第7章 结构模式识别 - 西安电子科技大学.ppt
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第1章模式识别绪论-西安电子科技大学.ppt
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 绪论
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 绪论
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。
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 绪论
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 绪论
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 绪论
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 绪论
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。
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 绪论
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 绪论
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。
中科院《模式识别》——第七章
• 三角体D和长方体E
– 然后将子图分割成更简单的模式基元；
• 组成三角体和长方体的各个面{L,T}和{X,Y,Z}
– 判别基元之间的关系。
• 三角体D是由相互邻接的四边形L和三角形T组成 • 长方体E是有三个相互邻接的四边形X,Y和Z组成
第七章 句法模式识别
• 句法模式识别系统处理过程
– 基元本身包含的结构信息已不多，仅需少量特征 即可识别。 – 如果用有限个字符代表不同的基元，则由基元按 一定结构关系组成的子图或图形可以用一个有序 的字符串来代表。 – 假如事先用形式语言的规则从字符串中推断出能 生成它的文法，则可以通过句法分析，按给定的 句法（文法）来辨识由基元字符组成的句子，从 而判别它是否属于由该给定文法所能描述的模式 类，达到分类的目的。
7.2 形式语言理论和句法模式 识别
• 形式语言的基本目的迄今为止尚未完全 实现，但在这个领域的研究成果却大大 冲击了其它一些领域
– – – – 计算机编译系统的设计 计算机语言 自动机理论 模式识别
7.2 形式语言理论和句法模式 识别
• 在模式识别中，如果大量复杂的模式的 集合，能用一组为数不多的简单的模式 基元和文法规则来描述，则对每一个模 式的识别，就可以按给定的一组文法结 构规则来剖析； • 如果解析的结果表明，模式基元能为给 定的文法规则所接受，则可判别它属于 该模式类，否则就不属于该模式类。
7.2 形式语言理论和句法模式 识别
7.2.1 形式语言理论中的某些定义 • [文法举例]
– 文法树
7.2 形式语言理论和句法模式 识别
7.2.1 形式语言理论中的某些定义 • 利用文法树可以阐明文法的形式化定义：
– 文法树的根一定是文法G的起始符S； – 树的叶一定是终止符； – 树的每一个分支（子树）在沿着根到叶的 方向上可以表示成一个直接推导的生成式； – 如果利用文法树的逆过程，则可将生成过 程重新构造出来。
– 然后将子图分割成更简单的模式基元；
• 组成三角体和长方体的各个面{L,T}和{X,Y,Z}
– 判别基元之间的关系。
• 三角体D是由相互邻接的四边形L和三角形T组成 • 长方体E是有三个相互邻接的四边形X,Y和Z组成
第七章 句法模式识别
• 句法模式识别系统处理过程
– 基元本身包含的结构信息已不多，仅需少量特征 即可识别。 – 如果用有限个字符代表不同的基元，则由基元按 一定结构关系组成的子图或图形可以用一个有序 的字符串来代表。 – 假如事先用形式语言的规则从字符串中推断出能 生成它的文法，则可以通过句法分析，按给定的 句法（文法）来辨识由基元字符组成的句子，从 而判别它是否属于由该给定文法所能描述的模式 类，达到分类的目的。
7.2 形式语言理论和句法模式 识别
• 形式语言的基本目的迄今为止尚未完全 实现，但在这个领域的研究成果却大大 冲击了其它一些领域
– – – – 计算机编译系统的设计 计算机语言 自动机理论 模式识别
7.2 形式语言理论和句法模式 识别
• 在模式识别中，如果大量复杂的模式的 集合，能用一组为数不多的简单的模式 基元和文法规则来描述，则对每一个模 式的识别，就可以按给定的一组文法结 构规则来剖析； • 如果解析的结果表明，模式基元能为给 定的文法规则所接受，则可判别它属于 该模式类，否则就不属于该模式类。
7.2 形式语言理论和句法模式 识别
7.2.1 形式语言理论中的某些定义 • [文法举例]
– 文法树
7.2 形式语言理论和句法模式 识别
7.2.1 形式语言理论中的某些定义 • 利用文法树可以阐明文法的形式化定义：
– 文法树的根一定是文法G的起始符S； – 树的叶一定是终止符； – 树的每一个分支（子树）在沿着根到叶的 方向上可以表示成一个直接推导的生成式； – 如果利用文法树的逆过程，则可将生成过 程重新构造出来。
模式识别课件
