模式识别应用报告
哈尔滨工程大学-模式识别实验报告模板
实验报告实验课程名称：模式识别姓名：班级： 20120811 学号：注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和2、平均成绩取各项实验平均成绩3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合2015年 4月实验1 图像的贝叶斯分类1.1 实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。
1.2 实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB1.3 实验原理1.3.1基本原理阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。
并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。
此过程中，确定阈值是分割的关键。
对一般的图像进行分割处理通常对图像的灰度分布有一定的假设，或者说是基于一定的图像模型。
最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。
而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。
类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。
上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。
这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。
分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。
实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。
这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。
图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。
模式识别上机实验报告
实验一、二维随机数的产生1、实验目的（1） 学习采用Matlab 程序产生正态分布的二维随机数 （2） 掌握估计类均值向量和协方差矩阵的方法（3） 掌握类间离散度矩阵、类内离散度矩阵的计算方法（4） 熟悉matlab 中运用mvnrnd 函数产生二维随机数等matlab 语言2、实验原理多元正态分布概率密度函数：11()()2/21/21()(2)||T X X d p X eμμπ---∑-=∑其中：μ是d 维均值向量：Td E X μμμμ=={}[,,...,]12Σ是d ×d 维协方差矩阵：TE X X μμ∑=--[()()]（1）估计类均值向量和协方差矩阵的估计 各类均值向量1ii X im X N ω∈=∑ 各类协方差矩阵1()()iTi iiX iX X N ωμμ∈∑=--∑（2）类间离散度矩阵、类内离散度矩阵的计算类内离散度矩阵：()()iTi iiX S X m X m ω∈=--∑， i=1,2总的类内离散度矩阵：12W S S S =+类间离散度矩阵：1212()()Tb S m m m m =--3、实验内容及要求产生两类均值向量、协方差矩阵如下的样本数据，每类样本各50个。
1[2,2]μ=--，11001⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦，2[2,2]μ=，21004⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦ （1）画出样本的分布图；（2） 编写程序，估计类均值向量和协方差矩阵；（3） 编写程序，计算类间离散度矩阵、类内离散度矩阵； （4）每类样本数增加到500个，重复（1）-（3）4、实验结果(1)、样本的分布图(2)、类均值向量、类协方差矩阵根据matlab 程序得出的类均值向量为：N=50 : m1=[-1.7160 -2.0374] m2=[2.1485 1.7678] N=500: m1=[-2.0379 -2.0352] m2=[2.0428 2.1270] 根据matlab 程序得出的类协方差矩阵为：N=50: ]0628.11354.01354.06428.1[1=∑ ∑--2]5687.40624.00624.08800.0[N=500：∑--1]0344.10162.00162.09187.0[∑2]9038.30211.00211.09939.0[(3)、类间离散度矩阵、类内离散度矩阵根据matlab 程序得出的类间离散度矩阵为：N=50： ]4828.147068.147068.149343.14[=bS N=500： ]3233.179843.169843.166519.16[b =S根据matlab 程序得出的类内离散度矩阵为：N=50：]0703.533088.73088.71052.78[1=S ]7397.2253966.13966.18975.42[2--=S ]8100.2789123.59123.50026.121[=W SN=500: ]5964.5167490.87490.86203.458[1--=S ]8.19438420.78420.70178.496[2=S ]4.24609071.09071.06381.954[--=W S5、结论由mvnrnd 函数产生的结果是一个N*D 的一个矩阵，在本实验中D 是2，N 是50和500.根据实验数据可以看出，当样本容量变多的时候，两个变量的总体误差变小，观测变量各个取值之间的差异程度减小。
