模板匹配与模式识别技术
模式识别模板匹配法
• 仅知道各类样本的类概率密度P( X / ωi )的函数形式，函数
中的参数末知
• 由学习样本估计类概率密度函数中的参数
模式识别，第二章
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统计模式识别基础
• 非参数估计法
• 几乎无先验知识，类概率密度函数形式均末知 • 直接由学习样本进行分类器设计
• 线性判别函数
• 基于对学习样本的分析，得到线性判别函数 • 由线性判别函数决定的分界面，将特征空间划分为若干区域 • 根据待识样本落入哪个区域来进行分类
模式识别，第二章
13
模板匹配法原理及过程
• 识别过程
• 对待识样本进行特征提取，得到特征向量Ｘ • 计算待识样本特征向量Ｘ与模板向量X1， X2， ﹒﹒﹒ XC之间的
距离 D1， ，﹒﹒﹒，DC
• 若Di = min { Dj }，j=1, 2 , ﹒﹒﹒,C，且 Di <ε，则判样本Ｘ
属于第i类,，记为Ｘ∈Ｗi
欧氏距离
样本相似度
平方和距离 绝对值距离
加权距离
模式识别，第二章
基本概念
• 欧氏距离
设有两个n维特征向量X1和 X2
X1
X [x , x , x ]T
1
12 12
1n
X [x , x , x ]T
2
21
22
2n
则此二样本的欧氏距离定义为：
X X X
1
2
x x 2 x x 2 x x 2
i
例如：乙肝病诊断
P( ) 0.99, P( ) 0.01
1
2
手写体数字识别
P( ) P( ) 0.1
1
10
模式识别，第二章
19
模板匹配算法进行数字(非手写数字)识别的基本原理
模板匹配算法进行数字（非手写数字）识别的基本原理 模板匹配算法是一种常用的数字识别方法，其基本原理是通过比对模板图像和待识别图像的相似度来判断数字是否匹配。
该算法适用于非手写数字的识别，下面将对其进行详细介绍。
1、模板获取： 在模板匹配算法中，首先需要获取一组已知数字的模板图像。
这些模板图像应该具有代表性，覆盖各种不同的数字样式和字体。
可以通过人工绘制、网上下载或者从已有的数字图像中提取获得。
2、预处理： 在进行匹配前，需要对模板图像和待识别图像进行预处理，以便提取数字的特征。
预处理包括图像灰度化、二值化、降噪等步骤。
2.1 图像灰度化： 将彩色图像转换为灰度图像，以便简化后续处理过程。
通过加权平均法或者取红绿蓝通道的平均值来获得每个像素点的灰度值。
2.2 图像二值化： 将灰度图像转换为黑白图像，可以通过设定一个阈值，将灰度图像中大于阈值的像素点设为白色，小于阈值的像素点设为黑色。
二值化后的图像有利于数字的概括和匹配。
2.3 图像降噪： 在二值化后，图像可能存在一些由噪声引起的孤立的像素点或者细小的连通区域。
通过使用滤波器等降噪技术，可以减少这些噪声对识别结果的影响。
3、模板匹配： 匹配算法通过计算待识别图像与所有模板图像的相似度，找到最匹配的数字。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、相关系数、巴氏距离等。
3.1 欧氏距离： 欧氏距离是计算两个图像之间差异的一种方法，可以通过计算对应像素点之间的差值的平方和再开方来得到。
计算公式如下：``` d = √(∑(I1(x,y) - I2(x,y))^2)``` 其中，d表示欧氏距离，I1和I2分别表示待识别图像和模板图像在相应位置的像素值。
3.2 其他相似度计算方法： 除了欧氏距离，还可以使用相关系数或者巴氏距离等其他相似度计算方法。
相关系数通过计算待识别图像和模板图像的相关性来衡量相似程度，巴氏距离则通过计算两个图像之间的统计特征来比较相似度。
4、匹配结果： 匹配算法将返回一个匹配结果，即对待识别图像中数字的识别结果。
halcon基于边缘的模板匹配算法
文章主题：Halcon基于边缘的模板匹配算法探析一、引言在机器视觉领域，模板匹配是一种常用的图像处理方法，用于在一幅图像中寻找特定的模式或对象。
而Halcon作为一款智能视觉软件库，其基于边缘的模板匹配算法备受关注。
本文将就Halcon基于边缘的模板匹配算法进行深入探讨，以帮助读者更全面地理解这一主题。
二、Halcon基于边缘的模板匹配算法概述Halcon基于边缘的模板匹配算法是一种高级的模式识别技术，它通过检测图像中的边缘信息，并利用这些边缘特征进行模式匹配。
该算法主要包括边缘提取、模板生成和匹配验证三个步骤。
