模式识别第1讲.ppt
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模式识别1课件
• 依赖于具体的问题（语音识别、图像识别） • 选择反映模式本质特性的参数作为特征 • 使样本类间距离较大、类内距离较小 • 与类别信息不相关的变换（平移、旋转、尺度变换）具有
不变性
• 尽量选择相关性小的特征 • 尽可能不受噪声的干扰
Applied Pattern Recognition CSE616
38
模式识别的基本方法
• 模糊模式识别
• 基于模糊数学和统计分析的识别方法，在不能明确描述模式
特征和结构的复杂模式识别问题中得到了成功应用
模糊模式类
清晰模式类
很像三角 形的图形
远大于2 的整数
三角形
大于2的 整数
• 根据隶属度和模糊文法进行分类
Applied Pattern Recognition CSE616
• 需要考虑的问题： • 特征越多分类性能越好吗？ • 什么样的特征才是好的特征？ • 特征的相关性与冗余？
Applied Pattern Recognition CSE616
17
如何获取判别边界：判别模型？ 什么样的判别边界才是最优的：模型优化？
Applied Pattern Recognition CSE616
用能力和领域，促进人工智能的应用与发展
• 促进人们对人脑识别过程的理解和认识
Applied Pattern Recognition CSE616
31
模式识别存在的问题
• 模式识别是一门快速发展的新兴学科，涉及到多学科、
多领域的复杂问题
• 和生物认知系统相比，现有人工模式识别系统的适应
和识别能力还远远不能令人满意
• 原理：
样本 观测值 特征 概率统计 决策准则
分类
Applied Pattern Recognition CSE616
不变性
• 尽量选择相关性小的特征 • 尽可能不受噪声的干扰
Applied Pattern Recognition CSE616
38
模式识别的基本方法
• 模糊模式识别
• 基于模糊数学和统计分析的识别方法，在不能明确描述模式
特征和结构的复杂模式识别问题中得到了成功应用
模糊模式类
清晰模式类
很像三角 形的图形
远大于2 的整数
三角形
大于2的 整数
• 根据隶属度和模糊文法进行分类
Applied Pattern Recognition CSE616
• 需要考虑的问题： • 特征越多分类性能越好吗？ • 什么样的特征才是好的特征？ • 特征的相关性与冗余？
Applied Pattern Recognition CSE616
17
如何获取判别边界：判别模型？ 什么样的判别边界才是最优的：模型优化？
Applied Pattern Recognition CSE616
用能力和领域，促进人工智能的应用与发展
• 促进人们对人脑识别过程的理解和认识
Applied Pattern Recognition CSE616
31
模式识别存在的问题
• 模式识别是一门快速发展的新兴学科，涉及到多学科、
多领域的复杂问题
• 和生物认知系统相比，现有人工模式识别系统的适应
和识别能力还远远不能令人满意
• 原理：
样本 观测值 特征 概率统计 决策准则
分类
Applied Pattern Recognition CSE616
模式识别详细PPT
迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模 型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
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
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
模式识别清华 课件第一章
模式识别※第一章绪论§课前索引§1.1 模式识别和模式的概念§1.2 模式的描述方法§1.3 模式识别系统§1.4 有关模式识别的若干问题§1.5 本书内容及宗旨§本章小节§本章习题※第二章贝叶斯决策理论与统计判别方法§课前索引§2.1 引言§2.2 几种常用的决策规则§2.3 正态分布时的统计决策§本章小节§本章习题※第三章非参数判别分类方法§课前索引§3.1引言§3.2线性分类器§3.3 非线性判别函数§3.4 近邻法§3.5 支持向量机§本章小结§本章习题※第四章描述量选择及特征的组合优化§课前索引§4.1 基本概念§4.2 类别可分离性判据§4.3 按距离度量的特征提取方法§4.4 按概率距离判据的特征提取方法§4.5 基于熵函数的可分性判据§4.6 基于Karhunen-Loeve变换的特征提取§4.7 特征提取方法小结§4.8 特征选择§本章小节§本章习题※第五章非监督学习法§课前索引§5.1 引言§5.2 单峰子类的分离方法§5.3 聚类方法§5.4 非监督学习方法中的一些问题§本章小节§本章习题※第六章人工神经元网络§课前索引§6.1 引言§6.2 Hopfield模型§6.3 Boltzmann机§6.4 前馈网络§6.5 人工神经网络中的非监督学习方法§6.6 小结§本章习题第一章绪论本章要点、难点本章是这门课的绪言，重点是要弄清“模式识别”的名词含义，从而弄清这门课能获得哪方面的知识，学了以后会解决哪些问题。
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学.ppt
