模式识别
模式识别的方法
模式识别的方法
以下是 7 条关于模式识别方法的内容：
1. 仔细观察呀！这就像侦探找线索一样，你得认真地去看每一个细节。
比如说观察一个人的表情，从他的眼神、嘴角的细微变化中去发现情绪的蛛丝马迹，这就是很有用的模式识别方法呢！
2. 多做对比呗！就好像挑东西，把不同的放在一起比一比，优缺点立马就出来了。
比如对比不同品牌手机的性能，你就能识别出哪种更符合你的需求呀！
3. 善于归类啊！把相似的东西归到一起，这多简单！比如把水果按照类别分放，香蕉一堆、苹果一堆，这不就找到规律，识别出模式了嘛！
4. 不断总结呀！这就如同在拼拼图，每完成一块就总结一下经验。
像学骑自行车，每次摔倒后总结为啥摔了，下次不就更容易掌握平衡的模式了嘛！
5. 多听他人经验，哎呀，这可太重要啦！就像听老师讲课一样，那些过来人的经验能让你少走好多弯路呢！比如听前辈讲职场规则，不就能更快识别出职场的模式了吗？
6. 保持好奇心哟！像小孩子探索世界一样，不停地问为什么。
比如对天上的星星好奇，研究它们的规律，不就识别出星座的模式了嘛！
7. 学会联想呀！把看似不相关的东西联系起来，哇，这会有奇妙的发现哦！就像从云的形状联想到各种动物，这就是在进行有趣的模式识别呢！
我觉得这些模式识别的方法都超有用的，能帮我们更好地理解和认识世界，大家赶紧用起来呀！。
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
1、什么叫模式？什么叫模式识别？
模式主要有两重含义，一是代表事物（个体或一组事物）的模板或原型，二是表征事物特点的特征或性状的组合。
识别就是把对象分门别类地认出来。
识别就是再认知的过程。
模式识别就是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干类别中适当的一类。
2、模式识别的主要方法？
模板匹配：首先对每个类别建立一个或多个模版
输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较，求相关或距离
根据相关性或距离大小进行决策
优点：直接、简单
缺点：适应性差
形变模版
统计方法：根据训练样本，建立决策边界(decision boundary)
统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决定决策边界
判别式分析方法——给出带参数的决策边界，根据某种准则，由训练样本决定“最
优”的参数
句法方法：许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组成所谓“基元”
每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成
基元可以认为是语言中的词语，每个模式都可以认为是一个句子，关系可以认
为是语法
模式的相似性由句子的相似性来决定
优点：适合结构性强的模式
缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高
神经网络：进行大规模并行计算的数学模型
具有学习、推广、自适应、容错、分布表达和计算的能力
优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题
缺点：缺少有效的学习理论
3、监督模式识别与非监督模式识别的区别？。
模式识别与人工智能
模式识别与人工智能第一点：模式识别在人工智能中的应用模式识别是指机器通过对大量数据的学习和分析，从中提取出有用的信息，并对这些信息进行处理和理解，从而实现对未知数据的预测和分类。
在人工智能领域，模式识别是一项核心技术，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、医学诊断、智能控制等领域。
在图像识别中，模式识别技术可以帮助机器识别出图片中的物体、场景和行为，从而实现自动驾驶、人脸识别等功能。
在语音识别中，模式识别技术可以帮助机器识别出语音信号中的音素、词汇和句子，从而实现智能语音助手、自动字幕等功能。
在自然语言处理中，模式识别技术可以帮助机器理解文本中的语义和情感，从而实现情感分析、机器翻译等功能。
此外，模式识别技术在医学诊断中也起到了重要作用。
通过分析医学影像数据，模式识别技术可以帮助医生发现病灶和异常，从而提高诊断的准确性和效率。
在智能控制领域，模式识别技术可以通过对传感器数据的分析，实现对设备的智能控制和优化。
第二点：人工智能在模式识别中的助力人工智能是指通过模拟人类的智能行为，使机器能够自主学习和适应环境，从而实现对未知数据的处理和理解。
在模式识别领域，人工智能技术可以帮助机器更好地完成任务，提高识别的准确性和效率。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过构建深度神经网络模型，实现对大量数据的自动特征提取和分类。
在模式识别中，深度学习技术可以帮助机器从原始数据中学习到复杂的特征，从而提高识别的准确性和效率。
此外，强化学习是人工智能领域的另一个重要分支，它通过让机器在实际环境中进行尝试和探索，从而学习到最优的行为策略。
在模式识别中，强化学习技术可以帮助机器在复杂的环境中快速适应，从而提高识别的效率和鲁棒性。
总之，模式识别与人工智能是相辅相成的两个领域，模式识别技术在人工智能中的应用可以提高机器的智能水平，而人工智能技术在模式识别中的助力可以提高机器的识别能力。
随着技术的不断发展和创新，模式识别与人工智能将会为人类带来更多的便利和效益。
模式识别
产生 和发 概念 展 存在 问题
过程 和框 架 意义
06
理论
模 式 识 别 的 基 本 框 架
信息获 取
预处理
特征选 择与提 取
分类器 设计 分类决 策
模 式 识 别 的 过 程
识别方法主要是两种，统计模式 识别方法和结构（句法）模式识 别方法。由两个过程组成，设计 和实现。设计是用一定数量作样 本，作为学习集或训练集。基于 统计方法的模式识别由四部分组 成，数据获取、预处理、特征提 取和选择、分类决策.
