模式识别综述
基于模式识别的视频内容分析技术综述
基于模式识别的视频内容分析技术综述随着互联网和数码媒体的快速发展，视频资源的数量和规模不断增长。
然而，由于视频数据本身的多样性和复杂性，直接利用人力进行视频内容分析变得困难且低效。
因此，基于模式识别的视频内容分析技术应运而生，其通过利用计算机视觉、模式识别和机器学习等相关领域的方法与技术，实现对视频内容的自动分析与理解。
本文将对基于模式识别的视频内容分析技术进行综述，探讨其应用领域、关键技术以及挑战与未来发展方向。
一、视频内容分析的应用领域基于模式识别的视频内容分析技术已广泛应用于各个领域，包括视频监控、视频搜索与检索、视频目标识别与跟踪、视频内容理解与解释等。
其中，视频监控是最早应用该技术的领域之一。
通过使用模式识别算法，可以实现对监控视频中的异常情况、目标物体和行为的检测与分析。
视频搜索与检索则是基于视频内容的相关性进行检索，利用模式识别技术将视频内容与用户查询进行匹配，提供相关的搜索结果。
视频目标识别与跟踪则是利用模式识别技术对视频中的目标物体进行检测、识别与跟踪，常用于智能交通、视频安防等领域。
此外，视频内容理解与解释是基于模式识别的视频分析的一个重要研究方向，旨在实现对视频内容的高层次理解与解释，如视频语义理解、情感分析等。
二、视频内容分析的关键技术基于模式识别的视频内容分析技术的核心是计算机视觉、模式识别和机器学习等相关领域的技术，下面将介绍其中的一些关键技术。
1. 视频特征提取与表示视频特征提取是视频内容分析的首要任务，通过将视频的低层次视觉特征转换为高层次的语义特征，实现对视频内容的理解。
常用的视频特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
视频特征的表示方式有多种，如Bag of Visual Words模型、时空金字塔模型等。
2. 视频目标检测与识别视频目标检测与识别是视频内容分析的重要任务，其目标是检测和识别视频中的目标物体。
常用的方法包括基于深度学习的目标检测方法，如Faster R-CNN、SSD等。
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
模式识别总结
模式识别压轴总结
另外，使用欧氏距离度量时，还要注意模式样本测量值的选取，应该是有效 反映类别属性特征（各类属性的代表应均衡） 。但马氏距离可解决不均衡（一个 多，一个少）的问题。例如，取 5 个样本，其中有 4 个反映对分类有意义的特征 A，只有 1 个对分类有意义的特征 B，欧氏距离的计算结果，则主要体现特征 A。
信息获取 预处理 特征提取与选择 聚类 结果解释
1.4 模式识别系统的构成 基于统计方法的模式识别系统是由数据获取， 预处理， 特征提取和选择， 分类决策构成
2
模式识别压轴总结
1.5 特征提取和特征选择 特征提取 (extraction)：用映射（或变换）的方法把原始特征变换为较少 的新特征。 特征选择(selection) ：从原始特征中挑选出一些最有代表性，分类性能最 好的特征 特征提取/选择的目的，就是要压缩模式的维数，使之便于处理。 特征提取往往以在分类中使用的某种判决规则为准则，所提取的特征使在 某种准则下的分类错误最小。为此，必须考虑特征之间的统计关系，选用 适当的变换，才能提取最有效的特征。 特征提取的分类准则：在该准则下，选择对分类贡献较大的特征，删除贡 献甚微的特征。 特征选择：从原始特征中挑选出一些最有代表性、分类性能最好的特征进 行分类。 从 D 个特征中选取 d 个,共 CdD 种组合。 － 典型的组合优化问题 特征选择的方法大体可分两大类： Filter 方法：根据独立于分类器的指标 J 来评价所选择的特征子集 S，然后 在所有可能的特征子集中搜索出使得 J 最大的特征子集作为最优特征子 集。不考虑所使用的学习算法。 Wrapper 方法：将特征选择和分类器结合在一起，即特征子集的好坏标准 是由分类器决定的，在学习过程中表现优异的的特征子集会被选中。
模式识别发展及现状综述
模式识别发展及现状综述
目前，模式识别已经成为数据处理和分析技术中一个重要的组成部分，它在不同的应用领域中得到了广泛的应用，比如生物识别，自动机器人，
语音识别等。
模式识别是一种使机器获得能力，以识别和理解事物的能力，它把视觉，听觉，触觉等信息的处理过程变成可实现的机器任务，从而从
大量的信息中提取有用的信息，达到其中一种有意义的目的。
模式识别的研究有着悠久的历史，其发展历程大致可分为四个阶段：
传统模式识别，统计机器学习、深度学习和智能，每一阶段都为模式识别
技术的发展奠定了基础。
传统模式识别可以追溯到1900年以前，主要是通过规则来识别特征
或分类样本。
在传统模式识别阶段，主要有基于特征的模式识别、基于模
型的模式识别和基于结构的模式识别。
基于特征的模式识别主要是提取具
有代表性的特征，并根据特征判断类别之间的差异；基于模型的模式识别
则是根据建立的模型，通过最小二乘法或最小化误差函数，识别特征；基
于结构的模式识别则是抽取数据中的空间结构特征，从而实现类样本的聚
类分离。
随着计算机处理速度的不断提高，统计机器学习技术也取得了很大的
进展。
综述--浅谈模式识别、数据挖掘、机器学习、人工智能及它们与数据融合的联系与区别