1. 边缘提取在Halcon中，边缘提取是通过边缘检测滤波器进行的。
常用的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt和Canny等。
通过这些算子可以将图像中的边缘特征提取出来，形成边缘模型。
2. 模板生成在模板生成阶段，Halcon会通过提取的边缘信息来生成待匹配的模板。
模板的生成需要考虑到图像的尺度、旋转、光照等因素，以保证模板的鲁棒性和准确性。
3. 匹配验证匹配验证是模板匹配算法的核心步骤，Halcon基于边缘的模板匹配算法通过对图像进行模板匹配，并对匹配结果进行验证和优化，以确保匹配的准确性和稳定性。
三、Halcon基于边缘的模板匹配算法的特点相比于传统的模板匹配算法，Halcon基于边缘的模板匹配算法具有以下几点突出特点：1. 鲁棒性强由于边缘特征包含了物体的轮廓和形状等重要信息，因此Halcon基于边缘的模板匹配算法对光照、变形等因素的鲁棒性较强，能够更准确地匹配目标对象。
2. 适用性广Halcon基于边缘的模板匹配算法不受物体颜色、纹理等因素的影响，因此适用于各种场景和对象的匹配识别，具有较强的通用性和适用性。
3. 计算速度快由于边缘特征的提取和匹配计算相对简单，Halcon基于边缘的模板匹配算法在计算速度上具有一定的优势，能够实现实时性要求较高的应用场景。
四、个人观点与总结在我看来，Halcon基于边缘的模板匹配算法在实际应用中具有广泛的前景。
有关文字识别的模板匹配有关的技术
1. 文字识别的模板匹配技术简介文字识别（OCR）的模板匹配技术是一种常见的文字识别方法。
它通过比对图像中的文字与预先设定的模板进行匹配，来实现对文字的识别和提取。
这种技术通常应用于印刷体文字的识别，具有较高的精度和稳定性。
2. 模板匹配技术的原理模板匹配技术的原理是通过将待识别的文字图像与预先制作的模板进行逐像素比对，找到最相似的部分，从而确定文字的位置和内容。
这种方法要求模板和待识别图像之间的尺寸和角度要尽量一致，同时还需要考虑光照和噪声等因素对匹配的影响。
3. 模板匹配技术的优势和局限模板匹配技术的优势在于对文字的准确度较高，尤其是对于规整的印刷体文字。
然而，它也存在一定的局限性，例如对于手写文字、变形文字或者不规则排列的文字识别准确度较低，还容易受噪声和光照变化的影响。
4. 模板匹配技术的应用领域模板匹配技术在诸如银行卡识别、车牌识别、文件扫描和图书数字化等领域得到广泛应用。
它能够快速准确地提取出文字信息，并且可以通过优化算法和硬件设备来提高识别速度和稳定性。
5. 个人观点与展望对于一些特定场景下的印刷体文字识别任务，模板匹配技术仍然是一种有效的方法。
但随着深度学习和神经网络等技术的发展，基于特征的文字识别方法可能会逐渐被深度学习模型所取代，这些模型能够更好地处理复杂的字体、排版和语言等问题，从而实现对各种文字形式的高精度识别。
结语文字识别的模板匹配技术在特定场景下仍具有重要意义，但随着科技的不断进步和发展，我们有理由相信，在未来的技术创新中，会有更多更先进的方法能够实现对文字的更准确、更快速的识别和处理。
文字识别（OCR）的模板匹配技术是一种常见的文字识别方法，它在如今的数字化世界中扮演着越来越重要的角色。
随着人们对数字信息的需求不断增加，文字识别技术的发展也变得日益迫切。
模板匹配技术作为一种成熟稳定的文字识别方法，具有一定的优势和局限性。
模板匹配技术的原理可以简单理解为对图像进行像素级的比对，找到最相似的部分。
人工智能的模式识别和模式匹配方法
人工智能的模式识别和模式匹配方法人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机可以像人类一样进行智能行为的学科。
其中，模式识别和模式匹配是人工智能的重要组成部分。
模式识别和模式匹配方法以其广泛的应用领域和强大的技术支持，受到了学术界和工业界的广泛关注。
模式识别是指通过对数据进行分析和处理，识别和提取出其中的模式或特征。
而模式匹配则是将一个待匹配的模式与一组已知模式进行比较，并找出最佳匹配的过程。
模式识别和模式匹配方法可以应用于图像识别、语音识别、生物医学、金融数据分析等领域，在提高效率和准确性方面发挥着重要作用。
在模式识别和模式匹配领域，最常见的方法之一是统计模式识别。
统计模式识别基于统计学原理，通过对大量样本进行统计分析，建立模型来描述和区分不同的模式。
常见的统计模式识别方法包括最近邻法、贝叶斯分类器、支持向量机等。