模式识别课件预览说明:预览图片所展示的格式为文档的源格式展示,下载源文件没有水印,内容可编辑和复制模式识别参考材料：[1]边肇祺，张学工等编，模式识别(第二版)清华大学出版社 2000[2]R.O.Duda, P.E.Hart. Pattern Classification and Scene Analysis.NewYork: John wiley & sons. 1973[3]Nello Cristianini & Jogn Shawe –Jaylor. An Introduction to Support Vector Machines and other Kernel –based learning method. Cambridge University Press 2000学习目标：模式识别这个词是Pattern Recognition翻译来的，通俗一点讲究就是机器识别，计算机识别，或机器自动识别。
Pattern这个词翻译成模式，模式是要让机器自动识别的事物（辨别是否相同或是否相似）。
如一个具体数字，是印刷体还是手写体。
本课程学习目标为，使学生能应用模式识别方法处理计算机自动识别事物、机器学习、数据分析中有关的技术问题。
能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及基本的处理问题方法。
课程要求:本课程主要是学习让计算机自动识别的基本概念，方法的课程，但它与相关学科的术语都有密切联系，如人工智能也是让计算机具有智能，因此这两门课程有许多相通、互助的方面。
模式识别技术中十分重要的概念是让机器通过学习确定参数改进性能，因此是机器学习这个学术名词中的重要与基础内容。
模式识别主要是对视频、图像、声音等多媒体信息进行分类识别，因此具有这方面的背景也是比较有利的。
第一章绪论§课前索引重点：1、模式识别的含义，模式的概念2、模式的描述方法3、模式识别系统的组成4、模式识别利用训练样本设计分类器的原理，两种最基本的分类方法的原理课前思考1、什么是模式识别，是不是就是机器自动识别、或机器自动分类？常说的语音识别、汉字识别、手写体识别是不是属于这门学科的内容2、模式识别这门课有用吗？哪里可以应用？3、机器自动识别的最基本原理是什么？知识点模式识别的含义——机器自动识别与分类§1.1 模式识别和模式的概念学科作用模式识别是六十年代初迅速发展的一门学科。
模式识别介绍课件
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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
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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
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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。
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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。
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
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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
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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。
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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。
模式识别的分类算法ppt课件
2. 在新样本到达后，提取特征,确定新样本的 特征向量表示
3. 在训练集中选出与新样本最相似的 K 个文 样本，计算公式为：
可编辑课件
7
4.在新样本的K个邻居中，依次计算每类的 权重计算公式如下：
5. 比较类的权重，将文本分到权重最大的那个 类别中。
可编辑课件
8
KNN
可编辑课件
9
LDA
• 线性判别式分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)，
模式识别又常称作模式分类
可编辑课件
3
分类
• 有监督的分类（Supervised Classification） • 无监督的分类(Unsupervised Classification)
二者的主要差别在于： 各实验样本所属的类别是否预先已知。
可编辑课件
4
应用领域
• 主要应用领域是图像分析与处理、语音 识别、声音分类、通信、计算机辅助诊 断、数据挖掘等学科。
• CW-SSIM BASED IMAGE CLASSIFICATION IEEE International Conference on Image Processing
可编辑课件
20
Thank you!