浅谈模式识别、数据挖掘、机器学习、人工智能以及它们与数据融合的联系与区别目录一.模式识别： (4)1.1定义与简介： (4)1.2发展史： (4)1.3研究方向： (5)1.4主要方法： (5)1.5具体应用： (7)1.6未来发展： (8)二.数据挖掘： (9)2.1定义与简介： (9)2.2发展史： (9)2.3研究方向： (10)2.4主要方法： (10)2.5十大经典算法： (11)2.6具体应用： (14)2.7未来发展： (15)三.机器学习： (16)3.1定义与简介： (16)3.2发展史： (17)3.3研究方向： (18)3.4主要方法： (18)3.5具体应用： (19)3.6未来发展： (20)四.人工智能： (21)4.1定义及简介： (21)4.2发展史： (21)4.3研究方向： (22)4.4主要方法： (24)4.5具体应用： (25)4.6未来发展： (27)五，与多源数据融合的联系及区别 (27)参考文献 (29)一.模式识别：1.1定义与简介：模式识别（英语：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，以及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。
[1]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。
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。
这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。
电子信息工程中的图像处理与模式识别技术研究综述
电子信息工程中的图像处理与模式识别技术研究综述1. 引言图像处理与模式识别技术是电子信息工程中一项重要的研究领域。
随着科技的不断进步，图像处理与模式识别技术在各个领域都得到了广泛应用。
本文将对电子信息工程中的图像处理与模式识别技术进行综述，探讨其研究现状和未来发展方向。
2. 图像处理技术2.1 数字图像的获取与存储数字图像的获取是图像处理的前提，本节将介绍各种数字图像获取的方法以及图像的存储方式。
2.2 图像增强与滤波图像增强是提高图像质量的关键步骤，本节将介绍图像增强的常见方法以及滤波技术在图像处理中的应用。
2.3 图像分割与特征提取图像分割是将图像划分为不同区域的过程，本节将介绍图像分割的常用算法以及特征提取的方法。
2.4 图像压缩与编码图像压缩与编码是降低图像数据量的关键技术，本节将介绍常用的图像压缩与编码算法。
3. 模式识别技术3.1 模式识别的基本概念本节将介绍模式识别的基本概念，包括模式识别的定义、分类以及模式识别系统的一般框架。
3.2 特征提取与选择特征是模式识别中的关键要素，本节将介绍特征提取的方法以及特征选择的技术。
3.3 模式分类与识别模式分类与识别是模式识别技术的核心，本节将介绍常用的模式分类与识别算法。
3.4 监督学习与无监督学习监督学习和无监督学习是模式识别中常用的学习方法，本节将介绍监督学习和无监督学习的原理及应用。
4. 图像处理与模式识别在电子信息工程中的应用4.1 视觉传感技术图像处理与模式识别技术在视觉传感技术中得到了广泛应用，本节将介绍视觉传感技术在机器视觉、无人驾驶等领域的应用。
4.2 医学影像处理医学影像处理是电子信息工程中的重要应用领域，本节将介绍医学影像处理中图像处理和模式识别技术的应用。
4.3 安防监控与人脸识别安防监控和人脸识别是电子信息工程中常见的应用场景，本节将介绍图像处理和模式识别技术在安防监控和人脸识别中的应用。
5. 图像处理与模式识别技术的挑战与展望虽然图像处理与模式识别技术在各个领域都得到了广泛应用，但仍面临着一些挑战。
模式识别理论及其应用综述
模式识别理论及其应用综述
模式识别是指通过对已知模式的学习，从输入数据中自动识别并分类相似的模式或对象。
它是一种基于统计和机器学习的技术，可以应用于多个领域，例如图像处理、语音识别、自然语言处理等。
在模式识别中，最常用的技术是机器学习算法。
机器学习算法是一种通过对大量训练数据的学习，从中发现规律和模式，然后应用这些规律和模式来解决问题的方法。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
在图像处理领域，模式识别可以用于图像分类和目标检测。
例如，当我们要对图像库中的图像进行分类时，可以使用模式识别技术来自动识别和分类不同类型的图像。
在目标检测方面，模式识别可以帮助我们在图像中快速准确地检测和定位目标。
在语音识别领域，模式识别可以用于语音识别和语音合成。
语音识别是将语音信号转化为文本或命令的过程，而语音合成则是将文本转化为语音信号的过程。
模式识别可以通过对大量语音数据的学习，发现语音信号的特征和模式，从而实现准确的语音识别和语音合成。
在自然语言处理领域，模式识别可以用于文本分类和信息提取。
文本分类是将文本数据根据其内容分类到不同的类别中，例如将新闻文章分类到不同的主题类别中。
信息提取是从大量文本中提取出指定信息的过程，例如从新闻文章中提取出人物、地点和事件等信息。
模式识别可以通过对大量文本数据的学习，发现文本的特征和模式，从而实现准确的文本分类和信息提取。