最近邻法是最简单和直观的方法之一，它通过计算待匹配模式与已知模式之间的距离来确定最佳匹配。
贝叶斯分类器则是一种基于贝叶斯概率理论的分类方法，通过计算待匹配模式与已知模式之间的条件概率，确定最佳分类结果。
支持向量机是一种基于最大间隔原理的分类方法，通过在特征空间中找到一个最佳超平面，将不同类别的模式分开。
除了统计模式识别方法，神经网络也是模式识别和模式匹配的常用工具。
神经网络通过模拟人脑的神经元网络，学习和提取模式中的特征。
常见的神经网络包括前馈神经网络、反馈神经网络和深度学习网络。
前馈神经网络是最简单的神经网络之一，它由一个输入层、若干个隐藏层和一个输出层组成，通过调整网络中的权重和偏置，实现对待匹配模式的识别和分类。
反馈神经网络是一种具有反馈连接的神经网络，它可以处理序列数据和动态模式。
深度学习网络则是一种多层次的神经网络结构，通过多层次的特征学习和抽象，实现对复杂模式的识别和匹配。
除了统计模式识别和神经网络，还有一些其他的模式识别和模式匹配方法。
模板匹配与模式识别
这种方法不改变原始观测值的物理意义。
特征变换
就是将m个测量值的集合通过某种变换，产生n个特征
用于分类。
分两种情况：从减少原始特征之间相关性和浓缩性信
息量的角度出发。
另一种方法就是根据观测量所反映的物理现象与待分
类别之间的关系的认识，通过数学运算产生一组新的
特征值，使得待分类之间的差异在改组特征值里面更
T
这一误分类概率随T的位置而发生变化，在
位置上确定T时，PE最小，
P( w1 ) p( X | w1 ) P( w2 ) p( X | w2 )
特征矢量分布函数
使用最大似然法，需要预先求出
P( wi )和p( X | wi )，P( wi )是类别wi 被观测的概率，
因此可以预测；p( X | wi )是表示类别wi的特征
特征选择的方法：
✓ 穷举法：从m个测量值里面选取n个特征，然后对
每一种选法利用已经知道类别属性的样本进行试
分类，获得其正确率，分类误差最小的一组特征
便是最好的选择。
✓ 最大最小类对距离法：
基本思想 ：从K个类别中选取最难分离的一对类别，
然后选择不同的特征子集，计算这一类别的可分性，
具有最大可分性的特征子集就是该方法所选择的最
2. 神经元的功能特性
➢ 时空整合功能。
➢ 神经元的动态极化性。
➢ 兴奋与抑制状态。
➢ 结构的可塑性。
➢ 脉冲与电位信号的转换。
➢ 突触延期和不应期。
➢ 学习、遗忘和疲劳。
人工神经网络研究的兴起与发展
•人工神经网络的研究大体上可分为四个阶段:
✓ 产生时期(20世纪50年代中期之前)
✓ 高潮时期(20世纪50年代中期到20世纪60年代末期
模式识别的含义及其主要理论
模式识别的含义及其主要理论（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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模板匹配算法
模板匹配算法首先，模板匹配算法的基本原理是通过计算给定图像与模板图像之间的相似度来实现匹配。
在实际应用中，通常采用的是灰度图像，因为灰度图像只有一个通道，计算起来相对简单。
常用的相似度计算方法有平方差匹配、相关性匹配和归一化互相关匹配等。
其中，平方差匹配是最简单的一种方法，它通过计算两幅图像对应像素之间的差的平方和来得到相似度。
相关性匹配则是通过计算两幅图像的亮度之间的相关性来得到相似度。
而归一化互相关匹配则是将两幅图像进行归一化后再进行相关性匹配，以消除亮度差异的影响。
这些方法各有优缺点，可以根据实际情况选择合适的方法。
其次，常用的模板匹配算法有暴力匹配、快速匹配和优化匹配等。
暴力匹配是最简单的一种方法，它通过遍历给定图像的每一个像素来计算相似度，然后找到最相似的部分。
虽然暴力匹配的计算量大，但是它的原理简单，容易实现。
快速匹配则是通过一些优化的数据结构和算法来加速匹配过程，例如使用积分图像和积分图像模板来实现快速匹配。
而优化匹配则是通过一些启发式方法和优化算法来进一步提高匹配的准确度和速度。
这些算法各有特点，可以根据实际需求选择合适的算法。
最后，模板匹配算法在实际应用中有着广泛的应用。
例如在人脸识别、指纹识别、车牌识别和医学图像处理等领域都有着重要的应用。
在人脸识别中，可以通过模板匹配算法来实现人脸的定位和识别。
在指纹识别中，可以通过模板匹配算法来实现指纹的匹配和比对。
在车牌识别中，可以通过模板匹配算法来实现车牌的定位和识别。
