中科大模式识别第6章介绍

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中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件

中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
混合高斯模型
• 流程图
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
运动分析
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
?
输入图象
背景图象
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
背景差法
• 怎样获得背景图像?
人为给定若干背景图像 –求其均值图像; –图像训练集的中值图像; 没有指定背景图象 –混合高斯模型; –其它。
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
背景差法
• 原理:计算当前图像与背景图像的逐象素的灰 度差,再通过设置阈值来确定运动前景区域。
National Laboratory of Pattern Recognition

第6讲 模式识别初步

第6讲 模式识别初步
第6讲 模式识别初步
文志强 zhqwen20001@
计算机与通信学院
1
相关参考文献
1 Richard O.Duda, 李宏东等译.《模式分类》,机械工业 出版社. 2003. 2 边肇祺, 张学工等.《模式识别(第二版)》, 清华大学出 版社,2005. 3 边肇祺.《模式识别》,高等教育出版社, 2003. 4 孙即祥. 《现代模式识别》,国防科技大学出版 社.2003.8.1. 5 J.P.Marques de Sa,《模式识别-原理、方法及应用》, 清华大学出版社,2002.11. 6 Sergios Theodoridis, 李晶皎等译,模式识别(第三 版),电子工业出版社,2006.


主要缺点 1)对结构复杂的模式抽取特征困难 2)不能反映模式的结构特征,难以描述模式的性质 3)难以从整体角度考虑识别问题
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(2)句法结构


理论基础:形式语言,自动机技术
模式描述方法:符号串,树,图 模式判定:是一种语言,用一个文法表示一个类, m类就有m个文法, 然后判定未知模式遵循哪一个文法。 主要优点 1)识别方便,可以从简单的基元开始,由简至繁。
找到被识别数字图像最 小距离的样品类别
该样品图为识 别结果
识别流程图
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例子4:车牌自动识别系统

汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标 的专用计算机视觉系统。

系统工作原理

当车辆通过时,车辆检测装置受到触发,启动图像采 集设备获取车辆的正面或反面图像。

将图像传至计算机,由车牌定位模块提取车牌,字符 分割模块对车牌上的字符进行切分;
24
1. 5 特征矢量和特征空间
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中科院-模式识别考题总结(详细答案)

中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性,模式识别的分类,有哪几种方法。

(6’)答(1):什么是模式?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。

模式所指的不是事物本身,而是从事物获得的信息,因此,模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。

模式的直观特性:可观察性;可区分性;相似性。

答(2):模式识别的分类:假说的两种获得方法(模式识别进行学习的两种方法):●监督学习、概念驱动或归纳假说;●非监督学习、数据驱动或演绎假说。

模式分类的主要方法:●数据聚类:用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据集。

是一种非监督学习的方法,解决方案是数据驱动的。

●统计分类:基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布,以取得分类的方法。

特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。

是一种监督分类的方法,分类器是概念驱动的。

●结构模式识别:该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。

(句法模式识别)●神经网络:由一系列互相联系的、相同的单元(神经元)组成。

相互间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。

增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的权重系数来(weight)实现。

神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分类。

2.什么是神经网络?有什么主要特点?选择神经网络模式应该考虑什么因素?(8’)答(1):所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统(计算机)。

由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络,因此称它为人工神经网络。

这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

人工神经网络的两种操作过程:训练学习、正常操作(回忆操作)。

答(2):人工神经网络的特点:●固有的并行结构和并行处理;●知识的分布存储;●有较强的容错性;●有一定的自适应性;人工神经网络的局限性:●人工神经网络不适于高精度的计算;●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作;●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程;●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难;●硬件限制;●正确的训练数据的收集。