可编辑课件
21
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
• 基本思想：将高维的模式样本投影到最 佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息 和压缩特征空间维数的效果，投影后保 证模式样本在新的子空间有最大的类间 距离和最小的类内距离
即模式在该空间中有最佳的可分离性
可编辑课件
10
LDA
假设对于一个n维空间有m个样本分别为
3. 在训练集中选出与新样本最相似的 K 个文 样本，计算公式为：
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7
4.在新样本的K个邻居中，依次计算每类的 权重计算公式如下：
5. 比较类的权重，将文本分到权重最大的那个 类别中。
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KNN
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LDA
• 线性判别式分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)，
模式识别又常称作模式分类
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3
分类
• 有监督的分类（Supervised Classification） • 无监督的分类(Unsupervised Classification)
二者的主要差别在于： 各实验样本所属的类别是否预先已知。
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4
应用领域
• 主要应用领域是图像分析与处理、语音 识别、声音分类、通信、计算机辅助诊 断、数据挖掘等学科。
• CW-SSIM BASED IMAGE CLASSIFICATION IEEE International Conference on Image Processing
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• 基本思想：将高维的模式样本投影到最 佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息 和压缩特征空间维数的效果，投影后保 证模式样本在新的子空间有最大的类间 距离和最小的类内距离
即模式在该空间中有最佳的可分离性
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10
LDA
假设对于一个n维空间有m个样本分别为
模式识别及其分类PPT课件
-1.192 -0.170
1.269
-0.248 0.383 0.121
一列11个主
物 的
1因 纯
数 据
-0.219 -2.227
1.074 0.174
-0.329 -0.071
1子 光 1谱
LT
0.385 0.473 0.484 0.662 -0.309 -0.211 -0.628 -0.192 0.218
3
7.2
0.32 2750 65.3 3.4
4
10.2 0.36 1500 3.4
5.3
5
10.1 0.50 1040 39.2 1.9
6
6.5
0.20 2490 90.0 4.6
7
5.6
0.29 2940 88.0 5.6
8
11.8 0.42 867 43.1 1.5
9
8.5
0.25 1620 5.2
0.440 0.447 0.455 -0.464 0.699 -0.181
模式识别与分类 FA实例TTFA
HPLC-DAD
多 环 芳 烃
Known
L 245
B[k]F B[b]F 111.2 112.6
2苝 8*2.1
265 38.2 87.2 76.4
286 52.5 69.4 12.2
305 110.6 33.2 5.1
模式识别与分类 FA实例TTFA
多
-1.476 -1.307 -1.295 -1.285 -1.174
环 芳 烃
-0.640
X* 0.205 0.334
1.442
0.088 1.447 0.823 0.416
-0.017 1.250 0.980 0.614
模式识别培训课程课件
整模型参数。
04
语音模式识别
语音信号的预处理
噪声抑制
去除语音信号中的环境噪声，如 风、电气噪声等，提高语音信号
的清晰度和可懂度。
标准化
将语音信号的幅度和时间尺度进行 归一化处理，以消除不同说话人之 间的差异，提高识别系统的鲁棒性 。
分帧
将语音信号分割成短小的片段，通 常为20-30毫秒，以便于特征提取 和模式分类。
04 空间特征
提取图像中的空间特征，
反映图像中目标之间的空
间关系。
分类器的选择与优化
分类器选择
根据不同的应用场景 选择合适的分类器， 如支持向量机、神经
网络等。
参数优化
通过调整分类器的参 数，提高分类器的准 确率和泛化能力。
模型训练
使用训练数据集训练 分类器，并评估其性
能。
模型验证
使用验证数据集验证 分类器的性能，并调
模式识别培训课程课 件
目录
• 模式识别概述 • 模式识别的基本理论 • 图像模式识别 • 语音模式识别 • 文字识别 • 模式识别技术的发展趋势与挑战
01
模式识别概述
什么是模式识别
模式识别是指通过计算机或人工手段对自然界或人造的 复杂对象进行自动识别、分类、解释、理解或预测。它 涉及对输入数据的研究和分析，以识别出有用的信息， 并对其做出决策或判断。
基于光学原理的文字识别
01
02
03
光学原理
通过光学原理，将文本图 像转化为可识别的数字化 信息。
扫描仪
利用扫描仪对文档进行扫 描，将纸质文档转化为电 子文档。
OCR技术
光学字符识别（OCR）技 术可以将文本图像转化为 可编辑和搜索的文本。
04
语音模式识别
语音信号的预处理
噪声抑制
去除语音信号中的环境噪声，如 风、电气噪声等，提高语音信号
的清晰度和可懂度。
标准化
将语音信号的幅度和时间尺度进行 归一化处理，以消除不同说话人之 间的差异，提高识别系统的鲁棒性 。
分帧
将语音信号分割成短小的片段，通 常为20-30毫秒，以便于特征提取 和模式分类。
04 空间特征
提取图像中的空间特征，
反映图像中目标之间的空
间关系。
分类器的选择与优化
分类器选择
根据不同的应用场景 选择合适的分类器， 如支持向量机、神经
网络等。
参数优化
通过调整分类器的参 数，提高分类器的准 确率和泛化能力。
模型训练
使用训练数据集训练 分类器，并评估其性
能。
模型验证
使用验证数据集验证 分类器的性能，并调
模式识别培训课程课 件
目录
• 模式识别概述 • 模式识别的基本理论 • 图像模式识别 • 语音模式识别 • 文字识别 • 模式识别技术的发展趋势与挑战
01
模式识别概述
什么是模式识别
模式识别是指通过计算机或人工手段对自然界或人造的 复杂对象进行自动识别、分类、解释、理解或预测。它 涉及对输入数据的研究和分析，以识别出有用的信息， 并对其做出决策或判断。
基于光学原理的文字识别
01
02
03
光学原理
通过光学原理，将文本图 像转化为可识别的数字化 信息。
扫描仪
利用扫描仪对文档进行扫 描，将纸质文档转化为电 子文档。
OCR技术
光学字符识别（OCR）技 术可以将文本图像转化为 可编辑和搜索的文本。
模式识别概论ppt
是q趋向无穷大时明氏距离的极限情况
⑤ 马哈拉诺比斯（Mahalanobis)距离
d ij
(M
)
d
(
X
i
,
X
j
)
X i X j T 1 X i X j
其中Xi ，Xj为特征向量， 为协方差矩阵。
使用于N个样本的集合中两个样本之间求M氏距离：
1 N 1
N i1
(
X
i
X
)(
X
i
X )T , X
.