总之，模式识别是一种基于统计和机器学习的技术，可以应用于多个领域，例如图像处理、语音识别、自然语言处理等。
它可以通过对大量数据的学习，发现数据中的规律和模式，从而实现准确的模式识别和分类。
基于模式识别的大数据分析技术综述
基于模式识别的大数据分析技术综述随着信息时代的到来和科技的不断进步，大数据分析技术逐渐成为各行各业的重要工具。
在这其中，基于模式识别的大数据分析技术更是备受关注。
本文将对基于模式识别的大数据分析技术进行综述，探讨其在不同领域中的应用和未来的发展前景。
一、介绍大数据分析技术是指通过对大数据集合进行收集、处理、分析和应用，从中发现隐藏的信息和知识，为决策提供支持和指导。
而模式识别则是一种通过学习和推理，从数据中识别出隐藏的模式、特征或知识的方法。
基于模式识别的大数据分析技术，将二者相结合，可从庞大的数据中提取出有用的信息。
二、基本原理基于模式识别的大数据分析技术的基本原理是通过收集大规模的数据，并通过机器学习、数据挖掘等算法对数据进行分析和建模。
此外，还会应用统计学和传统的数据分析方法，从数据中挖掘出特定的模式和关联规则。
通过这些技术，可以实现对大数据集合的高效处理和深度分析。
三、应用领域1. 金融行业基于模式识别的大数据分析技术在金融行业中有着广泛的应用。
通过对金融市场的数据进行分析，可以预测股市行情、发现潜伏的风险和欺诈行为，优化投资组合等。
同时，还可以通过对客户数据的分析，实现精确的客户分类和个性化营销。
2. 医疗领域基于模式识别的大数据分析技术在医疗领域也取得了重要的成果。
通过对医疗数据的分析，可以辅助医生进行疾病的早期诊断和治疗，提高医疗资源的利用效率，发现药物的副作用和新的疾病模式等。
3. 经济领域在经济领域，基于模式识别的大数据分析技术可以帮助企业和政府了解市场需求、预测经济走势、制定合理的政策等。
通过对消费者行为、市场趋势和竞争对手的分析，可以提供决策的依据，提高经济效益。
4. 物联网随着物联网的普及，大量的传感器数据被收集和存储。
基于模式识别的大数据分析技术可以帮助解析和利用这些数据。
通过对传感器数据的分析和识别，可以实现智能家居、智慧城市的构建，提升生活品质和城市管理效率。
五、发展趋势基于模式识别的大数据分析技术在未来有着广阔的发展前景。
电气设备局部放电模式识别研究综述
电气设备局部放电模式识别研究综述一、本文概述电气设备局部放电（Partial Discharge, PD）是设备绝缘老化和失效的重要前兆，其早期检测和准确识别对于保障设备的安全运行和延长使用寿命具有重要意义。
随着科技的不断进步，对电气设备局部放电的模式识别研究已成为当前电气工程领域的热点之一。
本文旨在综述近年来电气设备局部放电模式识别的研究进展，分析不同方法的优缺点，并展望未来的研究方向。
通过对国内外相关文献的梳理和评价，本文期望为电气设备局部放电模式识别的研究和应用提供有益的参考和借鉴。
在本文中，首先将对电气设备局部放电的基本概念、产生机理和危害进行简要介绍，为后续的模式识别研究奠定基础。
接着，将重点回顾和总结电气设备局部放电模式识别的传统方法，如脉冲电流法、超声波法、化学法等，并分析它们的适用范围和局限性。
随后，将详细介绍近年来新兴的电气设备局部放电模式识别技术，如基于机器学习的方法、基于深度学习的方法以及基于的方法等，并探讨它们在提高识别准确率和效率方面的优势。
将对电气设备局部放电模式识别的未来研究方向进行展望，包括多源信息融合、智能化识别系统、在线监测与预警等方面。
通过本文的综述，期望能够为电气设备局部放电模式识别的研究和实践提供全面的视角和深入的理解，为推动该领域的发展做出一定的贡献。
二、局部放电检测技术与原理局部放电是指在电气设备绝缘结构中，部分区域发生的非贯穿性放电现象。
这种放电虽然不会立即导致设备绝缘击穿，但长期累积会对绝缘材料造成损伤，最终导致设备故障。
因此，对局部放电的有效检测与模式识别对于电气设备的预防性维护和安全运行至关重要。
电气测量法：这是最常用的方法，包括脉冲电流法、介质损耗法、局部放电超声波检测法等。
其中，脉冲电流法通过测量局部放电产生的脉冲电流来检测放电的存在和强度；介质损耗法则通过分析绝缘材料介质损耗的变化来间接判断放电情况。
化学检测法：通过检测局部放电过程中产生的气体成分和浓度变化来判断放电的强度和频率。
模式识别综述
模式识别综述
刘迪;李耀峰
【期刊名称】《黑龙江科技信息》
【年(卷),期】2012(000)028
【摘要】模式识别（Pattern Recognition）又称图形识别，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
通常把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
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。
本文主要阐述了模式识别的基本原理、方法及各种技术，以及在相关领域的应用，并且对模式识别领域的前景做出展望。
【总页数】1页(P120-120)
【作者】刘迪;李耀峰
【作者单位】东北电力大学信息工程学院,吉林吉林132012;吉林供电公司,吉林吉
林132012