中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件

中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件

图像分割的难点
• 图像分割是中层视觉中的最基本问题,也是计算视觉和图像 理解中的最基本问题之一。它还是该领域国际学术界公认的 将会长期存在的最困难的问题之一。
• 图像分割之所以困难的一个重要原因是其并不完全属于图象 特征提取问题,它还涉及到各种图像特征的知觉组织。
阈值法
阈值法基本原理:通过设定不同的特征阈值,把图像像素点分 为若干类.常用的特征包括:灰度、彩色特征、由原始灰度或 彩色值变换得到的特征。
阈值法—Otsu法
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自 适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称Otsu法。 Otsu法按图像的灰度特性将图像分成背景和目标两部分,背景 和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越 大。当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两 部分差别变小。 因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
计算机视觉—图像分割
申抒含 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室
计算机视觉课程结构图
图像 2.特征检测 3.特征匹配
4.图像分割 6.运动估计 7.目标跟踪
5.图像配准
8-11.三维重建
12.识别 13.人脑工程
什么是图像分割
图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目 标的技术和过程。
对于直方图中波峰不明显或者波谷平坦宽阔的图像无法使用。
阈值法—迭代法
基本流程: 1. K=0,初始阈值选取为图像的平均灰度TK ; 2. 用TK将图像的象素点分作两部分,计算两部分各自的平均 灰度,小于TK的部分为TA,大于TK的部分为TB; 3. 计算TK+1 =(TA + TB) /2,将TK+1作为新的全局阈值代替TK; 4. K=K+1; 5. 重复过程2-5,如此迭代,直至TK 收敛,即TK+1 =TK。

模式识别习题参考1-齐敏教材第6章

模式识别习题参考1-齐敏教材第6章

第5章 句法模式识别习题解答6.1 用链码法描述5~9五个数字。

解:用弗利曼链码表示,基元如解图6.1所示:数字5~9的折线化和量化结果如解图6.2所示:各数字的链码表示分别为:“5”的链码表示为434446600765=x ; “6”的链码表示为3444456667012=x ; “7”的链码表示为00066666=x ;0 17解图6.1 弗利曼链码基元解图6.2 数字5~9的折线化和量化结果“8”的链码表示为21013457076543=x ; “9”的链码表示为5445432107666=x 。

6.2 定义所需基本基元,用PDL 法描述印刷体英文大写斜体字母“H ”、“K ”和“Z ”。

解:设基元为:用PDL 法得到“H ”的链描述为)))))(~((((d d c d d x H ⨯+⨯+=;“K ”的链描述为))((b a d d x K ⨯⨯+=; “Z ”的链描述为))((c c g x Z ⨯-=。

6.3 设有文法),,,(S P V V G T N =,N V ,T V 和P 分别为},,{B A S V N =,},{b a V T =:P ①aB S →,②bA S →,③a A →,④aS A →⑤bAA A →,⑥b B →,⑦bS B →,⑧aBB B → 写出三个属于)(G L 的句子。

解:以上句子ab ,abba ,abab ,ba ,baab ,baba 均属于)(G L 。

bcadeabba abbA abS aB S ⇒⇒⇒⇒ ① ⑦ ② ③ab aB S ⇒⇒ ① ⑥ ba bA S ⇒⇒② ③ abab abaB abS aB S ⇒⇒⇒⇒ ① ⑦ ① ⑥baab baaB baS bA S ⇒⇒⇒⇒ ② ④ ① ⑥baba babA baS bA S ⇒⇒⇒⇒② ④ ② ③6.4 设有文法),,,(S P V V G T N =,其中},,,{C B A S V N =,}1,0{=T V ,P 的各生成式为①A S 0→,②B S 1→,③C S 1→ ④A A 0→,⑤B A 1→,⑥1→A ⑦0→B ,⑧B B 0→,⑨C C 0→,⑩1→C问00100=x 是否属于语言)(G L ? 解:由可知00100=x 属于语言)(G L 。