模式识别 实验报告一
402
132
识别正确率
73.36
84.87
99.71
70.31
82.89
86.84
结果分析：
实验中图像3的识别率最高，图像1和图像2的识别率次之。图像1和图像2的分辨率相对图像3更低，同时图像2有折痕影响而图像1则有大量噪声。通过阈值处理能较好的处理掉图像1的噪声和图像2的折痕，从而使得图像1的识别率有所提升，而图像2的识别率变化不大。从而可以得出结论，图像3和图像2识别率不同的原因主要在于图像分辨率，而图像2和图像1识别率的不同则在于噪声干扰。
实验报告
题目
模式识别系列实验——实验一字符识别实验
内容：
1．利用OCR软件对文字图像进行识别，了解图像处理与模式识别的关系。
2．利用OCR软件对文字图像进行识别，理解正确率的概念。
实验要求：
1．利用photoshop等软件对效果不佳的图像进行预处理，以提高OCR识别的正确率。
2．用OCR软件对未经预处理和经过预处理的简体和繁体中文字符图像进行识别并比较正确率。
图像4内容既有简体又有繁体，从识别结果中可了解到错误基本处在繁体字。
遇到的问题及解决方案：
实验中自动旋转几乎没效果，所以都是采用手动旋转；在对图像4进行识别时若采用系统自己的版面分析，则几乎识别不出什么，所以实验中使用手动画框将诗的内容和标题及作者分开识别。
主要实验方法：
1．使用汉王OCR软件对所给简体和繁体测试文件进行识别；
2．理，再次识别；
实验结果：
不经过图像预处理
经过图像预处理
实验图像
图像1
图像2
图像3
图像4
图像1
图像2
字符总数
458
模式识别实验报告
模式识别实验报告实验一、最近邻规则的聚类算法一、实验要求编写采用最近邻规则的聚类算法，距离采用欧式距离，阈值可设定。
采用二维特征空间中的10个样本对程序进行验证。
x1 = (0,0) ，x2 = (3,8) ，x3 = (2,2) ，x4 = (1,1) ，x5 = (5,3)，x6 = (4,8) ，x7 = (6,3) ，x8 = (5,4) ，x9 = (6,4) ，x10 = (7,5)。
二、实验步骤○1、选取距离阈值T，并且任取一个样本作为第一个聚合中心Z1，如：Z1=x1；○2、计算样本x2到Z1的距离D21；若D21≤T，则x2∈Z1，否则令x2为第二个聚合中心，Z2=x2。
设Z2=x2，计算x3到Z1和Z2的距离D31和D32 。
若D31>T和D32>T，则建立第三个聚合中心Z3 ；否则把x3归于最近邻的聚合中心。
依此类推，直到把所有的n个样本都进行分类。
○3、按照某种聚类准则考察聚类结果，若不满意，则重新选取距离阈值T、第一个聚合中心Z1，返回第二步②处，直到满意，算法结束。
三、程序设计详见附件1：test1.m。
四、仿真结果最近邻聚类算法：阈值T=1，第一个聚类中心（5,4）最近邻聚类算法：阈值T=3，第一个聚类中心（5,4）最近邻聚类算法：阈值T=6，第一个聚类中心（5,4）最近邻聚类算法：阈值T=10，第一个聚类中心（5,4）五、结果分析1、考虑阈值对聚类的影响：由上述仿真结果可知，阈值大小对于分类的影响非常大。
当阈值小于1的时候，样本（10个）共分为10类；而当阈值大于10的时候，样本全分为1类；当阈值在其中时，随着阈值的变化分类页多样化。
所以选取合适的阈值是正确分类的前提标准！2、考虑初始聚类中心对聚类的影响：在合适的阈值下，第一个聚类中心的选取对分类结果几乎没有什么影响；而相对的，阈值不合适的情况下，第一个聚类中心的选取对分类结果还是有一些影响，仿真结果会出现一些偏差。
关于学习了解模式识别技术报告
关于了解学习模式识别技术报告谈起模式识别，我们首先想到的是人工智能。
模式识别是人工智能的一个分支，是电脑应用内容的一部分。
要想了解学习模式识别，首先要懂得人工智能。
第一篇人工智能什么是人工智能呢？人工智能主要用人工的方法和技术，模仿，延伸和扩展人的智能，实现机器智能。
人工智能的长期目标是实现到达人类智力水平的人工智能。
〔摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论〕简单来说就是使机器拥有类人行为方法，类人思维方法和理性行为方法。
让机器像人一样拥有自主思维的能力，拥有人的生存技能，甚至在某方面超过人类，用所拥有的技能，更好的为人类服务，解放人类的双手。
简单了解了人工智能的概念，接下来将介绍人工智能的起源与发展历史。
说到历史，很多人可能有点不大相信。
人类对智能机器的梦想和追求可以追溯到三千多年前。
也许你会有疑问，三千多年前，人类文明发展都不算成熟，怎么可能会有人对机器有概念。
当然，那时候的机器并非现在的机器概念。
在我国，早在西周时代〔公元前1066~公元前771年〕，就流传有关巧匠偃师献给周穆王艺伎的故事。
东汉〔公元25~公元220年〕张衡发明的指南车是世界上最早的机器人雏形。
〔摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论〕现在你也许已经笑掉大牙了。
那样一个简易工具竟然说是机器人雏形。
但是事实就是这样，现在对机器人的概念依旧模糊，有些人觉得机器人必须先有像人一样的外形。
其次是有人一样的思维。
这个描述是没有错的，但是有点片面了，只顾及到字面意思了。
机器人的概念是自动执行工作的机器装置。
所以机器可以自动执行工作都叫机器人。
在国外也有案例：古希腊斯吉塔拉人亚里士多德〔公元前384年~公元前322年〕的《工具论》，为形式逻辑奠定了基础。
布尔创立的逻辑代数系统，用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，被后世称为“布尔代数”。
这些理论基础对人工智能的创立发挥了重要作用。
