模式识别原理及应用课程说明
《模式识别原理与应用》课件第7章
第７章 结构模式识别
图7-1 模式分解示意图
第７章 结构模式识别
结构模式识别法将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。
自动机的状态转移图如图7-5所示。
第７章 结构模式识别
图 7-5 例7.3的有限状态自动机的状态转移图
第７章 结构模式识别
自动机Af从起始态q0出发, 输入串x=aabbab, 在逐个读入x 的各字符时, 自动机的状态变化过程为
q0 a q1 a q2 b q0 b q2 a q1 b q0
整个输入串读完后, 自动机处于状态q0∈F, 所以输入串x 被自动机接受。
定义7.4 一个非确定的有限状态自动机Af是一个五元组:
Af (Q, , , q0 , F )
第７章 结构模式识别
与确定的有限状态自动机相比, 只是映射规则不同, δ是 Q×Σ→2Q的映射。
对非确定的有限状态自动机而言, 在当前状态及输入符号 确定的情况下, 下一步的状态不唯一, 即δ(q, a)是一个状态集合 (可能为空)。 例如δ(q, a)={q1, q2, …, ql},它的解释是: 非确定的 有限状态自动机处于状态q, 读头从输入带上读入字符a, 选择q1, q2, …, ql中的任意一个作为下一步状态, 并将读头向右移动一 格。
第７章 结构模式识别
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。
《模式识别》课程教学大纲
《模式识别》课程教学大纲课程名称：模式识别/Pattern Recognition课程编号：Y08030D开课单位：理学院课程学时：36课程学分：2学生层次：硕士研究生授课方式：讲授适用专业：应用数学课程性质：选修课考试方式：考查教学大纲撰写人：魏明果预修课程：概率论，图象处理一、教学目标与要求《模式识别》是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。
本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。
二、课程主要内容：（一）统计模式识别（二）句法模式识别（三）模糊模式识别其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达与分类；（2）句法识别；（3）文法推断。
课程的教学内容和基本要求第1章引论 21.1 模式识别概况1.2 模式识别应用举例1.3 模式识别方法第2章数学基础 22.1 多元正态2.2 随机变量的线性变换统计模式识别第3章用似然函数进行模式识别83.1 几钟统计决策规则3.2 错误率3.3 参数估计第4章用距离函数进行模式识别64.1最小距离分类法4.2 相似性度量和集群规则4.3 系统聚类4.4 动态聚类第5章特征选择 65.1 维数问题和类内距离5.2 聚类变换5.3 K_L变换5.4 分散度句法模式识别第6章句法模式识别206.1串文法的表达与分类6.2 句法识别6.3 文法推断6.4 混合模式识别模糊模式识别6第7章模糊模式识别三、教材名称：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著，清华大学出版社三、主要参考书：（1）J. T. Tou,《Pattern Recognition Principle》（2）Gonzalez, Thomason, 《Syntatic Pattern Recognition－an introduction》（3）Duda, Hart, 《Pattern Classifier & Scene Analysis》。
《模式识别课件》课件
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
模式识别的概念过程与应用PPT课件
红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域：生理特征鉴别(Biometrics)，网 上电子商务的身份确认，对公安对象的刑侦和 鉴别；
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域：巡航导弹的景物识别，战斗单元的 敌我识别；
办公自动化：文字识别技术和声音识别技术； 数据挖掘：数据分析； 网络应用：文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别？ 模式识别研究的内容？