在医学图像处理中，可以通过模板匹配算法来实现病灶的定位和识别。
这些应用都充分展示了模板匹配算法在实际中的重要性和价值。
综上所述，模板匹配算法是一种常用的图像处理和模式识别技术，它通过计算给定图像与模板图像之间的相似度来实现匹配。
常用的相似度计算方法有平方差匹配、相关性匹配和归一化互相关匹配等。
常用的模板匹配算法有暴力匹配、快速匹配和优化匹配等。
模板匹配算法在实际应用中有着广泛的应用，包括人脸识别、指纹识别、车牌识别和医学图像处理等领域。
模板匹配算法
1、模板匹配法：在机器识别事物的过程中，常常需要把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式，这就叫匹配。
在遥感图像处理中需要把不同波段传感器对同一景物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。
如果利用在不同时间对同一地面拍摄的两幅照片，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化；而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离，即深度信息。
一般的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图像进行匹配计算获得图像中是否含有该模板的信息和坐标；2、基本算法：我们采用以下的算式来衡量模板T（m,n)与所覆盖的子图Sij（i,j)的关系，已知原始图像S(W,H)，如图所示：利用以下公式衡量它们的相似性：上述公式中第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都和模板匹配无关。
第二项是模板和子图的互为相关，随（i,j）而改变。
当模板和子图匹配时，该项由最大值。
在将其归一化后，得到模板匹配的相关系数：当模板和子图完全一样时，相关系数R(i,j) = 1。
在被搜索图S中完成全部搜索后，找出R的最大值Rmax(im,jm)，其对应的子图Simjm即位匹配目标。
显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度慢。
我们可以使用另外一种算法来衡量T和Sij的误差，其公式为：计算两个图像的向量误差，可以增加计算速度，根据不同的匹配方向选取一个误差阀值E0，当E(i,j)>E0时就停止该点的计算，继续下一点的计算。
最终的实验证明，被搜索的图像越大，匹配的速度越慢；模板越小，匹配的速度越快；阀值的大小对匹配速度影响大；3、改进的模板匹配算法将一次的模板匹配过程更改为两次匹配；第一次匹配为粗略匹配。
取模板的隔行隔列数据，即1/4的模板数据，在被搜索土上进行隔行隔列匹配，即在原图的1/4范围内匹配。
机器视觉目标识别方法解析：Blob分析法、模板匹配法、深度学习法
机器视觉目标识别方法解析：Blob分析法、模板匹配法、深度学习法Blob分析法（BlobAnalysis）在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。
Blob分析(BlobAnalysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析(该连通域称为Blob)。
其过程就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。
简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。
举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。
如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的;相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝，那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，经二值化(BinaryThresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。
而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，这个过程，就是Blob分析。
Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可以计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。
在处理过程中不是对单个像素逐一分析，而是对图像的行进行操作。
图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。
这种算法与基于像素的算法相比，大大提高了处理的速度。
针对二维目标图像和高对比度图像，适用于有无检测和缺陷检测这类目标识别应用。
常用于二维目标图像、高对比度图像、存在/缺席检测、数值范围和旋转不变性需求。
显然，纺织品的瑕疵检测，玻璃的瑕疵检测，机械零件表面缺陷检测，可乐瓶缺陷检测，药品胶囊缺陷检测等很多场合都会用到blob分析。
但另一方面，Blob分析并不适用于以下图像：1.低对比度图像; 2.必要的图像特征不能用2个灰度级描述; 3.按照模版检测(图形检测需求)。
总的来说，Blob 分析就是检测图像的斑点，适用于背景单一，前景缺陷不区分类别，识别精度要求不高的场景。
第10章-模板匹配与模式识别
还有一种方法：粗检索和细检索两个阶段。
模板一次移动若干个像素，计算匹配尺度， 先求出大致的范围。然后在大致范围内，在每次 移动一个像素，求出匹配尺度，确定对象所在位 置。
模板的要求：
检测对象大小和方向未知的情况下进行模板匹 配，需要具备各式各样大小和方向的模板，从而确 定对象及其未知。
模式，子模式，基元类似于短语，单词，字 母。因此该方法类似于语言句法结构分析，因此 称句法模式识别。
模式表示
图象输 入
预处 理
分割 描述
基元 提取
句法 分析
分类决策
识别
分析
句法
训练
基元 句法 分析
样本
选择 推断
改进
规则
结构模式识别系统框图
树分类法
树分类法：根据树型分层理论，将未知数据归属于某 一类的分类方法，是一种基于二叉树的分类方法。
特征处理：特征提取和特征选择
首先对识别对象的性质进行测量；利用测量值作 为分类的特征。
特征选择：
识别 对象
性质1 性质2 性质3 性质4 性质n
性质1 性质2 性质n-1
选择有区分性，可靠性，独立性好的特征
特征选择的方法：
穷举法：从m个测量值里面选取n个特征，然后对每
一种选法利用已经知道类别属性的样本进行试分类， 获得其正确率，分类误差最小的一组特征便是最好 的选择。
实例：句法模式识别（续）
多级树描述结构
墙壁N
L T
D 地板M
B XYZE景物A源自物体B 三角形D 长方体E
背景C
地板 M
墙N
模板匹配
纹理：有些图像在局部区域内呈现不规则性，而在整体上表现出某种规律性。
纹理图像：把这种局部不规则而宏观有规律性的特征性称之为纹理特性，以纹理特性为主导的图像，称之为纹理图像。
1、模板匹配：当对象物的图像以图像的形式表现时，根据该图案与一幅图像的各部分的相似度判断其是否存在，并求得对象物在图像中位置的操作叫模板匹配。
2、模式识别：试图确定一个样本类型的属性，也就是把某一个样本归属于多个类型中的某个类型。
3、模式识别的两种方法1,、统计模式识别：研究每一个模式下的各种测量数据的统计特性，按照统计决策理论来进行分类。
主要由特征处理和分类两部分组成。
2、结构模式识别法：亦称语句模式识别，所位语句，是描述语言规则的一种法则。
一个完整的句子一定是由主语+谓语和主语+谓语+宾语的基本结构构成。
结构模式识别注重模式结构，采用形语言理论来分析和理解，对复杂图像的识别有独到之处。
人工神经网络识别组成及其原理通常一个网络分为输入层，隐含层和输出层。
第一层称为输入层。
网络中当前层的每个神经元获得输入信号，而它的输出则传向下一层的所有神经元。
有些网络则允许同层间的神经元相互通信，而反馈还允许前一层的神经元接受后一层的神经元的输出。
最后一层被称为输出层，而其它层被称为隐含层。
过程：在模式识别应用中，神经网络的输入是未知对象的特征向量。
这个特征向量将输入到第一隐含层的所有神经元。
通常特征向量会增加一维，其值恒为1.这为求和提供了一个附加的权重，在函数f中起到偏移量的作用。
输入的信息经不同层的传播，使输出层产生相同的输出向量，根据输出的结果将对象划分到某一类中。
因此，神经网络接受特征向量作为输入，其输出向量标志着该未知对象属于个类别的可能性。
当神经元的定义和网络连接结构确定以后，神经元之间互连的权重系数据决定了网络的行为。