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于模式识别的电力系统暂态稳定评估综述 [J], 王志刚
2.轨道角动量模式识别方法综述 [J], 冯文艳;付栋之;王云龙;张沛
3.多功能雷达工作模式识别方法综述 [J], 阳榴;朱卫纲;吕守业;赵宏宇;赫岩
4.基于模式识别的电力系统暂态稳定评估综述 [J], 王志刚[1]
5.DNA甲基化差异模式识别方法综述 [J], 赵倩;张雪;张彦;林正奎;孙野青
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
基于模式识别的声纹识别技术研究综述
基于模式识别的声纹识别技术研究综述声纹识别技术是一种通过对个体声音特征进行提取和分析，以确定其身份的生物识别技术。
它利用了人的语音特征，通过声音信号的频率、共振等特性，将来自不同人的声音进行鉴别和识别。
在过去几十年里，声纹识别技术得到了广泛的关注和研究，并在实际应用中取得了重要的突破。
本文将对基于模式识别的声纹识别技术进行综述，并探讨其在实际应用中的挑战和前景。
1. 声纹识别技术的原理和模型声纹识别技术基于声音信号的特征，在算法上可以分为两个主要步骤：声音特征提取和模式识别。
声音特征提取通过数学模型和算法，将声音信号转换为数字化的特征向量，以便后续的分析和识别。
常用的声音特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
模式识别阶段通过对特征向量进行分类和匹配，将其与已知的声纹模型进行比较，从而确定身份。
2. 基于模式识别的声纹识别算法在基于模式识别的声纹识别技术中，有多种常用的算法和方法。
其中，高斯混合模型（GMM）是一种常用的声纹建模方法，它通过对声纹特征向量进行高斯建模和聚类，以实现声纹的分类和识别。
支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）也被广泛应用于声纹识别领域。
此外，最近兴起的深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）也在声纹识别中表现出良好的效果。
3. 声纹识别技术的应用领域声纹识别技术在多个领域有着广泛的应用。
在安全领域，声纹识别技术可以用于身份验证和访问控制，例如在银行、政府机构等场所的门禁系统中应用。
在司法领域，声纹识别技术能够用于犯罪分析和调查，帮助警方快速锁定嫌疑人。
此外，声纹识别技术还可以应用于电话客服、语音助理等领域，提高交互体验和服务质量。
4. 挑战和未来发展方向声纹识别技术在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，环境噪声和通讯压缩等因素会对声音信号的质量和特征提取造成影响。
其次，声纹识别技术在大规模应用中的实时性和准确性也需要进一步提高。
模式识别文献综述
模式识别基础概念文献综述一．前言模式识别诞生于20世纪20年代。
随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。
在20世纪60年代以前，模式识别主要限于统计学领域的理论研究，计算机的出现增加了对模式识别实际应用的需求，也推动了模式识别理论的发展。
经过几十年的研究，取得了丰硕的成果，已经形成了一个比较完善的理论体系，主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等研究内容。
模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科，目的是利用计算机将对象进行分类。
这些对象与应用领域有关，它们可以是图像、信号，或者任何可测量且需要分类的对象，对象的专业术语就是模式（pattern）。
按照广义的定义，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以成为模式。
二．模式识别基本概念<一>.模式识别系统模式识别的本质是根据模式的特征表达和模式类的划分方法，利用计算机将模式判属特定的类。
因此，模式识别需要解决五个问题：模式的数字化表达、模式特性的选择、特征表达方法的确定、模式类的表达和判决方法的确定。
一般地，模式识别系统由信息获取、预处理、特征提取和选择、分类判决等4部分组成，如图1-1所示。
观察对象→→→→→→→→→类→类别号信息获取预处理特征提取和选择分类判决图1-1模式识别系统的组成框图<二>.线性分类器对一个判别函数来说，应该被确定的是两个内容：其一为方程的形式；其二为方程所带的系数。
对于线性判别函数来说方程的形式是线性的，方程的维数为特征向量的维数，方程组的数量则决定于待判别对象的类数。
对M类问题就应该有M个线性判别函数；对两类问题如果采用“+”“-”判别，则判别函数可以只有一个。
既然方程组的数量、维数和形式已定，则对判别函数的设计就是确定函数的各系数，也就是线性方程的各权值。
模式识别技术概论
模式识别技术概论模式识别技术的核心是建立模型，通过对已有数据进行学习和训练，从而实现对未知数据的自动分类和识别。
在训练阶段，需要提供已知分类的数据样本，并对这些数据进行特征提取和特征选择等预处理操作。