《模式识别》课程标准精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版《模式识别》课程标准一、课程概述1.课程性质《模式识别》是人工智能技术服务专业针对人工智能产业及其应用相关的企事业单位的人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位，经过对企业岗位典型工作任务的调研和分析后，归纳总结出来的为适应人工智能产品开发与测试、数据处理、系统运维等能力要求而设置的一门专业核心课程。
2.课程任务《模式识别》课程通过与各类特征识别应用案例开发相关的实际项目学习，增强学生对本专业智能感知与识别算法知识的认识，训练他们养成良好的解析思维习惯，在理解理论知识的基础之上，根据实现情况分析与设计出最优解决方案，再用编程方式实现特征提取和识别算法并加以应用的能力，从而满足企业对相应岗位的职业能力需求。
3.课程要求通过课程的学习培养学生智能感知与识别算法应用方面的岗位职业能力，分析问题、解决问题的能力，养成良好的职业道德，为后续课程的学习打下坚实的基础。
二、教学目标（一）知识目标（1）了解模式识别的概念，掌握通过编程实现模板匹配算法来解决简单的模式识别问题的能力；（2）了解常用模式识别算法的原理，能初步利用该类算法解决具体模式识别问题的一般方法；（3）理解特征提取与降维的概念及主要方法，并能够在解决模式识别问题的过程中加以应用；（4）详细了解BP神经网络的原理，熟练掌握利用该算法解决手写体识别问题的方法；（5）详细了解朴素贝叶斯分类器算法的原理，熟练掌握利用该算法解决打印体文字识别问题的方法；（6）详细了解基于隐马尔可夫模型的语音识别原理，熟练掌握利用该模型解决语音识别问题的方法；（7）详细了解基于PCA和SVM模型的人脸识别原理，熟练掌握利用该模型解决人脸识别问题的方法。
（二）能力目标（1）会识读程序流程图，能看懂案例程序代码；（2）会使用Python语言实现“模式识别”常规算法；（3）能按照任务要求，设计程序流程图，编写程序代码；（4）能够根据系统功能要求对程序进行调试；（5）能够对所编写的程序故障进行分析，提出解决方案并进行故障排除：（6）能根据系统工作情况，提出合理的改造方案，组织技术改造工作、绘制程序流程图、提出工艺要求、编制技术文件。
模式识别 教学大纲
模式识别教学大纲一、课程概述模式识别是一门涉及计算机科学、数学和统计学等多个领域的学科，旨在让学生了解和掌握模式识别的基本概念、原理和应用。
本课程将介绍模式识别的主要方法和技术，并通过实践案例，培养学生的模式识别能力和实践应用能力。
二、教学目标1. 理解模式识别的基本概念和原理；2. 掌握常用的模式识别方法和技术；3. 能够运用模式识别技术解决实际问题；4. 培养学生的团队合作和创新思维能力。
三、教学内容1. 引言和基本概念1.1 模式识别的定义和应用领域1.2 模式识别的相关概念：样本、特征、分类等2. 模式识别方法2.1 统计模式识别2.1.1 贝叶斯决策理论2.1.2 最大似然估计和最大后验概率估计 2.1.3 参数估计和模型选择2.2 数学模式识别2.2.1 线性回归和逻辑回归2.2.2 主成分分析和典型相关分析2.2.3 支持向量机和神经网络2.3 深度学习2.3.1 卷积神经网络2.3.2 循环神经网络2.3.3 长短时记忆网络3. 特征提取与选择3.1 特征抽取方法3.1.1 基于统计的特征提取3.1.2 基于图像处理的特征提取3.1.3 基于频域分析的特征提取3.2 特征选择方法3.2.1 信息增益和卡方检验3.2.2 嵌入式特征选择3.2.3 过滤式特征选择4. 分类与评估4.1 经典分类算法4.1.1 K近邻算法4.1.2 决策树算法4.1.3 朴素贝叶斯算法4.2 模型评估和交叉验证4.2.1 准确率、精确率、召回率和F1值 4.2.2 ROC曲线和AUC值4.2.3 K折交叉验证和留一法5. 实践案例分析5.1 图像识别5.1.1 手写数字识别5.1.2 人脸识别5.2 语音识别5.2.1 声纹识别5.2.2 语音情感识别5.3 生物信息识别5.3.1 DNA序列识别5.3.2 蛋白质结构识别四、教学方法1. 理论讲授：通过教师讲解，介绍模式识别的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：组织学生进行编程实践，实现模式识别算法并应用于案例分析。
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
模式识别与应用课程设计