〔摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论〕人工智能的发展历史，可大致分为孕育期，形成期，基于知识的系统，神经网络的复兴和智能体的兴起。
模式识别关于男女生身高和体重的神经网络算法
模式识别实验报告（二）学院：专业：学号：姓名：XXXX教师：目录1实验目的 (1)2实验内容 (1)3实验平台 (1)4实验过程与结果分析 (1)4.1基于BP神经网络的分类器设计 .. 1 4.2基于SVM的分类器设计 (4)4.3基于决策树的分类器设计 (7)4.4三种分类器对比 (8)5.总结 (8)1)1实验目的通过实际编程操作，实现对课堂上所学习的BP神经网络、SVM支持向量机和决策树这三种方法的应用，加深理解，同时锻炼自己的动手实践能力。
2)2实验内容本次实验提供的样本数据有149个，每个数据提取5个特征，即身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学及是否喜欢运动，分别将样本数据用于对BP神经网络分类器、SVM支持向量机和决策树训练，用测试数据测试分类器的效果，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判。
具体要求如下：BP神经网络--自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）；SVM支持向量机--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判；决策树--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。
3)3实验平台专业研究方向为图像处理，用的较多的编程语言为C++，因此此次程序编写用的平台是VisualStudio及opencv，其中的BP神经网络为自己独立编写， SVM 支持向量机和决策树通过调用Opencv3.0库中相应的库函数并进行相应的配置进行实现。
将Excel中的119个数据作为样本数据，其余30个作为分类器性能的测试数据。
4)4实验过程与结果分析4.1基于BP神经网络的分类器设计BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
《模式识别》实验报告K-L变换特征提取
《模式识别》实验报告K-L变换特征提取基于K-L 变换的iris 数据分类⼀、实验原理K-L 变换是⼀种基于⽬标统计特性的最佳正交变换。
它具有⼀些优良的性质：即变换后产⽣的新的分量正交或者不相关；以部分新的分量表⽰原⽮量均⽅误差最⼩；变换后的⽮量更趋确定，能量更集中。
这⼀⽅法的⽬的是寻找任意统计分布的数据集合之主要分量的⼦集。
设n 维⽮量12,,,Tn x x x =x ，其均值⽮量E=µx ，协⽅差阵()T x E=--C x u)(x u ，此协⽅差阵为对称正定阵，则经过正交分解克表⽰为x =TC U ΛU ,其中12,,,[]n diag λλλ=Λ，12,,,n u u u =U 为对应特征值的特征向量组成的变换阵，且满⾜1T-=UU。
变换阵TU 为旋转矩阵，再此变换阵下x 变换为()T -=x u y U ,在新的正交基空间中，相应的协⽅差阵12[,,,]xn diag λλλ==x U C U C。
通过略去对应于若⼲较⼩特征值的特征向量来给y 降维然后进⾏处理。
通常情况下特征值幅度差别很⼤，忽略⼀些较⼩的值并不会引起⼤的误差。
对经过K-L 变换后的特征向量按最⼩错误率bayes 决策和BP 神经⽹络⽅法进⾏分类。
⼆、实验步骤（1）计算样本向量的均值E =µx 和协⽅差阵()T xE ??=--C x u)(x u5.8433 3.0573 3.7580 1.1993??=µ，0.68570.0424 1.27430.51630.04240.189980.32970.12161.27430.3297 3.1163 1.29560.51630.12161.29560.5810x----=--C （2）计算协⽅差阵xC 的特征值和特征向量，则4.2282 , 0.24267 , 0.07821 , 0.023835[]diag =Λ-0.3614 -0.6566 0.5820 0.3155 0.0845 -0.7302 -0.5979 -0.3197 -0.8567 0.1734 -0.0762 -0.4798 -0.3583 0.0755 -0.5458 0.7537??=U从上⾯的计算可以看到协⽅差阵特征值0.023835和0.07821相对于0.24267和4.2282很⼩，并经计算个特征值对误差影响所占⽐重分别为92.462%、5.3066%、1.7103%和0.52122%，因此可以去掉k=1~2个最⼩的特征值，得到新的变换阵12,,,newn k u u u -=U。
《模式识别》线性分类器设计实验报告
《模式识别》实验报告三、线性分类器实验1.(a)产生两个都具有200 个二维向量的数据集X1 和X1 ’。
向量的前半部分来自m1=[-5;0]的正态分布，并且S1=I 。
向量的后半部分来自m2=[5;0]的正态分布，并且S1=I。
其中I是一个2×2 的单位矩阵。
(b)在上面产生的数据集上运用Fisher 线性判别、感知器算法和最小平方误差判别算法，需要初始化参数的方法使用不同的初始值。
(c)测试每一种方法在X1 和X1 ’ 上的性能（错误率）。
(d)画出数据集X1 和X1 ’，已经每种方法得到对应参数向量W 的分界线。