分类器设计通过训练确定来自决规则，是按照此类判 决规则分类时，错误率最低。把这些判决 规则建成标准库。
分类决策
在特征空间中对识别对象进行分类。
模式识别的目标
用计算机实现具有感知、识别、理解、 自学习和自适应能力的灵活和智能的计算 机。
产生 和发 概念 展 存在 问题
过程 和框 架 意义
06
理论
模式识别的意义
2、注意的特征整合理论 (featureintegration theory of attention)主要 探讨视觉早期加工的问题，因此可看其为 一种知觉理论或模式识别的理论。由特雷 斯曼、赛克斯和盖拉德（Treisman， Sykes & Gelade）1980年提出。
3、成分识别理论 Biederman(1987)在Marr和Nishihara(1978) 的理论的基础上提出了成分识别理论 （recognition-by component theory）。该模型 基于这样一种观点，通过把复杂对象的结构 拆分为称做简单的部件形状，就可以进行模 式识别。
信 息 获 取 的 方 式
是通过传感器，将光和声音等信息转化为 一种电信息，信息可以是二维的文字、图像 等。也可以是以为的波形，如声波、心电图、 脑电图。也可以是物理量与逻辑值。
模式识别及其分类课件
目录
• 引言 • 模式识别的基本概念 • 模式识别的分类方法 • 模式识别的应用案例 • 模式识别的未来趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
什么是模式识别
• 模式识别是指通过计算机自动识别和分类对象的技术。它通过 收集、处理和分析数据，从中提取出对象的特征和模式，并对 这些模式进行分类和识别。模式识别技术广泛应用于图像识别 、语音识别、自然语言处理等领域。
的挑战。
06
总结与展望
回顾模式识别的历史与成就
01 02 03
模式识别概念的起源
模式识别是指对输入的图像、声音、文本等数据进行分析 ，从中提取出有用的信息，并对其进行分类和识别的过程 。这个概念最早可以追溯到20世纪初，当时科学家们就开 始研究如何通过机器来识别和理解图像和声音等数据。
模式识别技术的发展历程
语音识别技术主要基于信号处理和机 器学习技术。通过对语音信号进行特 征提取和学习，实现语音识别。其中 ，关键的技术包括声学模型、语言模 型、解码器等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，语音 识别技术的准确性和稳定性不断提高 。未来，语音识别技术将更加注重隐 私保护和安全性，同时，也将与自然 语言处理等技术进一步融合，推动智 能化应用的发展。
手写数字识别
应用场景
手写数字识别技术主要用于银行支票、快递单据等手写文字的识别，以及各种需要手写输 入的应用场景。
技术原理
手写数字识别技术主要基于图像处理和机器学习技术。通过对手写数字图像进行特征提取 和学习，实现对手写数字的识别。其中，关键的技术包括特征提取、模型训练、数字识别 等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，手写数字识别技术的准确性和稳定性不断提高。未来，手 写数字识别技术将更加注重实时性和鲁棒性，同时，也将与自然语言处理等技术进一步融 合，推动智能化应用的发展。
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
模式识别的主要方法
模式识别是人工智能的一个重要应用领域，其方法主要包括以下几种：
统计模式识别：基于统计原理，利用计算机对样本进行分类。
主要方法有基于概率密度函数的方法和基于距离度量的方法。
结构模式识别：通过对基本单元（如字母、汉字笔画等）进行判断，是否符合某种规则来进行分类。
这种方法通常用于识别具有明显结构特征的文字、图像等。
模糊模式识别：利用模糊集合理论对图像进行分类。
这种方法能够处理图像中的模糊性和不确定性，提高分类的准确性。
人工神经网络：模拟人脑神经元的工作原理，通过训练和学习进行模式识别。
常见的神经网络模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
支持向量机（SVM）：通过找到能够将不同分类的样本点最大化分隔的决策边界来进行分类。
SVM在处理高维数据和解决非线性问题时具有较好的性能。
决策树：通过树形结构对特征进行选择和分类。
决策树可以直观地表示分类的决策过程，但易出现过拟合问题。
集成学习：通过构建多个弱分类器，并将其组合以获得更强的分类性能。
常见的集成学习方法有bagging、boosting等。
在实际应用中，根据具体任务的需求和数据特点，可以选择适合的模式识别方法。
同时，也可以结合多种方法进行综合分类，以提高分类的准确性和稳定性。
模式识别的基本概念和应用领域
模式识别的基本概念和应用领域模式识别是指通过对数据或信号进行分析，从中提取出重要的信息和特征，并将其归类、描述和识别的过程。
它是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍模式识别的基本概念和一些常见的应用领域。
一、模式识别的基本概念1. 数据准备与特征提取模式识别的第一步是数据准备和特征提取。
数据准备包括数据收集、清洗和预处理等过程，确保数据的质量和准确性。
特征提取是从数据中提取出能够反映对象属性和特征的特征向量或特征描述。
2. 模式表示与分类器构建模式表示是将数据转化为适合于分析和处理的表示形式，常见的形式包括向量、矩阵、图像等。
分类器构建是利用已标注的训练数据来构建一个能够对新数据进行分类的模型或分类器。