在训练过程中权重系数不断得到调整，当训练结束进入实际应用时，权重系数保持不变。
4、多源遥感影像像素级融合：指采用某种算法将覆盖同一地区的两幅或多幅空间配准的影像生成满足某种要求的影像的技术。
ncc 模板匹配算法
ncc 模板匹配算法NCC模板匹配算法，即最近邻分类算法(Nearest Class Classifier)，是一种常用的模式识别和图像处理技术。
它通过计算待分类样本与已知样本之间的相似度，选择最近邻样本确定其所属类别。
在本文中，我们将一步一步地回答关于NCC模板匹配算法的问题，以帮助读者了解该算法的原理和应用。
第一步：什么是NCC模板匹配算法？NCC模板匹配算法是一种基于相似度度量的分类算法。
它通过计算待分类样本与已知样本之间的相似度，将待分类样本划分到与之最相似的已知类别中。
相似度度量通常使用特征向量之间的欧氏距离或相关性来描述。
第二步：NCC模板匹配算法的原理是什么？NCC模板匹配算法的原理主要包括特征提取和最近邻分类两个步骤。
在特征提取阶段，算法会从已知样本中提取出代表各类别特征的模板。
这些模板可以是特征向量、图像或其他描述类别特征的数据结构。
在最近邻分类阶段，算法会计算待分类样本与所有已知样本之间的相似度，并选择与之最相似的已知样本确定其类别。
第三步：NCC模板匹配算法的实现过程是怎样的？NCC模板匹配算法的实现过程可以分为以下几个步骤：1. 特征提取：从已知样本中提取出代表各类别特征的模板。
这可以通过计算已知样本的特征向量、图像的特征描述子等方法实现。
2. 相似度度量：对于待分类样本，计算其与所有已知样本之间的相似度。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、相关性等。
3. 最近邻分类：选择与待分类样本最相似的已知样本，将其标记为该待分类样本所属的类别。
4. 输出结果：将分类结果输出，可以是直接输出类别标签或输出与每个已知类别的相似度值。
第四步：NCC模板匹配算法的优缺点是什么？NCC模板匹配算法具有以下优点：1. 简单易实现：NCC模板匹配算法的实现相对简单，不需要复杂的训练过程和特征选择。
2. 高效性能：该算法的时间复杂度通常较低，能够快速进行分类。
3. 鲁棒性：NCC模板匹配算法对于一定程度的噪声和变形具有较好的鲁棒性。
模板匹配的用途
模板匹配的用途
模板匹配是一种计算机视觉技术，用于在图像或视频中找到与已知模板最相似的区域。
它的主要用途包括：
1. 物体检测：可以通过将已知物体的模板与图像或视频进行匹配，来检测和定位物体的存在。
例如，在安防监控中，可以使用模板匹配来检测异常行为或特定物体的出现，如人脸识别、车辆检测等。
2. 特征定位：可以使用模板匹配定位图像中的特定特征点或区域。
例如，在医学影像分析中，可以将一个特定的解剖结构的模板与患者的影像进行匹配，用于病变的定位和诊断。
3. 图像拼接：可以使用模板匹配将多张图像或视频序列中的相似区域进行拼接，以生成更大的图像或视频。
例如，在地理信息系统中，可以将多个卫星图像通过模板匹配进行拼接，以获取更大范围的地图。
4. 图像识别：可以使用模板匹配识别图像中的特定目标或图案。
例如，将某一种图案的模板与图像中的区域进行匹配，可以识别出该图案的存在，并进行进一步的分析和处理。
总的来说，模板匹配可以用于各种图像和视频处理任务，包括目标检测、特征定位、图像拼接和图像识别等。
它是一种简单而有效的计算机视觉技术，能够满足不同应用场景的需求。
数字图像处理第十章 模式识别
第十章 模板匹配与模式识别
§10.1 模板匹配
3. 高速模板匹配 —粗检索＋细检索两阶段匹配法
• 粗检索
每隔若干个像素把模板和图像重叠，并计算匹配的尺度，从而 求出对象物大致存在的范围
• 细检索
这粗检索检出范围内，让模板每隔—个像素移动一次，根据求 出的匹配尺度确定对象物所在的位置
计算时间缩短，匹配速度就提高了。但是用这种方法具有漏掉图 像中最适当位置的危险性
第十章 模板匹配与模式识别 §10.2 图像（模式）识别概念
统计模式识别 基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接 近，并形成“集团”，即“物以类聚”。 主要方法有：决策函数法， k近邻分类法，支持向 量机，特征分析法，主因子分析法等…
第十章 模板匹配与模式识别 §10.2 图像（模式）识别概念
若对所有的 j i, j 1,2 均有： ,...,M