模式识别讲义

模式识别讲义

模式识别讲义《模式识别与图像处理》教学讲义上篇模式识别§1. 模式识别序论近年来,科技发展的重要方向之一就是:人类智能的机器化和人造机器的智能化。

前者以计算机、专家系统、神经网络算法等为代表;后者以智能机器人(具有视觉、听觉、触觉、嗅觉等)为典型。

两个方向的努力都归结为一个目标——研究人工智能。

当然,目前科技水平还远没有达到设定目标。

使机器具有人类的智能水平,使机器像人那样进行目标识别尚需艰苦努力。

模式识别是智能的核心功能之一。

换句话说就是模式识别属于人工智能的范畴。

这里所说的智能或人工智能是指用机器完成以往只能由人类方能胜任的智能活动。

包括:①通过视、听、触、嗅觉接受各种自然信息、感知环境;②经推理、分析、判断、综合将感性认识加工成理论知识,进而形成概念、建立方法以及做出决策;③对外界环境的变化和干扰做出适应性反应等等。

模式识别就是要用机器实现上述第一项人类智能活动。

而第二项则已有神经网络、专家系统等仿照人类思维的智能方法。

第三项则是人类早已开始研究的各种自动化技术、自适应控制、自学习控制等。

那么,什么叫做模式识别呢?§1-1 模式识别的基本概念1、模式与模式识别定义一:模式是一些供模仿用的完美无缺的标本;模式识别就是辨别出特定客体所模仿的标本。

定义二:模式是对特定客体的定量的或结构的描述;模式识别是把待识别模式划分到各自的模式类中去。

这里所说的模式类是具有某些共同特性的模式的集合。

两个定义中,模式一词的含义是不同的。

前者指标本,后者指对客体的描述。

本课程中使用定义二,并且作如下狭义约定:模式识别是指利用计算机自动地或有少量人为干预的方法把待识别模式加以分类,即划分到模式类中去。

一般认为,模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息,模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类,其中个别具体的模式往往称为样本。

模式识别就是研究通过计算机自动的(或人为少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。

《模式识别》课程标准精选全文完整版

《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。

第六章 模式识别

第六章  模式识别

4. 基元(链码)表示: 在右侧的图中八个基元 分别表示0,1,2,3, 4,5,6,7,八个方向 和基元线段长度。 则右侧样本可以表示为
X1=006666
这种方法将在句法模式识 别中用到。
模式类的紧致性
1. 紧致集:同一类模式类样本的分布比较 集中,没有或临界样本很少,这样的模 式类称紧致集。
2. 临界点(样本):在多类样本中,某些样本的值 有微小变化时就变成另一类样本称为临界样本 (点)。
3. 紧致集的性质
① 要求临界点很少
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.
第六章 模式识别
参考书
• 模式识别
人民邮电出版社 罗耀光 盛立东
• 模式识别
清华大学出版社 边肇祺
• 模式识别导论
高等教育出版社 李金宗
• 模式识别及应用 科学出版社
付京荪
• Syntactic Pattern Recognition and Application
K.S.Fu
• Pattern Recognition Principles
• 由给定的模式求其特征的处理,称为特征提取。
• 得到的特征,一般用特征模式(特征向量)来表示: x=(x1, x2, …, xn)’;其中,n称为特征模式空间的维 数。
模式(样本)的表示方法
1. 向量表示 : 假设一个样本有n个变量(特征) Ⅹ= (X1,X2,…,Xn)T
2. 矩阵表示: N个样本,n个变量(特征)
• 90年代 小样本学习理论,支持向量机 (SVM)也受到了很大的重视。

中科院《模式识别》——第七章

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。

(完整)生物信息学复习小结(中科大)

(完整)生物信息学复习小结(中科大)

第二章:序列的采集和存储2. 序列数据的存储核酸序列数据库国际三大核酸序列数据库:GenBank, EBML, DDBJdbEST: Expressed Sequences Tags数据库UniGene等RefSeq: The Reference Sequence Database蛋白质序列数据库UniProtSwiss—prot & TrEMBL, PIR基因组数据库: Ensembl第三章序列比对I序列间比对的对应关系:匹配、替代、缺失、插入双序列比对算法:Dot matrix(点阵法)动态规划算法Needleman-Wunsch算法Sij = max of Si—1,j-1 + σ(xi , yj )Si—1,j —d ( 从左到右)Si,j—1 —d ( 从上到下)Smith-Waterman 算法Sij = max of 0Si-1,j-1 + σ(xi , yj )Si—1,j -d (从左到右)Si,j—1 -d (从上到下)FASTA和BLAST算法PSI-BLAST (位点特异性迭代BLAST):1. 使用普通的blast算法进行搜索;2。