3. 模式匹配与识别模式匹配是指将待识别的模式与事先构建好的模型进行匹配，以确定待识别模式的类别或标签。
模式匹配方法有很多种，如最近邻法、支持向量机、决策树等。
二、模式识别的应用领域1. 人脸识别人脸识别是模式识别的一个重要应用领域。
通过对人脸图像进行特征提取和模式匹配，可以实现对不同人脸的自动识别和身份验证。
人脸识别技术在安防、人机交互等方面有着广泛的应用。
2. 文字识别文字识别是将图像中的文字转化为可编辑或可搜索的文本的过程。
它广泛应用于图像扫描、文档管理、自动化办公等领域。
文字识别的关键是对字符的特征提取和分类判别。
3. 声音识别声音识别是将声音信号转化为可识别的文字或指令的过程。
它在语音识别、智能助理、语音控制等领域有着广泛的应用。
声音识别的核心是对声音信号进行特征提取和模式匹配。
4. 图像识别图像识别是将图像中的对象或场景进行分类和识别的过程。
它在图像搜索、智能车辆、医学影像等领域具有重要的应用。
图像识别的关键是对图像特征的提取和匹配。
5. 数据挖掘数据挖掘是从大规模数据集中自动发现隐藏在其中的模式、规律和知识的过程。
它广泛应用于市场营销、金融风险预测、网络安全等领域。
模式识别
课堂练习
对于特征模式为二维，类数为2的模式识别，当给出参 考模式r(1)＝(2, 5)， r(2)＝(6, 1)时，试求识别边界会是 什么样？ 解：由于边界是由识别函数值相等的点构成的， 所以
d ( y, r ) d ( y, r ) ( y 2) ( y 5)
(1) (2) 2 1 2
xj=(xj1, xj2 , xj3,…,xjn)T
dij
| X
k 1
n
ik
Xjk |
② 欧几里德距离
dij
X
k 1
n
ik
Xjk
2
③明考夫斯基距离
1 q q n dij ( q ) | Xik Xjk| k 1
其中当q=1时为绝对值距离，当q=2时为欧氏距离
• 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论 美籍华人付京荪 提出句法结构模式识别。 • 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模 糊模式识别理论得到了较广泛的应用。 • 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。 近些年人工神经元网络在模式识别和人工 智能上得到较广泛的应用。 • 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。
d ( y, r )
(c)
y r
n i 1 i
(1)
(c)
i
2
( 2)
若设输入模式被识别出的类别（识别结果）为 c ，则
1 若d ( y, r ) d ( y, r ) c 2 若d ( y, r ) d ( y, r )
(2) (1)
识别函数
在识别中采用的函数，称为识别函数。 识别函数被定义在每一个类别上，输入模式属 于该类时，取比较大的值，属于其他类时， 取较小的值 应用识别函数g©(y)，基于最短距离的模式识别 可以写成：
模式识别
模式识别模式识别(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。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种定义1：借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。
所属学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科）定义2：一类与计算机技术结合使用数据分类及空间结构识别方法的统称。
所属学科：地理学（一级学科）；数量地理学（二级学科）定义3：昆虫将目标作为一幅完整图像来记忆和识别。
所属学科：昆虫学（一级学科）；昆虫生理与生化（二级学科）定义4：主要指膜式识别受体对病原体相关分子模式的识别。
所属学科：免疫学（一级学科）；概论（二级学科）；免疫学相关名词（三级学科）模式识别研究内容：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。
我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
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。
前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。
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。
模式识别应用举例
多模态融合 将不同模态的数据进行融合，如 图像、语音、文本等，以提高模 式识别的性能和泛化能力。
隐私保护 随着数据安全和隐私保护意识的 提高，如何在保证用户隐私的同 时实现模式识别将是未来的一个 重要研究方向。
通过分析图像和传感器数据，自动驾 驶车辆能够判断道路状况，如路面状 况、道路宽度、坡度等，以便调整车 辆行驶状态。
障碍物检测
利用传感器和雷达技术，自动驾驶车 辆能够实时检测周围环境中的障碍物， 如车辆、行人、自行车等，以便及时 避让或采取相应措施。
行为预测与决策
预测其他车辆和行人的行为
通过分析道路上的交通参与者行为模式，自动驾驶车辆能够预测 其他车辆和行人的下一步动作，以便提前做出决策。
路径规划与导航
根据目的地信息和实时交通状况，自动驾驶车辆能够规划出最优路 径，并在行驶过程中进行实时调整。