然后，利用这些数据样本来构建模型，也就是学习样本的分布规律和特征间的相互关系。
最后，在识别阶段，通过对新数据的特征提取和与模型的比对，将其归类为已知的其中一类别。
1.图像处理：图像识别和图像分类是其中的重要应用，可以应用于人脸识别、目标检测、医学图像分析等领域。
例如，在人脸识别中，模式识别技术可以通过学习人脸的特征，实现对不同人脸的自动识别和分类。
2.语音识别：可以应用于语音识别、语音合成、语音转换等领域。
例如，在语音识别中，模式识别技术可以通过学习语音的频率特征和语音模型，实现对不同语音的自动识别和转换。
3.生物信息学：可以应用于DNA序列比对、蛋白质结构分析、药物研发等领域。
例如，在DNA序列比对中，模式识别技术可以通过学习DNA序列的一些特征和结构规律，实现对不同DNA序列的自动识别和分析。
4.文本分类：可以应用于文本分类、情感分析、垃圾邮件过滤等领域。
例如，在情感分析中，模式识别技术可以通过学习文本的一些语义特征和情感规律，实现对文本的情感分类和分析。
1.特征提取和选择：对于输入的数据，需要从中提取出能够表示其特征的参数，以便进行模型的学习和特征的比对。
特征的选择和提取将直接影响到模式识别系统的识别性能。
2.模型的建立：通过对已知数据的学习和训练，建立模型来描述数据的分布和特征间的关系。
常见的模型包括贝叶斯网络、支持向量机、神经网络等。
3.分类决策规则的确定：通过比对输入数据的特征与模型的相似度，并根据一定的决策规则来对其进行分类和识别。
常见的决策规则包括最近邻法、贝叶斯决策、决策树等。
4.鲁棒性和泛化能力：模式识别系统不仅要在已知数据上具有良好的识别性能，还要具备在未知数据上的鲁棒性和泛化能力，能够正确地识别未见过的数据。
模式识别中的特征提取方法综述
模式识别中的特征提取方法综述特征提取是模式识别中的关键步骤，它用于将原始数据转换为具有辨识能力的表征形式。
特征提取方法的选择对于模式识别的性能有着重要的影响。
本文将综述一些常用的特征提取方法，并进行比较和分析。
一、统计特征统计特征是最简单常用的特征提取方法之一。
它通过对输入数据的统计分析，提取数据的平均值、方差、偏度、峰度等统计量作为特征。
统计特征方法简单直观，对于一些简单的问题具有较好的效果。
但在处理复杂的模式识别问题时，统计特征提取的表征能力有限。
二、频域特征频域特征是通过对信号进行傅立叶变换或小波变换，提取信号的频域特征来刻画其频谱特性。
常用的频域特征包括频谱密度、频率分量等。
频域特征对于信号的周期性和频率分布有较好的表征能力，适用于音频信号、图像信号等。
三、时域特征时域特征是通过对信号在时间上的变化进行分析和提取，来表征信号的时域性质。
常用的时域特征包括平均值、方差、标准差等。
时域特征适用于时间序列数据，如语音信号、心电信号等。
四、图像特征图像特征是针对图像数据设计的特征提取方法。
常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
颜色特征提取可以通过颜色直方图、颜色矩等方法进行；纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波纹理等方法进行；形状特征可以通过边缘检测、轮廓描述符等方法进行。
五、频谱图特征频谱图特征是将信号分帧、进行快速傅立叶变换后，提取每帧频谱图的特征。
常用的频谱图特征包括梅尔频谱系数（MFCC）、功率谱等。
频谱图特征广泛应用于语音识别、音乐分类等领域。
六、深度学习特征深度学习是近年来兴起的一种特征学习方法，通过神经网络模型自动学习数据的特征表示。
常用的深度学习特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
深度学习特征具有较强的非线性拟合能力和表征能力，已在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的进展。
七、主成分分析特征主成分分析（PCA）是一种最常用的降维方法，它通过线性变换将原始数据映射到低维子空间。
模式识别与智能系统综述
模式识别与智能系统综述1 简介模式识别与智能系统是一个交叉学科领域，涉及统计学、机器学习、等多个学科的知识。
其主要研究内容是如何使用计算机对复杂的数据进行分析和处理，从而实现对数据中隐藏的模式和规律的识别和理解。
本文将对模式识别与智能系统的基本概念、发展历程、应用领域和未来发展趋势进行综述。
2 基本概念2.1 模式识别模式识别是指通过对数据进行分析和处理，识别出数据中的模式和规律的任务。
它可以应用于各个领域，包括图像识别、语音识别、生物信息学等。
模式识别的基本方法包括特征提取、分类器设计和学习算法等。
2.2 智能系统智能系统是指模拟人类智能行为的计算机系统。
它通过学习和不断优化算法，模拟人类的思维和决策过程。
智能系统可以应用于自动驾驶、智能推荐系统、语音助手等领域。
3 发展历程3.1 早期阶段模式识别和智能系统的研究起源于上世纪50年代。
当时，研究者们开始使用计算机来处理图像和语音等数据，试图从中识别出有用的信息。
然而，由于计算机性能的限制和算法的不完善，早期的模式识别和智能系统往往表现出较低的准确率和鲁棒性。
3.2 中期阶段随着计算机技术的快速发展和机器学习算法的不断改进，模式识别和智能系统在中期阶段取得了长足的进展。