Fisher线性判别图1 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数向量w = [-9.9406, 0.9030]’错误率error=0，感知器算法：图2 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数的初始值为[0.1;0.1]；迭代次数iter=2参数向量w = [-4.8925, 0.0920]’错误率error=0图3 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数的初始值为[1; 1]；迭代次数iter=2参数向量w = [-3.9925, 0.9920]’错误率error=0图4 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数的初始值为[10; 10]；迭代次数iter=122参数向量w = [-5.6569, 7.8096]’错误率error=0图5 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数的初始值为[50; 50]；迭代次数iter=600参数向量w = [-27.0945, 37.4194]’错误率error=0图6 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数的初始值为[50; 100]；迭代次数iter=1190参数向量w = [-54.0048, 74.5875]’错误率error=0最小平方误差判别算法：图7 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数的初始值为[0.1; 0.1]；参数向量w = [-0.1908, -0.0001]’错误率error=0图8 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数的初始值为[0.5; 0.5]；参数向量w = [-0.1924, 0.1492]’错误率error=0图9 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数的初始值为[1; 0.5]；参数向量w = [-0.1914, 0.0564]’错误率error=0图10 红色为第一类，绿色为第二类，直线为对应参数向量W的分界线，参数的初始值为[1; 1]；参数向量w = [-0.1943, 0.3359]’错误率error= 0.00502.重复1.中的实验内容，数据集为X2 和X2 ’。
模式识别实验报告
模式识别实验报告关键信息项：1、实验目的2、实验方法3、实验数据4、实验结果5、结果分析6、误差分析7、改进措施8、结论1、实验目的11 阐述进行模式识别实验的总体目标和期望达成的结果。
111 明确实验旨在解决的具体问题或挑战。
112 说明实验对于相关领域研究或实际应用的意义。
2、实验方法21 描述所采用的模式识别算法和技术。
211 解释选择这些方法的原因和依据。
212 详细说明实验的设计和流程，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练和测试等环节。
3、实验数据31 介绍实验所使用的数据来源和类型。
311 说明数据的规模和特征。
312 阐述对数据进行的预处理操作，如清洗、归一化等。
4、实验结果41 呈现实验得到的主要结果，包括准确率、召回率、F1 值等性能指标。
411 展示模型在不同数据集或测试条件下的表现。
412 提供可视化的结果，如图表、图像等，以便更直观地理解实验效果。
5、结果分析51 对实验结果进行深入分析和讨论。
511 比较不同实验条件下的结果差异，并解释其原因。
512 分析模型的优点和局限性，探讨可能的改进方向。
6、误差分析61 研究实验中出现的误差和错误分类情况。
611 分析误差产生的原因，如数据噪声、特征不充分、模型复杂度不足等。
612 提出减少误差的方法和建议。
7、改进措施71 根据实验结果和分析，提出针对模型和实验方法的改进措施。
711 描述如何优化特征提取、调整模型参数、增加训练数据等。
712 预测改进后的可能效果和潜在影响。
8、结论81 总结实验的主要发现和成果。
811 强调实验对于模式识别领域的贡献和价值。
812 对未来的研究方向和进一步工作提出展望。
在整个实验报告协议中，应确保各项内容的准确性、完整性和逻辑性，以便为模式识别研究提供有价值的参考和借鉴。
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。
模式识别实验报告
模式识别实验报告班级：电信08-1班姓名：黄**学号：********课程名称：模式识别导论实验一安装并使用模式识别工具箱一、实验目的：1．掌握安装模式识别工具箱的技巧，能熟练使用工具箱中的各项功能；2．熟练使用最小错误率贝叶斯决策器对样本分类；3．熟练使用感知准则对样本分类；4．熟练使用最小平方误差准则对样本分类；5．了解近邻法的分类过程，了解参数K值对分类性能的影响（选做）；6．了解不同的特征提取方法对分类性能的影响（选做）。
二、实验内容与原理：1．安装模式识别工具箱；2．用最小错误率贝叶斯决策器对呈正态分布的两类样本分类；3．用感知准则对两类可分样本进行分类，并观测迭代次数对分类性能的影响；4．用最小平方误差准则对云状样本分类，并与贝叶斯决策器的分类结果比较；5．用近邻法对双螺旋样本分类，并观测不同的K值对分类性能的影响（选做）；6．观测不同的特征提取方法对分类性能的影响（选做）。
三、实验器材（设备、元器件、软件工具、平台）：1．PC机－系统最低配置512M 内存、P4 CPU；2．Matlab 仿真软件－7.0 / 7.1 / 2006a等版本的Matlab 软件。
四、实验步骤：1．安装模式识别工具箱。
并调出Classifier主界面。