紧急情况处理
在遇到紧急情况时，如前方发生事故或道路封闭，自动驾驶车辆能 够快速做出判断，采取避让或绕行等措施。
控制与执行
车辆控制
自动驾驶车辆通过控制系统实现 对车辆的精确控制，包括油门、 刹车、转向等，以确保行驶过程
模式识别应用举例
目 录
• 引言 • 模式识别在人脸识别中的应用 • 模式识别在语音识别中的应用 • 模式识别在医学诊断中的应用 • 模式识别在自动驾驶中的应用 • 总结与展望
01 引言
什么是模式识别
模式识别是人工智能领域的一个重要 分支，它通过计算机技术对输入的数 据进行分类和识别，从而实现对各种 模式的自动识别和智能处理。
特征提取
短时傅里叶变换
03认知心理学-模式识别
“映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个“特征 鬼”都有 其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负责的那个特 征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
“认知鬼”——每个“认知鬼”负责一个特殊的模式，它们在倾听“特征 鬼”的喊 叫中搜索自己负责的某个模式的有关特征，一旦发现有关特 征，就会大喊大叫，发现的特征越多，喊叫声就越大。 “认知鬼”的喊叫声表明它们已经组合了某个字母。
四、自上而下加工和模式识别
1、背景和模式识别 字词优势效应：识别一个字词中的字母，比识别一个单独的字母 的
正确率要高。
客体优势效应：识别一个客体图形时，图形中的线段要优于识别
Байду номын сангаас
结
构不严的图形中的同一线段或单独的线段。
Word Superiority Effect
(Reicher, 1969; Wheeler, 1970)
刺激的大小。
* 谢夫里奇和奈塞尔根据特征匹配理论，设计了一套计算机 程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字 母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（谢夫里奇）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“
鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。
例：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀的
长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很 大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。 原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别 活动更加灵活。 缺点：没有非常具体和详细地描述刺激 与原型之间的匹配过程。
模式识别理论
• 模糊聚类法—Fuzzy clustering method • PCA投影分类法等等
主成分分析的数学 与几何意义示意图
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
取多达156参量（可辨认的156个峰处的峰 高），组成(16156)阶矩阵，通过将矩阵作 主成分分解，分别求得对应于两个最大特征 值的得分矢量t1和t2，并以t1和t2为投影轴作 图，得到下图。其中正方形是有肿瘤的脑组 织样，圆是正常脑组织样。
（3）对连接所得到的树进行检查，找到 最小路径的边，将其割断就得到两类，如 此继续分割，直至类数已达到所要分的类 数。
• • •
缺点：未对训练点进行信息压缩，每判断一个点 都要将其对所有已知点的距离计算一遍,工作量较 大。
简化的KNN法—类重心法
将训练集中每类样本点的重心求出，然 后判别未知样本点与各类样本点重心的 距离。未知样本点距哪一类重心距离最 近，即未知样本属于哪一类。
例：有两种地层，用7种指标的分析数据 判别，先从已经准确判断的地层中各取 9个样本，测得的数据如下表：
x
x
ytΒιβλιοθήκη oyoy二维模式向一维空间投影示意图
（1)求解Fisher准则函数
~sW2
~sW21
~sW22
u(SW1
SW2 )u
uSWu
类间离差度为：
~sB2
(m~1
m~2
)2
(um1
um2
)(um1
um2
)
uSBu
J F (u)
(m~1 m~2 )2 ~sW21 ~sW22
• 只要找到相似关图的最大生成树，就可以 根据最大生成树进行模糊聚类分析，其分 类准则是：对于规定的阈值水平，路径强 度大于的顶点可归为一类。
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。
模式识别名词解释
名词解释：1 样本：对任一个具体的事物，在这门课中都称为一个样本，它是一类事物的一个具体体现，它与模式这个概念联用，则模式表示一类事物的统称，而样本则是该类事物的一个具体体现。
2 模式：英语是pattern，表示一类事物，如印刷体A与手写体A属同一模式。
B与A则属于不同模式，而每一个具体的字母A、B则是它的模式的具体体现，称之为样本。
因此模式与样本共同使用时，样本是具体的事物，而模式是对同一类事物概念性的概况。
一个人的许多照片是这个人的许多样本，而这个人本身是一个模式。