将搜索得到的序列,包括输入的序列放在一起,构建位点特异性的矩阵(Position Specific Matrix);3。

利用上面得到的矩阵谱(profile),再次在数据库中进行搜索;4. 重复2 ,3 步,直到不再有新的序列出现;PHI—BLAST : 模式发现迭代BLAST第三章序列比对Ⅱ打分矩阵及其含义1,计分方法2, PAM系列矩阵3, BLOSUM 系列矩阵多序列比对:方法改进1。

渐进方法:代表:ClustalW/X, T—Coffee(1)ClustalW/X:计算过程1。

将所有序列两两比对,计算距离矩阵;2. 构建邻接进化树(neighbor—joining tree)/指导树(guide tree);3。

将距离最近的两条序列用动态规划的算法进行比对;4。

模式识别介绍课件

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。

模式识别课件(第六章 NO1)(最近邻法)

模式识别课件(第六章 NO1)(最近邻法)

二. 剪辑近邻法
此类方法的基本思想是:剪掉(清理)两类间的边界,取 掉类别混杂的样本,使两类边界更清晰。
1. 两分剪辑近邻法(亦称剪辑最近邻法) 基本过程为: 设N个样本分成c类
æ
N
N , N ,……, = { æ1 æ2 æcN }
1
2
c
(N1+N2+……,+Nc= N)
N
step1:剪辑。利用已知样本集æ 中的样本进行预分 类,并剪辑掉被错分类的样本,留下的样本构成 NE æ 剪辑样本集 step2:分类。利用 æ
6.3 近邻法的改进算法
共同特点是如何尽快地找出最近邻可能存在的小的空间, 减少搜索的范围,从而达到减少近邻法中的计算量和存储量的 问题。 一. 快速近邻算法 该算法对最近邻法和k-近邻法都适用。下面以最近邻法为 例来讨论。 1. 基本思想 将全部已知样本按级分成一些不相交的子集,并在子集的 基础上进行搜索。也就是说,该算法由两个阶段组成: 第一阶段:将样本集按级分解,形成树状结构。
二. 最近邻法的决策规则 设有c类模式样本, ω1, ω2,……, ωc 每类有Ni个样本(i=1,2,……,c),则最近邻法的(ωi类)判别 函数为:
gi ( X ) min X X ik
k
(k 1,2,...... , Ni )
式中X ik 表示ωi类中的第k个样本。
对应的决策规则为: 如果 则决策
X i 。
具体就是:设k1,k2,......,kc分别为X的k个最近邻样本中属于
1 , 2 ,......, c
类的样本数,
则定义 i (i 1,2,......,c) 类的判别函数为:
g i ( X ) ki

模式识别(6)

模式识别(6)