Di , i 1,2,....,M
则作判决：
x i
第十章 模板匹配与模式识别
§10.3 统计模式识别
因为处理的是分类问题，因此最佳的意义 是分类误差最小。 由于求解最佳判决函数的出发点和途径不同， 因此产生了各种不同的分类方法： 判别函数方法 贝叶斯分类器：判别函数表示为似然比，也称 为 最大似然率分类器或最小损失分类器 集群分类方法：它几乎不需要有关待分样本的 先验知识。
它的取值范围为[ 1,1] 。 如果=0，说明这两特征之间没有相关性；接近+1表示 这两个特征相关性强；为 -1表示任一特征都与另一特征 的负值成正比。 因此，如果相关系数的绝对值接近1，则说明这两个特 征可以组合在一个特征或干脆舍弃其中一个。
第十章 模板匹配与模式识别 §10.2 图像（模式）识别概念
模板匹配技术在图像识别中的运用
122计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering在模式识别领域，模板匹配属较为常规的方法，确定对象物在图像中的位置，由此完成对象的识别操作。
现有经验表明，模板匹配技术在条码识别、指纹识别等应用场景中均具有可行性。
1 模板匹配技术在图像识别中的运用实例模板匹配技术得以实现的关键前提在于得到数学函数的支撑，准确确定被搜索图的坐标关系，将其代入数学模型内，做相应的处理。
模板匹配技术是模式识别领域应用较为广泛、效果较为良好的方法，但在面对各类干扰因素时，需要协同运用数学模型，更好地满足图像识别的质量和效率等层面的要求。
1.1 条码识别模板匹配技术已经在条码识别领域取得较突出的应用效果，其中变造币横竖条码是基础，确定特定的数轴，在该基础上增添二维图像的灰度投影，再依托于已经建立的数学模型，高效完成在数轴上的匹配操作，期间产生的噪音可相互抵消，可减小干扰，因此有利于提高识别的效率、降低识别错误现象的发生概率。
垂直于水平2个方向的图像可根据灰度分布特征做特定的灰度投影操作，此方式下将生成模板投影所对应的投影序列，与此同时也能够得到等待匹配图像的投影序列，再将两者加以匹配，确定相关值，将该结果代入投影函数内。
模板匹配具有动态化的特性，具体体现在模板投影曲线的层面，其存在上下滑动的变化特点，经过对比分析后，若两幅图具有相匹配的关系，则意味着相关函数最大值较大，即超过门限值。
1.2 指纹识别依托于模板匹配技术，可以有效缩短指纹识别的持续时间，其中多道计算步骤均可以得到精简处理，由此在较短的时间内完成了匹配操作。
整个匹配过程具有阶段化的特征，其匹配操作可以分为多个细分的环节：每间隔M 个点搜索下匹配结果的优劣，从中做出甄别，确定存在极大匹配的周边，针对该范围的参考值的位置做匹配操作，全过程中匹配点得到有效的保留，可以较好地规避匹配点丢失的情况；在前述基础上，对M 个点随机计算，生成突出特征随机序列，其意义在于可决定后续计算误差的先后顺序；经前述流程后，最后抛弃固定阈值，从中选择最具应用价值的单调增长性阈值序列，此时可以规避匹配序列的阈值点丢失的问题，识别结果的精度得到保证。
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§10.2 模式识别方法简介
五，模式识别系统的基本构成
数据 获取
预处理
特征提取 和选择
分类器 设计
分类 决策
第十章 模板匹配与模式识别技术
模式的直观特性:
可观察性 可区分性 相似性
第十章 模板匹配与模式识别技术
模式识别(Pattern Recognition) ------ 用计算机实现人对各种事物或现象的分 析,描述,判断,识别。
周围物体的认知：桌子、椅子 人的识别：张三、李四 声音的辨别：汽车、火车，人语、鸟鸣 气味的分辩：炸带鱼、红烧肉 人和动物的模式识别能力是极其平常的，但对计 算机来说却是非常困难的。
。
nm
m(u, v) f (k u 1,l v 1) t(k,l)
k 1 t 1
如果灰度差的绝对值部分和超过了某一阈值时，就认为这 位置上不存在和模板一致的图案，从而转移到下一个位置 上计算m(u，v)。因此能大幅度地缩短计算时间，提高匹 配速度。
§10.1 模板匹配
2）粗精检索结合方法：
数字图像处理
第十章 模板匹配与模式识别技术
第十章 模板匹配与模式识别技术
模式识别的基本定义 模式(pattern) ------ 存在于时间，空
间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信 息。