模式识别与应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握模式识别的基本概念，理解其在实际生活中的应用。
2. 使学生了解并掌握常用的模式识别算法，如统计方法、机器学习方法等。
3. 帮助学生了解模式识别技术在各领域的发展趋势。
技能目标：1. 培养学生运用模式识别技术解决实际问题的能力。
2. 提高学生运用编程语言（如Python）实现模式识别算法的技能。
3. 培养学生分析数据、提取特征、选择合适算法并进行模型训练的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对模式识别技术及其应用的兴趣，激发学生的创新意识。
2. 培养学生严谨的科学态度，养成良好的学术道德。
3. 增强学生团队合作意识，提高沟通与协作能力。
课程性质分析：本课程为应用性较强的学科，结合当前热门的人工智能技术，旨在培养学生的实际操作能力和创新思维。
学生特点分析：学生具备一定的数学基础和编程能力，对新鲜事物充满好奇，喜欢探索未知领域。
教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的动手操作能力。
2. 采用案例教学，让学生在实际问题中感受模式识别技术的魅力。
3. 强化团队合作，培养学生的沟通与协作能力。
二、教学内容1. 模式识别基本概念：包括模式、特征、分类、聚类等基本概念及其相互关系。
教材章节：第一章 模式识别概述2. 模式识别算法：重点讲解统计方法、机器学习方法及其在实际中的应用。
教材章节：第二章 统计模式识别；第三章 机器学习与模式识别3. 特征提取与选择：介绍常用的特征提取和选择方法，如主成分分析、线性判别分析等。
教材章节：第四章 特征提取与选择4. 模型评估与优化：讲解模型评估指标、过拟合与欠拟合问题，以及优化方法。
教材章节：第五章 模型评估与优化5. 模式识别应用案例分析：分析实际案例，如人脸识别、语音识别等。
教材章节：第六章 模式识别应用案例分析6. 实践环节：安排学生进行编程实践，实现简单的模式识别算法，如K-近邻、支持向量机等。
《模式识别及应用》课程教学大纲
《模式识别及应用》课程教学大纲编号：英文名称：Pattern Recognition and Its Applications适用专业：电子信息工程责任教学单位：电子工程系电子信息教研室总学时：32学分：2.0考核形式：考查课程类别：专业课修读方式：必修教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。
通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。
本课程的主要教学方法：本课程以理论教学为主，实践教学为辅。
本课程与其他课程的联系与分工：本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。
它与数字图像处理课可并开。
所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中，并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。
主要教学内容及要求：由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。
本课程安排了一些习题，以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识，学习了本课程后，大部分学生能处理一些简单模式识别问题，如设计获取信息的手段，选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。
第一部分模式识别及应用概述教学重点：模式识别的概念。
教学难点：模式识别的概念。
教学要点及要求：理解模式识别系统，模式识别的应用；掌握模式识别的概念。
第二部分统计模式识别——概率分类法教学重点：概率分类的判别标准。
教学难点：概率分类的判别标准，正态密度及其判别函数。
教学要点及要求：了解密度函数的估计；理解正态密度及其判别函数：（1）正态密度函数，（2）正态分布样品的判别函数；掌握概率分类的判别标准：（1）Bayes法则，（2）Bayes风险，（3）基于Bayes法则的分类器，（4）最小最大决策，（5）Neyman-pearson决策。
模式识别培训课程课件
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。
《模式识别原理与应用》课件第13章
第13章 图像识别