4
• 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。
② 集合内的任意两点的连线,在线上的点属 于同一集合
③ 集合内的每一个点都有足够大的邻域,在 邻域内只包含同一集合的点
4. 模式识别的要求:满足紧致集，才能很好的分 类；如果不满足紧致集，就要采取变换的方法, 满足紧致集.
.
15
三、相似与分类
1下.两要个求样：本Xi ，Xj之间的相似度量满足以
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
3. 遥感：资源卫星照片，气象卫星照片处理， 数字化地球，图象分辨率可以达到1米。
.
9
Байду номын сангаас
4. 指纹识别、脸形识别
5. 检测污染分析：大气，水源，环境监 测。
第7章 结构模式识别 西安电子科技大学
图 7-250年代中期, 乔姆斯 基(Chomsky)等在研究自然语言的过程中发展了文法的数学 模型。 他将语言形式地定义为由一个字母表中的字母组成 的串的集合, 在字母表上按照一定的规则定义一个文法, 该文 法产生的所有句子组成的集合就是该文法产生的语言。 若 一个句子能由某种语言对应的文法产生, 则判断这个句子属 于该语言。
7.2.1 短语结构文法
1. 字符的有限集合称为字母表, 记为V。 由字母表V中的字 符构成的有限序列称为字母表V上的字符串(链)。 例如字母表 V={a, b, c, …, z, 0, 1, …, 9}, 即表由26个英文字母和10个阿拉 伯数字构成, 则字符串可以是a, b, 012, ce78等。 一个字符串 所包含字符的个数称为该字符串的长度, 字符串x的长度记为 |x|。 允许有不含任何符号的空串, 记为ε,
第7章 结构模式识别 西 安电子科技大学
2020年4月22日星期三
7.1
统计模式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。 对于较复杂的模式, 要对其充分描述需要很多特征, 以至过于复杂。
结构模式识别又称句法模式识别, 它采用一些比较简单 的子模式组成多级结构来描述一个复杂模式, 先将模式分为 子模式, 子模式又分为更简单的子模式, 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, 识别模式基元比识别原模式要简单得多。
结构模式识别的系统框图如图7-2所示, 包括预处理、 模 式表达、 句法分析和文法推断四个部分。 其中, 模式表达包 括两部分: 模式分割和基元及关系的识别。
对于一个模式, 经过预处理并对模式分解提取基元后, 得 到表征模式的句子, 然后进行句法分析, 判断它是否能被代表 某个模式类的文法所接受, 最终给出识别结果和模式的结构 描述。
模式识别概述【2020模式识别精品PPT系列】
• 模式识别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？
Watanabe ： as opposite of a chaos; it is an entity, vaguely defined, that could be given a name.（与混沌对立，可以 命名的模糊定义的实体） ➢ 指纹图象； ➢ 人脸图象； ➢ 手写汉字（单词）； ➢ 语音信号； ➢ 语言符号； ➢ …… 广义地说，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。
• 预处理：去噪声，提取有用信息，并对输入测量仪器或其它因素 所造成的退化现象进行复原
• 特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质 的特征 测量空间：原始数据组成的空间 特征空间：分类识别赖以进行的空间 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空间
• 分类决策：在特征空间中用模式识别方法把被识别对象归为某一 类别 基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则，使得按这种
2.与其它学科的关系
统计学 概率论 线性代数（矩阵计算） 形式语言
机器学习 人工智能 图像处理 计算机视觉 统计学、统筹学 人工智能 研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。 机器学习 是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能， 重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心。
个别具体的模式 －>样本： A 松 鼠
什么是识别？
• 把具体的样本归类到某一个模式，可以叫做模式的识别 （或分类）。
什么是模式？
Watanabe ： as opposite of a chaos; it is an entity, vaguely defined, that could be given a name.（与混沌对立，可以 命名的模糊定义的实体） ➢ 指纹图象； ➢ 人脸图象； ➢ 手写汉字（单词）； ➢ 语音信号； ➢ 语言符号； ➢ …… 广义地说，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。