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。
§10.1 模板匹配
• 二，模板匹配方法的改进
1，高速模板匹配法
1）序贯相似性检测法SSDA法：
(Sequential Similiarity Detection•Algorithm)
SSDA法用下式计算图像f(x，y)在点(u，v)的非相
似度m(u,v)作为匹配尺度。式中(u，v)表示的不是模
板中心坐标，而是它左上角坐标。模板的大小为 m×n
§10.2 模式识别方法简介
一，统计模式识别
概率分类法 • 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。
聚类分析
目标：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。
§10.1 模板匹配
• 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法。研究某 一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象 物，这就是一个匹配的问题。
• 模板匹配定义： 当对象物的图案以图像的形式表现时，根据该图案
与一幅图像的各部分的相似度判断其是否存在，并求得对 象物在图像中位置的操作叫做模板匹配。 • 模板匹配的用途：
在一般的图像中有较强自相关性，因此，进行模板匹 配计算的相似度就在以对象物存在的地方为中心形成平缓 的峰。
基于图案轮廓的特征匹配方法与一般的匹配相比较， 表现出更尖锐的相似度的分布。可获得高精度的定位。
§10.2 模式识别方法简介
• 统计模式识别 概率分类法 聚类分析
• 模糊模式识别 • 句法（结构）模式识别 • 人工神经网络方法
首先进行粗检索，它不是让模板每次移动一个像 素，而是每隔若干个像素把模板和图像重叠，并计算匹 配的尺度，从而求出对象物大致存在的范围。然后，仅 在这个范围内，让模板每隔一个像素移动一次，根据求 出的匹配尺度确定对象物所在的位置。这样，整体上计 算模板匹配的次数减少，计算时间缩短，匹配速度提高 。但是用这种方法具有漏掉图像中最适当位置的危险性 2，。高精度定位的模板匹配
(1)在几何变换中，检测变换的对应点； (2)多光谱或多时相图像间的几何配准（图像配准)； (3)在立体影像分析中提取左右影像间的对应关系； (4)运动物体的跟踪； (5)图像中对象物位置的检测等。
§10.1 模板匹配
• 一，模板匹配方法 1，基本思想：
设检测对象的模板为t(x，y)，令其中心与图像 f(x，y)中的一点(i，j)重合，检测t(x，y)和图像重 合部分之间的相似度，对图像中所有的点都进行这样 的操作，根据相似度为最大或者超过某一阈值来确定 对象物是否存在，并求得对象物所在的位置。
§10.2 模式识别方法简介
四，人工神经网络方法
• 神经网络是受人脑组织的生理学启发而创立的。 • 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，匹配尺度：
非相似度：
max f t s
(S--t(x，y)的定义 域)
s f t dxdy
2
s( f t) dxdy
值越小，匹配程度越好
§10.1 模板匹配
• 相似度：该值越大，表示匹配程度好。
m(u,v) t(x, y) f (x u, y v)dxdy
s
m(u, v)
m(u, v)
( f (x u, y v)2 dxdy
s
m(u, v)
( f (x u, y v) f )(t(x, y) t )dxdy
s
( f (x u, y v) f )2 dxdy (t(x, y) t )2 dxdy
s
s
f --f(x+u,y+v)在S内的均值来自t --t(x,y)在S内的均值
是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动 的。
§10.2 模式识别方法简介
二，模糊模式识别
• 基于模糊数学理论，利用隶属函数描述事物的不确 定性。
• 识别根据研究对象对于某模糊子集的隶属程度采用 最大隶属原则识别法、择近原则识别法，模糊聚类 分析法对模式进行识别。
§10.2 模式识别方法简介
三，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。