2．调用XOR.mat文件，用最小错误率贝叶斯决策器对呈正态分布的两类样本分类。
3.调用Seperable.mat文件，用感知准则对两类可分样本进行分类。
4.调用Clouds.mat文件，用最小平方误差准则对两类样本进行分类。
5.调用Spiral.mat文件，用近邻法对双螺旋样本进行分类。
6.调用XOR.mat文件，用特征提取方法对分类效果的影响。
五、实验数据及结果分析：（1）Classifier主界面如下（2）最小错误率贝叶斯决策器对呈正态分布的两类样本进行分类结果如下：（3）感知准则对两类可分样本进行分类当Num of iteration=300时的情况：当Num of iteration=1000时的分类如下：（4）最小平方误差准则对两类样本进行分类结果如下：（5）近邻法对双螺旋样本进行分类，结果如下当Num of nearest neighbor=3时的情况为：当Num of nearest neighbor=12时的分类如下：（6）特征提取方法对分类结果如下当New data dimension=2时，其结果如下当New data dimension=1时，其结果如下六、实验结论：本次实验使我掌握安装模式识别工具箱的技巧，能熟练使用工具箱中的各项功能；对模式识别有了初步的了解。
模式识别实验报告 实验一 BAYES分类器设计
P (i X )
P ( X i ) P (i )
P( X ) P( )
j 1 i i
c
j=1,…，x
(2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取 ai ,i=1,…，a 的条件风 险
R (a i X ) (a i , j ) P ( j X ) ,i=1,2,…,a
1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -5 正常细胞 异常细胞 后验概率分布曲线
后验概率
-4
-3
-2
-1 0 1 细胞的观察值
2
3
4
5
图 1 基于最小错误率的贝叶斯判决
最小风险贝叶斯决策 风险判决曲线如图 2 所示，其中带*的绿色曲线代表异常细胞的条件风险曲线；另一条
光滑的蓝色曲线为判为正常细胞的条件风险曲线。 根据贝叶斯最小风险判决准则， 判决结果 见曲线下方，其中“上三角”代表判决为正常细胞， “圆圈“代表异常细胞。 各细胞分类结果： 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 其中，0 为判成正常细胞，1 为判成异常细胞
实验一 Bayes 分类器设计
【实验目的】
对模式识别有一个初步的理解， 能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻 地认识，理解二类分类器的设计原理。
【实验原理】
最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： (1)在已知 P (i ) ， P ( X i ) ，i=1,…，c 及给出待识别的 X 的情况下，根据贝叶斯公 式计算出后验概率：
4 0
请重新设计程序， 完成基于最小风险的贝叶斯分类器， 画出相应的条件风险的分布曲线和分 类结果,并比较两个结果。
模式识别技术实验报告
模式识别技术实验报告本实验旨在探讨模式识别技术在计算机视觉领域的应用与效果。
模式识别技术是一种人工智能技术，通过对数据进行分析、学习和推理，识别其中的模式并进行分类、识别或预测。
在本实验中，我们将利用机器学习算法和图像处理技术，对图像数据进行模式识别实验，以验证该技术的准确度和可靠性。
实验一：图像分类首先，我们将使用卷积神经网络（CNN）模型对手写数字数据集进行分类实验。
该数据集包含大量手写数字图片，我们将训练CNN模型来识别并分类这些数字。
通过调整模型的参数和训练次数，我们可以得到不同准确度的模型，并通过混淆矩阵等评估指标来评估模型的性能和效果。
实验二：人脸识别其次，我们将利用人脸数据集进行人脸识别实验。
通过特征提取和比对算法，我们可以识别不同人脸之间的相似性和差异性。
在实验过程中，我们将测试不同算法在人脸识别任务上的表现，比较它们的准确度和速度，探讨模式识别技术在人脸识别领域的应用潜力。
实验三：异常检测最后，我们将进行异常检测实验，使用模式识别技术来识别图像数据中的异常点或异常模式。
通过训练异常检测模型，我们可以发现数据中的异常情况，从而做出相应的处理和调整。
本实验将验证模式识别技术在异常检测领域的有效性和实用性。
结论通过以上实验，我们对模式识别技术在计算机视觉领域的应用进行了初步探索和验证。
模式识别技术在图像分类、人脸识别和异常检测等任务中展现出了良好的性能和准确度，具有广泛的应用前景和发展空间。
未来，我们将进一步深入研究和实践，探索模式识别技术在更多领域的应用，推动人工智能技术的发展和创新。
【字数：414】。
模式识别实验报告哈工程
一、实验背景随着计算机科学和信息技术的飞速发展，模式识别技术在各个领域得到了广泛应用。
模式识别是指通过对数据的分析、处理和分类，从大量数据中提取有用信息，从而实现对未知模式的识别。
本实验旨在通过实践操作，加深对模式识别基本概念、算法和方法的理解，并掌握其应用。
二、实验目的1. 理解模式识别的基本概念、算法和方法；2. 掌握常用的模式识别算法，如K-均值聚类、决策树、支持向量机等；3. 熟悉模式识别在实际问题中的应用，提高解决实际问题的能力。
三、实验内容本次实验共分为三个部分：K-均值聚类算法、决策树和神经网络。
1. K-均值聚类算法（1）实验目的通过实验加深对K-均值聚类算法的理解，掌握其基本原理和实现方法。