§6.1 基本概念
Ø
核心:如何构造一个特征空间, 核心:如何构造一个特征空间,即对要识别的事物用 什么方法进行描述、分析的问题。 什么方法进行描述、分析的问题。
对一个具体问题来说,有以下几个不同的层次: 对一个具体问题来说,有以下几个不同的层次:
1.物理量的获取与转换: .物理量的获取与转换:
指用什么样的传感器获取电信号, 指用什么样的传感器获取电信号,如摄取景物则要用摄 像机,文字与数字识别首先要用扫描仪等设备。 像机,文字与数字识别首先要用扫描仪等设备。这些都 属于物理量的获取,并且已转换成电信号, 属于物理量的获取,并且已转换成电信号,为计算机分 析打下了基础。 析打下了基础。 对从传感器中得到的信号,可以称之为原始信息 原始信息, 对从传感器中得到的信号,可以称之为原始信息,因为 它要经过加工、 它要经过加工、处理才能得到对模式分类更加有用的信 号。
§6.1 基本概念
2.描述事物方法的选择与设计 描述事物方法的选择与设计
获得原始信息之后,要对其进一步加工,以获取 获得原始信息之后,要对其进一步加工, 对分类最有效的信息。 对分类最有效的信息。关键在于设计所要信息的 形式。 形式。
例:对阿拉伯数字的识别可以提出各种不同的想法: 对阿拉伯数字的识别可以提出各种不同的想法:
基于距离的可分性判据
Fisher准则时曾用过两个描述离散度的矩阵。一个 准则时曾用过两个描述离散度的矩阵。 准则时曾用过两个描述离散度的矩阵 是类间离散矩阵S 是类间离散矩阵 b
Sb = (m1 - m2 )(m1 - m2 )T
另一个是类内离散度矩阵S 另一个是类内离散度矩阵 W
Si =
x∈ X i
δ ( xk(i ) , xl( j ) ) = ( xk(i ) − xl( j ) )T ( xk(i ) − xl( j ) )

模式识别(PPT)

模式识别(PPT)

第一章 模式识别概论
什么是模式(Pattern)?
什么是模式?
• 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。 • 模式所指的不是事物本身,而是从事物获得 的信息,因此,模式往往表现为具有时间和 空间分布的信息。 • 模式的直观特性:
结构模式识别
• 该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联 系来达到识别分类的目的。 • 识别采用结构匹配的形式,通过计算一个匹 配程度值(matching score)来评估一个未知 的对象或未知对象某些部分与某种典型模式 的关系如何。 • 当成功地制定出了一组可以描述对象部分之 间关系的规则后,可以应用一种特殊的结构 模式识别方法 – 句法模式识别,来检查一个 模式基元的序列是否遵守某种规则,即句法 规则或语法。
实例:句法模式识别(续)
• 多级树描述结构
实例:句法模式识别(续)
• 训练过程:
– 用已知结构信息的图像作为训练样本,先 识别出基元(比如场景图中的X、Y、Z等 简单平面)和它们之间的连接关系(例如 长方体E是由X、Y和Z三个面拼接而成), 并用字母符号代表之; – 然后用构造句子的文法来描述生成这幅场 景的过程,由此推断出生成该场景的一种 文法。
模式识别
- 概念、原理及其应用
引 言
课程对象
• 计算机应用技术专业硕士研究生的专业 基础课 • 电子科学与技术学科硕士研究生的专业 基础课
与模式识别相关的学科
• • • •
• • • • •
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 …
教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念,基本方 法和算法原理。 • 注重理论与实践紧密结合

