,AAM）等。
是抽出能反映事物本质的特征；分类判决是根据所提取的特
征做出分类结论的过程。其中，特征提取和分类判决关系密 切。
• 对应于模式识别的理论与方法，有代表性的图像识 别方法主要有以下四类。 • （1）统计图像识别方法 • （2）结构图像识别方法 • （3）模糊图像识别方法 • （4）神经网络图像识别方法
报告人：
什么是模式识别
模式识别（pattern recongnition）就是机器识别，计算 机识别或机器自动识别，目的在于让机器自动识别事物。 该学科研究的内容是使机器能做以前只能由人类才能做的 事，具备人所具有的对各种事物与现象进行分析、描述与 判断的部分能力。
模式识别的目的就是利用计算机实现人的类识别能力，是对两个不
图像中物体识别，等等。
• 人脸检测是指在图像处理或视频中判断人脸是否存 在，如存在，再进一步确定人脸的大小、位置等。 • 人脸检测是实时人脸识别和表情识别的基础，只有 将人脸检测得准确，人脸识别和表情识别才能得以 实现。 • 人脸检测还在视频监控、数字视频处理和基于内容 的人脸的自动检测与特征点定位。
• % 根据公式进行计算 • Cb = double(Cb); • Cr = double(Cr); • t = [(Cb-cx);(Cr-cy)]; • temp = xishu*t; %temp为 • value = (temp(1) - ecx)^2/a^2 + (temp(2) ecy)^2/b^2; • % 大于1则不是肤色，返回0；否则为肤色，返回1 • if value > 1 • result = 0; • else • result = 1; • end
原始图像
灰度图像
二维维纳滤波
中值滤波
二维维纳滤波二值化图像
中值滤波二值化图像
去除图像背景区域
圈出人脸部位
我们采用一种基于肤色信息和眼睛粗略定位的人脸检
测算法。该算法先对 Anil K.Jain 的 Cb 、 Cr 椭圆聚 类方法迚行了改迚，用改迚的算法迚行肤色提取，经 过肤色区域的分析，对人脸区域迚行预检测，确定人 脸可能区域，然后再根据眼睛的粗略定位迚一步确定 人脸区域。
%标注各联通区域 %计算包含这个区域的最小矩形坐 %将各联通区域的坐标转换成元胞 %将各联通区域的元胞数组坐标转
%通过确认人脸面积在包含连通区 %且面部长度与宽度比小于2来确定
• • • • • • • • • •
面部矩形 for k=3:4:s2-1 p=BB4(1,k)*BB4(1,k+1); if p>mx && (BB4(1,k+1)/BB4(1,k))<2 mx=p; j=k; end end figure(8),imshow(BW2); hold on; rectangle('Position',[BB4(1,j-2),BB4(1,j1),BB4(1,j),BB4(1,j+1)],'EdgeColor','r')
• 基于形状的检测方法
• 基于肤色的检测方法
• 基于统计理论的检测方法：
基于统计理论的检测方法是利用统计分析与机器学习的方法 来寻找出人脸样本与非人脸样本各自的统计特征，再使用各自 的特征构建分类器来完成人脸检测。
• 基于形状的检测方法利用人脸五官形状的信息，用一些形状 模式在数字图像中匹配人脸，进而进行人脸检测。 • 人脸的形状特征是指人类面部器官在几何上表现的特征。其
中有以下几种常用的方法：（1）基于先验知识的方法（2）
基于特征不变性的方法（3）基于模板的方法
•
基于先验知识的检测方法是将人脸面部器官乊间的关系编码准则化的人脸检测方
法。该方法是一种自定而下的方法，依据人脸面部器官的对称性、灰度差异等先
验知识，制定出一系列的准则。当图像中的ห้องสมุดไป่ตู้测区域符合准则，则被检测为人脸 。自顶而下的方法能够较好的把握全局信息，但是非常强调对初始位置的定位， 一旦出现偏差，将导致整体跟踪结果的移和变形。 • 目前比较好的方法有，4*4镶嵌图人脸分块方法、3*3的广义三分图方法、结合4*4 和3*3的分块方法。 • 分块的思想在于根据每块的灰度值制定准则来迚行判定。例如将系统分为三级， 利用丌同精度的平均和二次采样产生三级丌同分辨率的图像。针对丌同分辨率的 图像采用丌同的准则迚行判定，低分辨率图像里的准则主要体现了人脸的大体轮 廓，高分辨率图像里的准则主要体现了人脸的细节特征。