3 模式类：这个词与模式联合使用，此时模式表示具体的事物，而模式类则是对这一类事物的概念性描述。
4 模式识别：人们在见到一个具体的物品时会分辨出它的类名，如方桌与圆桌都会归结为是桌子。
这是人们所具有的认识事物的功能，在这门课中就称为是模式识别。
具体的说是从具体事物辨别出它的概念。
这门课讨论的是让机器实现事物的分类，因此由机器实现模式识别。
这门课就是讨论机器认识事物的基本概念、基本方法。
5 分类器：用来识别具体事物的类别的系统称为分类器6 模式识别系统：用来实现对所见事物（样本）确定其类别的系统，也称为分类器。
7 特征：一个事件（样本）有若干属性称为特征，对属性要进行度量，一般有两种方法，一种是定量的，如长度、体积、重量等，可用具体的数量表示，但也可用粗略的方法表示，如一个物体可用“重”、“轻”、“中等”表示，前种方法为定量表示，而后种方法则是定性表示。
重与轻变成了一种离散的，或称符号性的表示，它们在数值上有内在的联系。
在本门课中一般偏重定量的表示。
8 特征向量：对一个具体事物（样本）往往可用其多个属性来描述，因此，描述该事物用了多个特征，将这些特征有序地排列起来，如一个桌子用长、宽、高三种属性的度量值有序地排列起来，就成为一个向量。
这种向量就称为特征向量。
每个属性称为它的一个分量，或一个元素。
9 维数：一个向量具有的分量数目，如向量，则该向量的维数是3。
什么是模式识别它的特点有哪些
什么是模式识别？它的特点有哪些？1. 引言模式识别是一种重要的信息处理技术，它在各个领域中得到广泛的应用。
本文将介绍模式识别的定义以及其特点，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
2. 模式识别的定义模式识别是指从输入的数据中自动提取出一些规律和规则，将其归类或者进行识别的过程。
这些规律和规则可以是特征、模型、概念或者其他形式的表示。
模式识别不仅可以应用于图像、声音等传统领域，也可以应用于文本、时间序列等非传统领域。
3. 模式识别的特点3.1 自动化模式识别是一种自动化的过程，不需要人工干预。
它能够从大量的数据中自动提取出有用的信息，极大地提高了处理效率。
3.2 非确定性模式识别通常面临着非确定性的问题，即相同的模式在不同的环境和条件下可能会有不同的表现。
因此，模式识别的结果可能是不确定的，需要采用概率模型或者其他技术来进行处理。
3.3 多样性模式识别的模式和规律具有多样性。
一个模式可以有多种表现形式，而一个规律也可以从不同的角度进行描述。
因此，模式识别需要考虑到多样性，从多个角度对数据进行分析和处理。
3.4 鲁棒性模式识别需要具备一定的鲁棒性，即能够在面对噪声、失真等干扰时仍然能够准确地进行识别。
为了提高鲁棒性，可以采用特征选择、数据归一化等预处理方法。
3.5 可解释性模式识别的结果应该是可解释的，即能够被人理解和接受。
一个好的模式识别算法不仅要具备高的准确率，还需要能够解释为什么选择了这个结果。
3.6 学习能力模式识别系统应该具备学习能力，能够通过观察和分析数据，自动调整模型或者规则，从而提高准确率和鲁棒性。
通过学习，模式识别系统可以不断改进自身，适应不断变化的环境和数据。
4. 模式识别的应用模式识别在各个领域中都得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：•图像识别：利用模式识别技术，可以实现人脸识别、车牌识别等任务。
•语音识别：模式识别可以用于语音识别、声纹识别等领域。
•文本分类：可以将文本数据进行分类，例如进行垃圾邮件过滤、情感分析等。
模式识别的概念及主要方法。
模式识别的概念及主要方法
模式识别是一个人工智能和机器学习的分支，主要研究如何让计算机从数据中“学习”出有用的信息，并能够进行分类和识别模式。
模式识别在许多领域都有应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
模式识别的基本方法包括：
1.监督学习：这种方法需要大量的标注数据，通过训练，让计算机学会如何将输入的数据映射到预定的类别中。
例如，在图像识别中，监督学习可以训练计算机识别出猫、狗等类别的图片。
2.无监督学习：与监督学习不同，无监督学习不需要标注数据，而是让计算机从数据中找出潜在的结构或模式。
例如，在聚类分析中，无监督学习可以将数据按照它们的相似性程度进行分组。
3.半监督学习：这种方法结合了监督学习和无监督学习的特点，通过利用部分标注的数据和大量的未标注数据来提高学习的效果。
4.深度学习：这是模式识别中一种新兴的方法，通过构建具有许多层的神经网络来学习数据的复杂特征。
深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
5.表征学习：在这种方法中，计算机试图从原始数据中学习到有用的表征或特征，这些特征可以帮助计算机更好地进行分类或识别。
例如，在计算机视觉中，卷积神经网络可以从原始图像中提取出有用的特征，从而识别出不同的物体。
以上是模式识别的基本概念和主要方法，随着技术的不断发展，模式识别的应用领域也将不断扩大。
知觉(模式识别)
实验证据：
由点组成字母及其变形（Posner,1967）。 Reed(1972)人脸简图的归类实验。
证据：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀 的长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很
大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。