中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件

中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件

计算机视觉课程结构图
图像 2.特征检测 3.特征匹配
4.图像分割 10.运动估计 11.目标跟踪
5.图像配准
6-9.三维重建
12.识别 13.人脑工程
为什么要检测特征
一个例子:全景图像拼接
给定两张图像,如何拼成大图?
为什么要检测特征
一个例子:全景图像拼接
步骤1:检测特征点
为什么要检测特征
一个例子:全景图像拼接
角点
R
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点改进
Harris检测子获得的角点可能在图像上分布不均匀(对比度高 的区域角点多) 改进方法:Adaptive non-maximal suppression (ANMS),只保 留半径r内角点响应比其他点大10%的点作为角点。(Brown, Szeliski and Winder, 2005)
步骤1:检测特征点 步骤2:匹配特征点
为什么要检测特征
一个例子:全景图像拼接
步骤1:检测特征点 步骤2:匹配特征点 步骤3:将图像配准
图像的特征有哪些
图像
Harris角点
Canny边缘
计算机视觉中常用的图像特征包括:点、边缘、直线、曲线等
点特征检测
点特征的优势: • • • • 点特征属于局部特征,对遮挡有一定鲁棒性; 通常图像中可以检测到成百上千的点特征,以量 取胜; 点特征有较好的辨识性,不同物体上的点容易区 分; 点特征提取通常速度很快。
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Harris and Stephens, 1988
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模式识别
中国科学技术大学 汪增福
第一章 绪论 第二章 统计模式识别中的几何方法 第三章 统计模式识别中的概率方法 第四章 分类器的错误率 第五章 统计模式识别中的聚类方法 第六章 结构模式识别中的句法方法 第七章 总结
第六章 结构模式识别中的句法方法
本章主要内容
主要讨论具有一定结构的复杂模式的识别问题。
e1 + e2 + f1 + f2 + g + h
理想的分层结构表示
实际的分层结构表示
§6.1 模式基元和模式结构的表达
若干结论: 如何对一个模式可能有的多样化的表达进行概括和总结,进而 以一种紧凑的方式,通过执行一组操作或适用一组规则形成模 式的多样化描述就成为对复杂模式进行识别的重要环节。 如何解决模式的多样化描述问题? 借鉴文法和语言之间存在的关联性和可类比性 语言由句子所构成,而句子又由单词根据文法所生成。 模式类由模式所构成,而模式又由模式基元根据一组装配 规则所生成。 借鉴语言学中业已存在的方法来解决模式的多样化描述 和识别问题。
G G
(2) G (1)
T { a ,b } P: ( 1 )S aS (2)S b
(2)
S aS aaS aab
G G G
(1)
(1)
(2)
S aS aaS aaaS aaab
G G G G
(1)
(1)
(1)
(2)
L( G ) { b, ab, aab, aaab,...} { x | x a nb, n 0 }
N T
一些约定
S N T