（2）实验步骤① 准备实验数据：选取一组二维数据，包括100个样本，每个样本包含两个特征值；② 初始化聚类中心：随机选择K个样本作为初始聚类中心；③ 计算每个样本到聚类中心的距离，并将其分配到最近的聚类中心；④ 更新聚类中心：计算每个聚类中所有样本的均值，作为新的聚类中心；⑤ 重复步骤③和④，直到聚类中心不再变化。
（3）实验结果通过实验，可以得到K个聚类中心，每个样本被分配到最近的聚类中心。
通过可视化聚类结果，可以直观地看到数据被分成了K个类别。
2. 决策树（1）实验目的通过实验加深对决策树的理解，掌握其基本原理和实现方法。
（2）实验步骤① 准备实验数据：选取一组具有分类标签的二维数据，包括100个样本，每个样本包含两个特征值；② 选择最优分割特征：根据信息增益或基尼指数等指标，选择最优分割特征；③ 划分数据集：根据最优分割特征，将数据集划分为两个子集；④ 递归地执行步骤②和③，直到满足停止条件（如达到最大深度、叶节点中样本数小于阈值等）；⑤ 构建决策树：根据递归分割的结果，构建决策树。
（3）实验结果通过实验，可以得到一棵决策树，可以用于对新样本进行分类。
3. 神经网络（1）实验目的通过实验加深对神经网络的理解，掌握其基本原理和实现方法。
模式识别学习报告(团队)
模式识别学习报告(团队)简介该报告旨在总结我们团队在模式识别研究中的成果和收获。
模式识别是一门重要的学科，它涉及到从数据中识别和分类出模式和结构。
通过研究模式识别，我们可以更好地理解和处理各种数据，并应用到实际问题中。
研究内容我们团队在研究模式识别时，主要涉及以下内容：1. 模式识别算法：我们研究了各种常用的模式识别算法，包括K近邻算法、支持向量机、决策树等。
通过研究这些算法，我们可以根据不同的数据和问题选择合适的方法进行模式识别。
2. 特征提取和选择：在模式识别中，选择合适的特征对于识别和分类模式至关重要。
我们研究了特征提取和选择的方法，包括主成分分析、线性判别分析等，可以帮助我们从原始数据中提取重要的特征。
3. 模型评估和选择：为了评估和选择模式识别模型的性能，我们研究了各种评估指标和方法，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过合适的评估方法，我们可以选择最合适的模型来应对具体问题。
研究成果通过团队研究，我们取得了以下成果：1. 理论知识的掌握：我们对模式识别的基本概念和原理有了较为深入的了解，并能够灵活运用于实际问题中。
2. 算法实现和编程能力的提升：我们通过实践练，掌握了常用模式识别算法的实现方法，并在编程中加深了对算法的理解。
3. 团队合作和沟通能力的提高：在研究过程中，我们通过合作完成了多个小组项目，提高了团队合作和沟通的能力。
总结通过研究模式识别，我们不仅增加了对数据的理解和处理能力，还提高了团队合作和沟通的能力。
模式识别是一个不断发展和应用的领域，我们将继续深入研究，并将所学知识应用到实际问题中，为社会发展做出更大的贡献。
参考[1] 孙建华. 模式识别与机器研究[M]. 清华大学出版社, 2019.[2] Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer Science & Business Media.。
模式识别方PCA实验报告
模式识别作业《模式识别》大作业人脸识别方法一 ---- 基于PCA 和欧几里得距离判据的模板匹配分类器一、 理论知识1、主成分分析主成分分析是把多个特征映射为少数几个综合特征的一种统计分析方法。
在多特征的研究中，往往由于特征个数太多，且彼此之间存在着一定的相关性，因而使得所观测的数据在一定程度上有信息的重叠。
当特征较多时，在高维空间中研究样本的分布规律就更麻烦。
主成分分析采取一种降维的方法，找出几个综合因子来代表原来众多的特征，使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息，而且彼此之间互不相关，从而达到简化的目的。
主成分的表示相当于把原来的特征进行坐标变换（乘以一个变换矩阵），得到相关性较小（严格来说是零）的综合因子。
1.1 问题的提出一般来说，如果N 个样品中的每个样品有n 个特征12,,n x x x ，经过主成分分析，将它们综合成n 综合变量，即11111221221122221122n n n n n n n nn ny c x c x c x y c x c x c x y c x c x c x =+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩ij c 由下列原则决定：1、i y 和j y （i j ≠，i,j = 1,2,...n ）相互独立；2、y 的排序原则是方差从大到小。
这样的综合指标因子分别是原变量的第1、第2、……、第n 个主分量，它们的方差依次递减。
1.2 主成分的导出我们观察上述方程组，用我们熟知的矩阵表示，设12n x x X x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦是一个n 维随机向量，12n y y Y y ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦是满足上式的新变量所构成的向量。
于是我们可以写成Y=CX,C 是一个正交矩阵，满足CC ’=I 。
坐标旋转是指新坐标轴相互正交，仍构成一个直角坐标系。
变换后的N 个点在1y 轴上有最大方差，而在n y 轴上有最小方差。
同时，注意上面第一条原则，由此我们要求i y 轴和j y 轴的协方差为零，那么要求T YY =Λ12n λλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥Λ=⎢⎥⎢⎥⎣⎦令TR XX =，则T TRC C =Λ经过上面式子的变换，我们得到以下n 个方程111111212112111221122111121211()0()0()0n n n n n n nn n r c r c r c r c r c r c r c r c r c λλλ-+++=+-++=+++-=1.3 主成分分析的结果我们要求解出C ，即解出上述齐次方程的非零解，要求ij c 的系数行列式为0。