在这个阶段，研究者们提出了许多经典的模式识别算法，如支持向量机、随机森林等。
同时，深度学习技术的引入进一步提高了模式识别和智能系统的性能。
3.3 当代阶段当前，模式识别和智能系统正处于快速发展的当代阶段。
随着大数据和云计算等技术的兴起，模式识别和智能系统在各个领域都取得了重大突破。
例如，在医疗领域，智能系统可以通过分析大量的医学影像数据，帮助医生诊断疾病。
在金融领域，模式识别可以用于识别金融欺诈行为。
未来，随着技术的进一步发展，模式识别和智能系统将发挥越来越重要的作用。
4 应用领域4.1 图像和视觉识别图像和视觉识别是模式识别和智能系统的重要应用领域之一。
它可以应用于人脸识别、目标检测、图像分类等任务。
模式识别理论及其应用综述
（ 签训 练样 本） 监 督学 习（ 签训 练样 标 对非 未标
本） ，监督学 习和非监督学习又可分为参数
模式识 别理 论
及 其 应 用 综述
熊超 浙江理工大学公共 计算机教 学部
学工作者近 几十年来的努 力，已经取得 了
模 式识 删技 术近 年 来得 到 了迅 速 的 发展 。 本文托其理论基础 与应 并作 了详细的介鳝 与 ｌ
模 式识 剐 ；应 舶 ； 发＿ 状 况 ；综 述 晨
统计模式识别方法和结构（ 句法） 模式识别方 法 。统计 模式 识 别是 对 模 式 的 统 计 分 类 方 法 ，即结合统计概率论 的贝叶斯决策 系统 进行模式识别的技 术 ，又称为决 策理论识 别方 法 。利 用 模 式 与 子 模式 分 层 结构 的树
状 信 息 所 完 成 的 模 式识 别 工 作 ，就 是 结 构 模 式 识 别或 句 法 模式 识 别 。 １３ ．模式 识 别系统 不论 是 以 哪 种 模式 识 别方 法 为 基 础 的 模 式 识 别 系统 ， 本 上都 是 由两个 过程 组 成 基 的，即设计与实现。设计是指用一定数量的 样本 （ 叫做 训练 集或 学 习集 ）进 行 分类 器的 设 计 。实现 是指 用 所设计 的 分 类器对 待识 别 的样 本进 行分 类决 策 。基于 统计 方 法的 模式
征提取 ， 选择模块找到合适的特征来表示输 人模 式 ，分类 器被 训练 分割 特 征空 间 。在 分 类模式 中， 被训练的分类器根据测量的特征
将 输 入模 式分 配 到某 个 模式 类 。 统 计 模式 识 别 的 决 策过 程 可 以总 结如
识 别 系统 如 图所 示 ：
现代统计学 习理论—— Ｖ Ｃ理论的建立 ，该 理 论不 仅在 严格 的数学 基 础上 圆满地 回答 了
模式识别-图像特征综述
P (i )log P (i ) i
MEAN
1
L
iP (i ) i
3.
频谱法 设图像
f(x ,y ) 的傅立叶变换为:
F(u ,v )
2
f(x ,y ) exp{j 2(ux vy )} dxdy
其二维傅立叶变换的功率谱可写成:
F(u ,v ) F(u ,v )F *(u ,v )
S
其中，积分沿着该闭合曲线进行，将其离散化，上面公式变为:
1 (xdy ydx ) 2
S
1 2
[xi(y i 1 y i ) y i(xi 1 xi )]
i 1
Nb
1 2
[x i y i i
1
Nb
1
x i 1y i ]
N b 为边界点的数目
4. 长轴与短轴
f(x ,y ) f(x ,y ) f(x x ,y y )
f(x ,y )
称为灰度差分。
一般采用下列参数来描述纹理图像的特性： （1） 对比度
CON
i P (i ) i
2
（2） 角度方向二阶矩
ASM
[P (i )] i
2
（3） 熵 （4）平均值
ENT
区域 R 的边界 B 是由 R 的所有边界点按 4-方向或 8-方向连接组成的，区域的其它点称 为区域的内部点。 下： 可以分别定义 4-方向连通边界B 4 和 8-方向连通边界 B 如 8
B4 (x ,y ) R | N 8(x ,y ) R 0
由于周长的表示方法不同，因而计算方法也不同，常用的简便方法如下： （1）把图像的像素看作单位面积的小方块时，则图 像中的区域和背景均由小方块组成。区 域的周 长为区域和背景缝隙的长度。 （2）把像素看作一个个点时，则周长用链码表示， 求周长也即计算链码长度。即周长表示 为:
- 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)。
模式识别综述摘要:介绍了模式识别系统的组成及各组成部分包含的内容。
就统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等模式识别的基本方法进行简单介绍，并分析了其优缺点。
最后列举了模式识别在各领域的应用，针对其应用前景作了相应分析。
关键字：模式识别系统、统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别背景随着现代科学技术的发展，特别是计算机技术的发展，对事物认识的要求越来越高，根据实际需求，形成了一种模拟人的各种识别能力（主要是视觉和听觉）和认识方法的学科，这个就是模式识别，它是属于一种自动判别和分类的理论。
这一理论孕育于20世纪60年代，随着科学技术的发展，特别是20世纪70年代遥感技术的发展和地球资源卫星的发射，人们通过遥感从卫星取得的巨量信息，需要进行空前规模的处理、识别和应用，在此推动下，模式识别技术便得以迅速发展[1]。