大写的拉丁字母 小写的拉丁字母 小写的希腊字母 导出=推导=派生
非终结符 终结符 由非终结符和终结符组成的串

G
G
S N T 上的一个二元关系

G *


G
n
§6.2 形式语言基础
句型、语言与句子
*
定义 设有文法 G =(N,T,P,S),对 S ,如果有S , G 则称 是由产生的一个句型。
复杂模式:由模式基元按照一定的规则组合而成
模式具有的结构信息由相应的规则序列所表征 基元的选择 基元抽取 结构的表达 模式表达 结构的分析 模式识别
基元之间的相互关系
组合规则
§6.1 模式基元和模式结构的表达
模式基元选择的一般原则 满足特殊应用场合的需求 模式基元本身易于得到 模式基元选择实例
若干概念
0 符号串的幂: x x n x n1 x , 当n 1时
符号串集合的链接: AB { xi y j | xi A且y j B }
语言:定义在字母表S上的句子的集合。 L S*
语言的链接:L1L2 { xy | x L1 , y L2 } 语言的闭包: L L L2 L3 ... L* L0 L L2 L3 ...
§6.1 模式基元和模式结构的表达
句法模式识别系统
识别 输入模式
预处理
模式表达
句法分析
分类及描述
文法推断
学习
1. 学习过程(文法推断) 利用已知结构的样本模式来推断产生这些模式的文法规则。 2. 识别过程(句法分析) 用有序字符串表达输入模式,并利用文法规则对其进行句法 分析以判断能否由相应的文法所生成。
关系的三岐性: 设R是A上的二元关系,有: 1. 若对a∈A,都有(a, a)∈R,则称R是自反的。 2. 若对a,b∈A,(a,b)∈R(b,a)∈R ,则称R是对称的。 3. 若对a,b,c∈A,(a,b)∈R且(b,c)∈R(a,c)∈R ,则称 R为传递的。
§6.2 形式语言基础
§6.2 形式语言基础
若干概念
关系的n次幂:
设R是A上的二元关系,则Rn可如下递归定义: 1. R0 = {(a, a) | a ∈ A} 2. R1 = R 3. Rn = Rn-1 。R (n = 2, 3, …)
R R R 2 R 3 ... R * R 0 R R 2 R 3 ...
§6.2 形式语言基础
文法
My assistant saw a little boy
再写规则
起始符
S NP PRON N V ART ADJ VP NP NP N
可改写为
非终结符
<句子> → <名词短语><动词短语> <名词短语> → <代词><名词> <动词短语> → <动词><名词短语> <名词短语> → <冠词><名词短语> <名词短语> → <形容词><名词> <代词> → my来自§6.2 形式语言基础
句型、语言与句子 举例
导出过程
S b
S aS ab
G G
导出树
S S a S b a a S S S b a a a S S S S b
(2) G (1)
(2)
b
S aS aaS aab
G G G
(1)
(1)
(2)
S aS aaS aaaS aaab
集合的相等: 若A B且B A,则A = B 。 集合的运算:
并 交 差 对称差 幂集
A B { x | x A或x B }
A B { x | x A且x B }
A B { x | x A且x B }
A B { x | x A且x B或者x A且x B }
当A为有穷集时,有:
R R R 2 R 3 ... R A * 0 2 3 R R R R R ... R
A
§6.2 形式语言基础
若干概念
字母表:一个非空的有穷集合,用S进行标记。 整体性-不关心是否还有更细致的结构 可辨认性-可用非语言学的方法得到 字母表的乘积: S1S 2 { ab | a S1且b S 2 } 字母表的幂:
<名词> → assistant
<动词> → saw <冠词> → a <形容词> → little
终结符
My assistant saw
a little
boy
<名词> → boy
§6.2 形式语言基础
文法 定义 文法 G=(N,T,P,S)是一个四元式。其中, N为G的非 终结符或变量的有穷集合, T为G的终结符或常量的有穷集合, P是产生式或再写规则的有穷集合, 而S∈N为句子的起始符。
链接运算的性质
1. ( xy) z x( yz ) 2. xy xz y z 3. yx zx y z
空串:不包含任何符号的串,记为 。x x x 零串:链接运算中的零元素,记为 。x x 子串与前、后缀:w xyz
§6.2 形式语言基础
称为R与S的复合关系。 传递闭包(正闭包): 设R是A上的二元关系, 则下述R+称为R的传递闭包。 1. 对 a, b A ,若 (a, b) R ,则 (a, b) R 。 2. 对a, b, c A ,若(a, b) R 以及 (b, c) R ,则 (a, c) R 。 自反传递闭包(克林闭包): 设R是A上的二元关系, 则下述R*称为R的自反传递闭包。 R * R {(a, a) | a A}
§6.2 形式语言基础
动机:深入探讨语言的数学结构,以便由此及彼、由表及里。 若干概念
集合:一定范围内,由确定的、彼此之间可以相互区分的对象 所形成的整体。
元素:构成 集合的成员。 集合的描述: 列举法 命题法
{ a,b,c, d, x, y, z} { x | P( x )}
有穷集 无穷集
集合的分类:
笛卡尔乘积 A B {( a ,b ) | a A且b B }
2A { B | B A}
§6.2 形式语言基础
若干概念 二元关系:
设A, B是两个集合,则称R⊆A×B为A到B的二元关系。 其中,A为定义域,B为值域。特别地,当A=B时,称R 是A上的二元关系。 若(a,b)∈R,则表示a与b满足关系R,记为aRb。 若对于A中的每一个元素a,均在B中有唯一的元素b使 aRb成立,则称R为从A到B的一个映射,记为A → B。
§6.2 形式语言基础
文法
My assistant saw a little boy
S NP PRON N V ART ADJ VP NP NP N
My assistant saw
a little
boy
<句子> 根节点S <名词短语> 中间节点NP <动词短语> 中间节点VP <代词> 中间节点PRON <名词> 中间节点N <动词> 中间节点V <冠词> 中间节点ART <形容词> 中间节点ADJ …………
a e d A c P b h B g f
分层结构表示(一)
图片P
复杂模式 子模式
图形A
图形B
a
b
c
d
e
f
g
h 模式基元
§6.1 模式基元和模式结构的表达
模式基元选择实例
a e d A c P b h B g f
分层结构表示(二)
图片P p 图形A + p p p p + + + a b c d l p 图形B + p p p p + + + e f g h
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