模式识别论文报告-稀疏核的主成分分析
实验过程
描述实验的具体步骤和方法，包括模型训练、 测试和评估等。
结果对比与分析
01
对比实验
结果分析
02
03
结果可视化
与其他算法进行对比，展示稀疏 核主成分分析算法的优势和性能。
对实验结果进行详细分析，包括 准确率、运行时间和内存占用等 方面的比较。
通过图表、曲线等方式对实验结 果进行可视化展示，更直观地展 示算法性能。
算法优势与局限性
01
能够处理大规模数据集。
02
局限性
对核函数的选取敏感，不同的核函数可能导致不同的降维效果；
03
算法优势与局限性
在处理高维数据时，计算复杂度较高 ，需要优化算法以提高效率；
在某些情况下，可能存在过拟合问题 。
算法实现与实验验证
03
数据集准备与预处理
数据集选择
选择具有代表性的数据集，如 手写数字识别、人脸识别等。
稀疏核函数选择
选择合适的稀疏核函数，如 RBF核、多项式核等。
主成分分析
对提取的特征进行主成分分析， 降低特征维度，提取主要特征。
模型训练与优化
使用训练集对分类器进行训练 和优化，提高分类准确率。
实验结果与分析
01
实验设置
描述实验环境、参数设置和评估指 标。
结果分析
分析实验结果，探讨算法的优势和 不足，提出改进方向。
研究不足与展望
当前研究主要关注于理论 分析和实证研究，缺乏对 算法优化和改进的深入探 讨。
对于大规模数据集的处理， 算法的效率仍需改进。
ABCD
在实际应用中，算法的鲁 棒性和泛化能力有待进一 步提高。
未来研究可进一步探索稀 疏核主成分分析在多模态 数据融合、跨领域应用等 方面的潜力。
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在实际计算时，在关键点为中心的邻域窗口内进行采样，并用 直方图统计以关键点为原点，一定区域内的图像像素点对关键 点方向生成所作的贡献。梯度直方图以每10度方向作为一个柱， 总共36个柱，包含的范围是0～360度。柱所代表的方向为像素 点梯度方向，柱的长短代表了梯度幅值，峰值则代表了该关键 点处邻域梯度的主方向，即作为该关键点的方向。
• 根据Lowe的实验结果，当窗口大小取 16×16时，即描述子采用4×4×8＝128维 向量表征时，特征不变性与独特性效果最 优。最后，对特征向量进行规一化，去除 光照变化的影响。
SIFT算法实现步骤简述
原图像
特征点 检测
特征点 描述
目标的特 征点集 特征点匹 配 匹配点矫 正
SIFT
目标图像
首都机场的下视图
首都机场不同光照下
首都机场不同尺度下
首都机场不同视角下
基于特征的图像匹配技术
• 在对图像匹配的诸多研究中，随着图像技 术和计算机技术的发展，出现了基于特征 的图像匹配技术。这种技术的优点是能处 理具有不用特性的图像和图像间变形复杂 的情况。缺点是特征的检测困难，算法稳 定性较差。针对特征匹配算法存在的不足 ，经过计算机视觉多年的发展，特征提取 技术越来越稳定。
• CSIFT CSIFT（Colored scale invariant feature transform ）彩色尺度特征不变 变换，可以针对彩色图像进行图像的不变 特征提取。由 Farag 2006年提出。
• SURF SURF（SURF Speeded Up Robust Features ），号称是SIFT算法的增强版，SURF算法 的计算量小，运算速度快，提取的特征点 几乎与SIFT相同，由Bay 2006年提出。
SIFT家族
SIFT Lowe,1999
PCA-SIFT Y.ke, 2004
CSIFT Farag.2006
SURF Bay,2006
ASIFT J.M. Morel 2009
?
• PCA-SIFT
• PCA（Principal Component Analysis），
即主成分分析，是一种数据降维技术。由 Y.ke 2004年提出。 • 通过降维技术，可有效化简SIFT算子的128 维描述子。
关键点特征描述
• 在关键点检测结束之后，需要对每个关键 点的特征量进行描述。 • 描述是指用一组向量将这个关键点特征表 示出来，这个描述子不但包括关键点，也 包括关键点周围对其有贡献的像素点，用 来作为目标匹配的依据。
• 将坐标轴旋转为关键点的方向，以确保旋 转不变性。
关键点周围区域图像梯度
关键点描述子
模式识别应用
SIFT特征用于遥感图像地面目标识别
目录
遥感图像
@
自动目标识别技术 地面目标识别的方法
SIFT算法
机场识别的结果展示
SIFT算法的发展前景
什么是遥感图像？
• 遥感图像是指依靠卫星以及飞机从高空拍 摄地面景物的图像，用以监视和侦察地面 目标。 • 遥感图像凭借其拍摄范围广，不受空间和 自然条件限制等优点被广泛应用于军事、 矿产、考古、环境检测等众多领域。
目标自动识别技术
• 遥感图像中的目标自动识别技术ATR (Automatic Target Recognition) 是遥感图 像应用的基础，ATR技术在很大程度上决 定了遥感图像的应用效果。地面目标的自 动识别是遥感图像中的重要元素，一直是 遥感图像目标识别中研究重点。
地面目标识别的方法
• 下视景象匹配技术 • 基于特征的图像匹配技术
DoG的结果是通过每组上下相邻两层的高斯尺度图像相减得 到，每组由五层不同空间尺度的图像组成，相邻两层图像相 减得到四层DoG图像。
• 利用DOG金字塔的形成方式，对下视场景 中的机场进行了处理，在下图中对生成的 DOG金字塔中的第一阶的各层高斯差分图 像进行了直观的展示，从中可以看到， DOG能够很好的提出到图像的特征点。