采用db4 把图像分解为3 层, 并考虑边界效应, 得到 LL1、 LL2 和LL3, 它们的尺寸分别为99×67、 53×37和 30×22。 表13-1给出了费歇尔脸方法的不同分类规则的结果, 包括最 大隶属度原则(LM)、 最近均值原则(NM)和SVM分类原则。 测试图像包括原图、 LL1、 LL2和 LL3。 SVM分类中, 核函 数采用多项式函数,
第13章 图像识别
本节以一种基于支持向量机和小波变换的人脸识别方 法为例, 介绍人脸识别。 首先利用小波变换把人脸图像分 解为3层; 然后, 把费歇尔脸方法分别应用到不同分辨率上 的3个低频子图, 得到3个分类结果; 最后, 利用SVM网络融 合3个分类结果, 得到最终的分类决策。
第13章 图像识别
SW
1 N
m
(yk
i1 yk Ci
y(i) )(yk
y(i) )T
(13-5)
第13章 图像识别
其中: Ni为第i类Ci包含的样本个数; y 为所有样本的均值;
y(i) 为第i类Ci的均值。 最优投影矩阵为正交列向量组成的矩阵, 使类内离散度
矩阵的判别式达到最小, 同时使类间离散度矩阵的判别式达 到最大, 即
WFLD arg max
W
WT S B W WT SW W
[w1, w2,
, wm1]
(13-6)
第13章 图像识别
其中, w1, w2, …, wm-1为SB和SW的广义特征向量, 对应m－1个最 大广义特征根η1, η2, …, ηm－1,
模式识别原理PPT学习教案
y2
y1
y2
y3
y12 y2 y1
y1 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2 y22
y1 y2
y3 y3
y3
y3 y1 y3 y2 y32
Y TY y1
y1
y2
y3
y2
y12
y22
y32
Y
2
y3
第24页/共75页
1. 欧氏距离（Euclid，欧几里德） ——简称距离 设X1、X2为两个n维模式样本， X1 [x11, x12,....,x1n ]T X2 [x21, x22 ,....,x2n ]T
第7页/共75页
3. 细胞特征的抽取、选择和提取 目的：为了建立各种特征的数学模型，以用于分类。
① 抽取特征 ：原始采集数据，第一手资料，特征数据量大 。是特征选择和提取的依据。 例：对一个细胞抽取33个特征 ，建立一个33维的空间X，每个细 胞可通过一个33维随机向量表示，记为：
X [x1, x2,, x33]T 即把一个物理实体“细胞”变成了一个数学模型“33维随机 向量”，也即33维空间中的一点。
( M_Mean ) ( C_covariance)
x1
m1
对n维向量：X
,
M
xn
m n
C E X M X M T
x1 m1
E{x2
m2
x1
m1
x2 m2
xn mn }
xn mn
第27页/共75页
Ex1 m1 x1 m1
Ex
2
m2 x1
m1
Ex1 m1 x2 m2
② 特征选择：在原始特征基础上选择一些主要特征作为判
别用的特征。
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模式识别原理及应用课程说明
二、课程描述
《模式识别及应用》是电子信息工程专业的一门专业选修课。
通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。
主要内容：
1．模式识别基本概念
2．统计模式识别——概率分类法
3．聚类分析
4．模糊模式识别
5. 神经网络识别理论及模型
6.特征提取与选择
三、使用教材及主要参考书或资料
●使用教材：《模式识别原理》孙亮主编北京工业大学出版社。
本书是“高等工科院校信息控制类课程系列化教材”之一，全书共分10个章节，主要对模式识别的基础知识作了介绍，具体内容包括线性判别函数，结构法模式识别，特征空间分析，非参数模式识别方法等。
该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
●主要参考书或资料
1. 孙亮.模式识别原理，北京工业大学出版社，2009
2. 李金宗. 模式识别导论. 高等教育出版社. 1994.
3. 边肇祺等编著. 模式识别. 清华大学出版社. 2000.
四、考核方式
考勤、作业、实验.................... 30%
期末考试........................... 70%
注意事项：
1. 学生听课课时必须超过本门计划课时三分之二以上同时完成该课程的作业和实验才能取得期末考试资格。
2. 最终成绩以60分为最低及格线。