原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别
刺激的大小。
* Selfridge和Neisser根据特征匹配理论，设计了一套计算 机程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字 母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（ Selfridge ,1959）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“ 鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。 “映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映 象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个 “特征鬼”都有其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负 责的那个特征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
刺激信息最为吻合，就把该刺激信息确认为是与头脑中
的某个模板相同，模式得到识别。 模式识别是刺激信息与脑中某个或某些模板产生最 佳匹配的过程。
模板匹配理论的缺陷：
强调刺激信息与脑中模板的最佳匹配，如果刺激信息稍有变化，
就无法与模板最佳匹配，无法完成模式识别。
要求在长时记忆中存储无数个模板，会给记忆带来沉重负担， 也会使人在识别事物时缺少灵活性。
成分识别理论的支持证据：
Biederman, Ju & Clapper(1985)向被试快速呈现
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指挥自动化学院《人工智能》课程读书报告模式识别姓名：舒露华队别：指院六队学号： 3092008322专业：计算机与科学专业（合训）任课教员：赖俊解放军理工大学指挥自动化学院二〇一二年一月目录1.什么是模式 (1)2.模式识别的概念 (1)3.模式的分类 (2)3.1有监督和无监督 (2)3.2抽象和具体 (3)4.模式识别方法的分类 (3)4.1统计模式识别 (4)4.2句法结构模式识别 (4)4.3模糊模式识别 (4)4.4人工神经网络识别 (5)5.模式识别的应用 (5)5.1文字识别 (5)5.2语音识别 (5)5.3指纹识别 (6)5.4遥感 (6)5.5医学诊断 (6)6.发展前景 (6)6.1语音识别技术 (6)6.2生物认证技术 (7)6.3数字水印技术 (7)7.结语 (7)1.什么是模式什么是模式呢?广义地，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，而是我们从事物获得的信息。
因此，模式往往表现为具有时间或空间分布的信息。
由于主要讨论的是用计算机进行模式识别，信息进人计算机之前通常要经过取样和量化，在计算机中具有时空分布的信息表现为向量即数组。
数组中元素的序号可以对应时间与空间，也可以对应其他的标识。
例如，医生根据各项化验指标判断疾病种类的模式识别过程中，各种化验项目并不对应实际的时间或空间。
因此，对于上面所说的时间与空间应作更广义、更抽象的理解。
人们为了掌握客观事物，按事物相似的程度组成类别。
模式识别的作用和目的就在于面对某一具体事物时将其正确地归人某一类别。
例如，数字“4"可以有各种不同的字体或写法，但它们都属于同一类，即使我们看到从未见过的某种写法的“4”，也能正确地将其分到“4”这一类别中去。
从不同角度看人脸，视网膜上的成像也不同，但我们可以识别出这个人是谁，把所有不同角度的像都归人某个人这一类。
如果给每个类命名，并且用特定的符号来表达这个名字，那么模式识别可以看成是从具有时间和空间分布的信息向着符号所作的映射。
通常，我们把通过对具体的个别事物进行观泌所得到的具有时间和空间分布的信息称为模式.而把棋式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。
也有人习惯于把模式类称为模式，而把个别具体的模式称为样本，这种用词的不同可以从上下文弄清其含义，井不会引起误解。
2.模式识别的概念模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。
(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别(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。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。
二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。
一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
我们在生活中时时刻刻都在进行模式识别。
环顾四周，我们能认出周围的物体是桌子、椅子，能认出对面的人是张三、李四;听到声音，我们能区分出是汽车驶过还是玻璃碎裂，是猫叫还是人语。
是谁在说话，说的是什么内容，闻到气味，我们能知道是炸带鱼还是臭豆腐。
我们所具备的这些模式识别的能力看起来极为平常，谁也不会对此感到惊讶，就连猫狗也能认识它们的主人，更低等的动物也能区别食物和敌害。