• 预处理：去噪声，提取有用信息，并对输入测量仪器或其它因素 所造成的退化现象进行复原
• 特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质 的特征 测量空间：原始数据组成的空间 特征空间：分类识别赖以进行的空间 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空间
• 分类决策：在特征空间中用模式识别方法把被识别对象归为某一 类别 基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则，使得按这种
2.与其它学科的关系
统计学 概率论 线性代数（矩阵计算） 形式语言
机器学习 人工智能 图像处理 计算机视觉 统计学、统筹学 人工智能 研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。 机器学习 是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能， 重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心。
个别具体的模式 －>样本： A 松 鼠
什么是识别？
• 把具体的样本归类到某一个模式，可以叫做模式的识别 （或分类）。
patternrecognitionc7模式识别
描述终端着丝点染色体的句子的最左推导如下：
S S 2 B A B beA b e Ab D eb E D ebE abE eba e bb ca D b eb cb a D b ec bb aD bc bbab
P:SS1,Be,SS2,CbC,S1AA CCb,S2 BA,Cb,ACA,Cd AAC,DbD,ADE,DDb,AFD
例：字母表V={a,b}
L1={ab,aab,abab} 有限语言 L2={anbm|n,m=0,1,2….}无限语言 5、文法：在一种语言中，构成句子所必须遵循的规则的集合， 用G表示。L(G)表示由文法G构成的语言。
2020/9/28
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§ 7.成的所有句子的集合，包括空句子λ
第七章 句法模式识别
➢ § 7.1、形式语言基础和文法 ➢ § 7.2、一维及高维文法 ➢ § 7.3、基元提取和文法推断 ➢ § 7.4、句法分析 ➢ § 7.5、自动机识别
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第七章 句法模式识别
• 概述：
– 结构模式识别：从模式的结构关系入手对模式进行分 析是一个十分重要的方法，统计模式识别方法是不能 完成这一任务的，因为它注重的只是模式的数值特征 ，孤立地分析每一个模式，仅仅对其量的特征进行辨 别。能够进行结构分析的是句法模式识别方法，它是 由模仿语言学中句法的层次结构而产生的一种方法。
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第七章 句法模式识别
– 模式描述语言：描述模式结构的语言。包括—模式 基元和对基元的合成操作规则。
– 模式文法：对基元作合成操作以构成模式的规则。
– 多级树描述结构：
景物A
墙壁N L T D
地板M
B X
YZ E
景物: A
S S 2 B A B beA b e Ab D eb E D ebE abE eba e bb ca D b eb cb a D b ec bb aD bc bbab
P:SS1,Be,SS2,CbC,S1AA CCb,S2 BA,Cb,ACA,Cd AAC,DbD,ADE,DDb,AFD
例：字母表V={a,b}
L1={ab,aab,abab} 有限语言 L2={anbm|n,m=0,1,2….}无限语言 5、文法：在一种语言中，构成句子所必须遵循的规则的集合， 用G表示。L(G)表示由文法G构成的语言。
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§ 7.成的所有句子的集合，包括空句子λ
第七章 句法模式识别
➢ § 7.1、形式语言基础和文法 ➢ § 7.2、一维及高维文法 ➢ § 7.3、基元提取和文法推断 ➢ § 7.4、句法分析 ➢ § 7.5、自动机识别
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第七章 句法模式识别
• 概述：
– 结构模式识别：从模式的结构关系入手对模式进行分 析是一个十分重要的方法，统计模式识别方法是不能 完成这一任务的，因为它注重的只是模式的数值特征 ，孤立地分析每一个模式，仅仅对其量的特征进行辨 别。能够进行结构分析的是句法模式识别方法，它是 由模仿语言学中句法的层次结构而产生的一种方法。
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第七章 句法模式识别
– 模式描述语言：描述模式结构的语言。包括—模式 基元和对基元的合成操作规则。
– 模式文法：对基元作合成操作以构成模式的规则。
– 多级树描述结构：
景物A
墙壁N L T D
地板M
B X
YZ E
景物: A