发展到现在，应用领域已经非常广阔，包括文本分类、语音识别、视频识别、信息检索和数据挖掘等。
模式识别技术在生物医学、航空航天、工业生产、交通安全等许多领域发挥着重要的作用[2]。
基本概念什么是模式呢？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，而是我们从事物获取的信息。
因此模式往往表现为具有时间或空间分布的信息[3]。
人们在观察各种事物的时候，一般是从一些具体的个别事物或者很小一部分开始的，然后经过长期的积累，随着对观察到的事物或者现象的数量不断增加，就开始在人的大脑中形成一些概念，而这些概念是反映事物或者现象之间的不同或者相似之处，这些特征或者属性使人们对事物自然而然的进行分类。
从而窥豹一斑，对于一些事物或者现象，不需要了解全过程，只需要根据事物或者现象的一些特征就能对事物进行认识。
人脑的这种思维能力视为“模式”的概念。
模式识别就是识别出特定事物，然后得出这些事物的特征。
识别能力是人类和其他生物的一种基本属性，根据被识别的客体的性质可以将识别活动分为具体的客体与抽象的客体两类。
诸如字符、图像、音乐、声音等是具体的客体，他们刺激感官，从而被识别。
而思想、信仰、言论等则是抽象的客体，这些属于政治、哲学的范畴。
我们研究的主要是一些具体客体的识别，而且仅限于研究用机器完成识别任务有关的基本理论和实用技术[4]。
模式识别的目的就是利用计算机实现人的类识别能力，是对两个不同层次的识别能力的模拟。
对信息的理解往往含有推理过程，需要专家系统，知识工程等相关学科的支持。
模式识别系统一个典型的模式识别系统如图1所示，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策及分类器设计五部分组成。
一般分为上下两部分：上部分完成未知类别模式的分类；下半部分属于分类器设计的训练过程，利用样品进行训练，确定分类器的具体参数，完成分类器的设计。
而分类决策在识别过程中起作用，对待识别的样品进行分类决策[5]。
数据获取预处理特征提取分类决策分类结果未知类别模式的分类图1模式识别系统及识别过程训练样本输入预处理特征选择确定判别函数改进判别函数分类器设计误差检验模式识别系统组成单元功能如下。
（1）数据获取用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象，一般获取的数据类型有一下几种。
1二维图像：文字、指纹、地图、照片等。
2一维波形：脑电图、心电图、季节震动波形等。
3物理参量和逻辑值：体温、化验数据、参量正常与否的描述。
（2）预处理对输入测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原、去噪声，提取有用信息。
（3）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。
将维数较高的测量空间（原始数据组成的空间）转变为维数较低的特征空间（分类识别赖以进行的空间）。
（4）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。
（5）分类器设计基本做法是在样品训练基础上确定判别函数，改进判别函数和误差检验。
模式识别的方法1.统计模式识别统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。
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，然后通过划分特征空间的方式进行分类。
利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作，就是结构模式识别或句法模式识别。
统计模式识别主要是利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。
统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。
在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了分类器的设计问题，但贝叶斯方法计算条件概率函数是非常困难的，因为在实际中条件概率一般是未知的，必须从数据样本中估计出来，然而在估算条件概率的时候，受制于样本的数量。
样本太少，不能够表征要研究的某类问题，样本太多，给数据采集会造成一定的麻烦，而且计算量也增大了。
为此人们提出了各种解决方法：1.1最大似然估计和贝叶斯估计这两种方法的前提条件是各类别的条件概率密度的形式已知，而参数类未知。
在此情况下，对现有的样本进行参数估计。
参数估计在统计学中是很经典的算法，而最大似然估计和贝叶斯估计也是参数估计中常用的方法。
最大似然估计是把待估参数看作确定性的量，只是其取值未知，最大似然估计方法所寻找的是能最好解释训练样本的那个参数值；贝叶斯估计把待估参数看作是符合某种先验概率分布的随机变量，而训练样本的作用就是把先验概率转化为后验概率[6]。
实际生活中，用的更多的还是最大似然估计，因为此方法更容易实现，而且样本数据充足的情况下，得到的分类器效果比较好。