因此过去的心理学家也没有注意到模式识别的能力是个值得研究的问题，就像苹果落地一样见惯不惊。
只有在计算机出现之后，当人们企图用计算机来实现人或动物所具备的模式识别的能力时，它的难度才逐步为人们所认识。
本书讨论的模式识别是指用计算机实现人的模式识别能力。
由于目前计算机的模式识别在多数方面还远不如人，因此研究人脑中的模式识别过程对提高机器的能力是有益的;反之，研究机器模式识别的能力对于理解人脑中的过程也有很大帮助，认知心理学的很多新模型即得益于此。
3.模式的分类3.1有监督和无监督模式识别(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。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。
二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。
一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
3.2抽象和具体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。
我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
4.模式识别方法的分类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。
前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。
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。
模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。
有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。
模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。
它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。
例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。
又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
4.1 统计模式识别统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。
其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。
在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。
统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。
4.2句法结构模式识别又称结构方法或语言学方法。
其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。
在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。
通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。
显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。
模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。
基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。
一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。
4.3模糊模式识别模式识别(pattern recognition)是近30年来得到迅速发展的人工智能分支学科。
模式识别不仅指感官对物体的感觉，它也是人们的一种基本的思维活动。
根据被识别模式的性质，可以把识别行为分为两大类：具体事物的识别，如对文字、照片、音乐、语言等周围事物的识别；抽象事物的识别，如对已知的一个论点或一个问题的理解等。
模糊识别的模糊集方法即模糊模式识别是对传统模式识别方法即统计方法和句法方法的有用补充，就是能对模糊事物进行识别和判断，它的理论基础是模糊数学。
模糊模式识别就是在模式识别中引入模糊数学方法，用模糊技术来设计机器识别系统，可简化识别系统的结构，更广泛、更深入地模拟人脑的思维过程，从而对客观事物进行更为有效的分类与识别。
4.4人工神经网络识别人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。
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。
5.模式识别的应用5.1 文字识别人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。
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。
5.2 语音识别语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。