SIFT特征描述子的生成
1 、DoG尺度空间的生成 2 、空间极值点检测 3 、关键点的搜索与定位 4 、删除边缘效应 5、关键点方向的分配 6、生成特征描述子
1 构建尺度空间
尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。
方法：
二维高斯函数 定义如下：
x2 y 2 G ( x, y, ) exp( ) 2 2 2 2 1
特征点 检测
特征点 描述
目标的特 征点集
SIFT
SIFT特征应用于机场检测
本应用中，从Google Earth上获取不同视角、 光照有差异、大小变化的机场的遥感图像，图 像大小为1024×590，总共20张，其中前十张 作为训练样本，提取出机场特征点，生成SIFT 特征描述子。将后十张图像作为测试样本，与 基准图一一进行匹配。
机场识别的结果展示
首都机场匹配举例
Chicgo机场识别示例
SIFT特征描述子的发展前景
• SIFT在图像的不变特征提取方面拥有无与 伦比的优势，但其并不是完美的，仍然存 在着实时性不高、有时特征点较少、对边 缘模糊的目标无法准确提取特征点等缺陷 。自从1999年，SIFT算法问世以来，人们 从未停止对它的优化和改进。并在此基础 上提出了很多新的方法。
• 对每个关键点，其梯度幅值和梯度方向分 别为
m x, y
L x 1, y L x 1, y L x, y 1 L x, y 1
2
2
L x, y 1 L x, y 1 x, y tan L x 1, y L x 1, y L为关键点所在的尺度空间值。
5 删除边缘效应
• 去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响 应点(因为DoG算子会产生较强的边缘响应) ，以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力。
6 关键点方向的分配
• 在经过尺度空间（DOG空间）极值检测、 精确定位特征点位置之后，通过尺度不变 性求局部极值点，可以使关键点具有尺度 不变的性质；利用关键点邻域像素的梯度 方向分布特性，通过求每个极值点的梯度 ，可以为每个关键点指定方向参数赋予方 向，从而使描述子对图像旋转具有不变性 。
下视景象匹配技术
• 下视景象匹配是将实时获取的航空遥感地 形景象图与预先存储的目标图像进行匹配， 从而实现目标准确检测和精确定位的技术。
• 由于航空遥感图像的分辨率极高，图像尺 寸较大，匹配算法的实时性和准确性就成 为非常重要的性能指标 • 下视景象特殊的应用环境，会导致图像不 仅受到光照、旋转、视点以及尺度变化的 影响，还有云层遮挡、噪声、低对比度、 飞行震动造成的图像模糊以及相似地物干 扰等
• 在梯度方向直方图中，关键点周围区域梯 度主峰值,就是该关键点的特征点方向，但 是如果在梯度方向直方图中，还存在着另 一个相当于主峰值80%能量的峰值时，则 将这个方向认为是该关键点的辅方向。一 个关键点可能会被指定具有多个方向(一个 主方向，一个以上辅方向)，这可以增强匹 配的鲁棒性。
• 至此，图像的关键点已检测完毕，每个关 键点都有三个特征信息：位置、尺度和方 向，而且关键点已经具备平移、缩放、和 旋转不变性。接下来生成特征描述子。
• 在基于特征的匹配技术中，其首要任务是 提取稳定的特征，并进行描述。 • 常用方法
– 基于空间关系的匹配算法 – 基于不变量描述子的匹配算法 – 金字塔 – 小波算法
尺度不变特征变换算法（SIFT）
• 基于尺度空间的、对图 像缩放、旋转甚至仿射 变换保持不变性的图像 局部特征描述算子－ SIFT（尺度不变特征变 换）
…
构建高斯差分金字塔
• 为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键 点，提出了高斯差分尺度空间（DOG scale-space）。利用不同尺度的高斯差分 核与图像卷积生成。
D x, y , G x, y, k G x, y, * I x, y L x, y, k L x, y,
1）对图像做不同尺度的高斯模糊；
L x, y, G x, y, * I x, y
2）对图像做降采样（隔点采样）。
高斯金字塔
…
通常 O=4, S=5
Octave 5 Octave 4 Octave 3
…
8
4
2…Biblioteka Octave 2…
Octave 1
为了得到在不同尺度 空间下的稳定特征点， 将图像I(x, y)与不同 尺度因子的高斯核 G(x, y, σ )进行卷 积操作构建图像金字 塔，图像金字塔共O 组（Octave），每 组有S层（Level） 尺度图像，下一组的 图像由上一组图像隔 点降采样得到。
然后以关键点为中心取8×8的窗口，每一个小格都代表了特 接下来用高斯窗口对它们进行高斯加权。图中的圆形区域代表 的是高斯加权的范围。然后在每个 4×， 4的小块上计算 8个方向 征点邻域所在的尺度空间的一个像素 求得8×8窗口中每个 的梯度方向直方图，绘制每个梯度方向的累加值，即可形成一 像素(x,y)的梯度幅值和梯度方向 。 个种子点，如图右部分所示，此图中一个关键点由2×2共4个 种子点组成，每个种子点有8个方向向量信息。
2 空间极值点检测
DOG尺度空间中的中间层 （最底层和最顶层除外）的 每一个像素点要和它同尺度 的8个相邻点和上下相邻尺 度对应的9×2个点共26个 点比较。 记录下极值点的位置和对应 尺度。
4 关键点的精确定位
离散空间的极值点不一定是真正的极值点，下图显示 了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间极值点 的差别。 利用已知的离散空间点插值得到连续空间的极值点。