1.2监督参数统计法1）KNN法及其衍生法KNN法也成为K最近领域法，是模式识别的标准算法之一。
其基本原理是先将已经分好类别的训练样本点记入到多维空间，然后将待分类的未知样本也记入空间。
考察未知样本的K个近邻，弱近邻中某一个类样本最多，则可以将未知样本也判为该类。
2）Fisher判别分析法Fisher判别分析法的基本原理是将多维空间样本点分布的图像投影到二维或者一维，投影方向选择的原则是使两类样本点尽可能分开。
求投影方向得到两类点分开的最佳方向也次方向，由这两个方向张成二维平面，可使投影形成二维分类图；垂直于分界线的法线代表使样本向一类或者二类转化的方向。
此外统计模式识别还有判别函数法（包括线性判别函数法和非线性判别函数法）、特征分析法、主因子分析法等。
统计模式识别的优点：由于其基本方法是基于对模式的统计，统计的方法及处理等由于发展的早，比较成熟，在处理中能考虑干扰、噪声等影响，识别模式基元的能力强。
统计模式识别的缺点：由于统计的模式其数量要求大，对结构复杂的模式抽取特征困难。
若数据量小则不能反映模式的结构特征，难以归纳模式的性质，难以从整体角度考虑识别问题。
2.结构模式识别对于较复杂的模式，对其描述需要很多数值特征，从而增加了复杂度。
结构模式识别通过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的模式。
基本思路是先将模式分为若干个子模式，子模式再分解成简单的子模式，然后子模式再分解，直到根据研究的需要不再需要细分的程度。
最后一级最简单的子模式称为模式基元[7]。
结构模式识别的优点：由于采用模式分为若干子模式，子模式再分解到基元，这样其识别方便，可以从简单的基元开始，逐步推理，由简至繁。
它能反映模式的结构特性，对模式的性质能很好的描述出来，对图像畸变的抗干扰能力较强。
结构模式识别的缺点：当存在干扰及噪声时，对基元的影响很大，抽取基元困难，且容易将噪声一块儿抽取，造成失误。
3.模糊模式识别模糊模式识别是以模糊理论和模糊集合数学为支撑的一种识别方法。
模糊集合是指没有明确的边界的集合。
例如：“水很烫”，“枇杷很大”，“某学生考试成绩一般”，“这件衣服很贵”等，这些都是模糊集合。
但是虽然模糊，缺可以通过一些方法表征出来，因此也可以说这个是清晰的。
模糊集合理论是通过隶属度来描述元素的集合程度，主要用于解决不确定性问题。
在平常的事物中，由于噪声、扰动、测量误差等因素影响，使得不同模式类的边界不明确，然而这些不明确有模糊集合的性质，因此在模式识别中可以把模式类当做模糊集合，利用模糊理论的方法对模式进行分类，从而解决问题。
模糊模式识别的优点：由于采用了模糊推理的方法，用隶属函数作为样本和模板的度量，故能反映模式的整体特征，针对样品中的干扰和畸变，有很强的剔除能力。
模糊模式识别的缺点：模糊规则往往是根据经验的来的，准确合理的隶属函数往往难以建立，从而也限制了它的应用。
4.神经网络模式识别人工神经网络是由大量简单的处理单元广泛互连而成的复杂网络，起源于对生物神经系统的研究。
它将若干处理单元(即神经元)通过一定的互连模型连结成一个网络，这个网络通过一定的机制(如BP 网络)可以模仿人的神经系统的动作过程，以达到识别分类的目的。
人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。
神经网络侧重于模拟和实现人认知过程中的感知觉过程、形象思维、分布式记忆、自学习和自组织过程，与符号处理是一种互补的关系。
但神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习的能力，特别适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题[8]。
神经网络模式识别的优点：由于其是由模式的基元互连而成，能够反映局部信息，可以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。
针对样品有较大的缺损或畸变，它能很好的纠正。
神经网络模式识别的缺点：模型在不断丰富与完善，目前能识别的程式类还不够多。
5.多分类器融合多分类器融合，也称为多分类器集成，就是融合多个分类器提供的信息，得到更加精确的分类结果[7]。
多分类器融合常见的结构有三种：并行结构、串行结构、串并行结构。
输入分类器1输出集成输出分类器3分类器2分类器N图3多分类器集成的串并行结构分类器1分类器N 输出集成分类器2分类器3输入图2多分类器集成的并行结构分类器1分类器2分类器N 输入输出输出输出图4多分类器集成的串行图2所示的并行结构中，各分类器是独立进行设计的，他们之间没有关联。
图3所示的串并行结构是串行结构中某一级的分类器由多个并行结构的分类器组成，从而有串行结构和并行结构的特点。
图4所示的串行结构中，前一级分类器为后一级分类器提供信息，它们之间有一定的关联。
模式识别的应用经过几十年的迅速发展，如今模式识别已经广泛应用于各个领域，这些领域包括农业、工业、医学、自然科学和社会科学等。
在农业中，模式识别用于分析农产品的收成；分析土壤成分，以决定种植何种作物，或者种植某种作物需要的养料是否充足，最终达到增产的目的；在作物生长的过程中，对作物的施肥、浇水等进行智能控制。