图 1-4 结构模式识别系统的组成框图 在实际应用中, 统计方法和句法分析往往相互配合、 互相补充。 一般地, 采用统计方法完成基元的识别, 再用 句法分析来表达模式的结构信息。
第1章 绪论
3. 模糊模式识别 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章 绪论
4. 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包 括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其目 的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章 绪论
3. 特征提取和选择 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章 绪论
结构模式识别把观察对象表达为一个由基元组成的句子; 将模式类表达为由有限或无限个具有相似结构特性的模式组 成的集合。 基元构成模式所遵循的规则即为文法, 或称句法。 与统计模式识别类似, 用已知类别的训练样本进行学习, 产生 该类或至少是这些样本的文法, 这个学习和训练过程称为文 法推断。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
第1章 绪论
3. 模糊模式识别 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章 绪论
4. 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包 括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其目 的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章 绪论
3. 特征提取和选择 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章 绪论
结构模式识别把观察对象表达为一个由基元组成的句子; 将模式类表达为由有限或无限个具有相似结构特性的模式组 成的集合。 基元构成模式所遵循的规则即为文法, 或称句法。 与统计模式识别类似, 用已知类别的训练样本进行学习, 产生 该类或至少是这些样本的文法, 这个学习和训练过程称为文 法推断。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
模式识别课件第一章 绪论
Machine Perception
模式识别的发展史
1929年 G. Tauschek发明阅读机，能够阅读0-9 的数字。
30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计 模式识别的基础。
60～70年代，统计模式识别发展很快，但由于 被识别的模式愈来愈复杂，特征也愈多，出现 “维数灾难”。
2020/4/16
References
[1] Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. 2019
(《模式分类》， 李宏东 姚天翔等 译，北京：机械工 业出版社，2003 年9月
➢ Machine Perception ➢ An Example ➢ Pattern Recognition Systems ➢ The Design Cycle ➢ Learning and Adaptation ➢ Methods of Pattern Recognition ➢ Conclusion
2020/4/16
Machine Percepti源自nBuild a machine that can recognize patterns:
• Speech recognition • Fingerprint identification • OCR (Optical Character Recognition) • DNA sequence identification
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，支持向量机也受到了 很大的重视。
模式识别培训教程PPT(94张)
线条透视
结构密度
遮盖关系
（二）建构性知觉理论 （Constructive perception）
知觉是一个积极的和建构的过程
知觉并不是由刺激输入直接引起的，而 是所呈现刺激与内部假设、期望、知识以 及动机和情绪因素交互作用的产物
知觉有时可受到不正确的假设和期望影 响，因而也会发生错误
邻近物 体大小 对大小 知觉的 影响
现代观点则认为，知觉是主动 和富有选择性的构造过程。
黄希庭：“知觉是直接作用于感觉器 官的事物的整体在脑中的反映，是人对感 觉信息的组织和解释的过程。”
梁宁建：“知觉是人脑对客观事物的 各种属性、各个部分及其相互关系的综合 的整体的反映，它通过感觉器官，把从环 境中得到的各种信息，如光、声音、味道 等转化为对物体、事件等的经验的过程。”
2. “泛魔堂”模型（“魔城”模型）
通过特征分析识别一个字母R
3.特征分析的生理学依据
1981年诺贝尔医学奖获得者：Hubel & Wiesel
4.特征分析的行为学证据
Neisser(1964)英文字母扫描实验 固定影像与静止影像的实验
5.特征分析说的评论 优点：避开预加工、减轻记忆负担、带有学习
由有关知觉对象的一般知识开始的加工， 由此可以形成期望或对知觉对象形成假 设，这种期望或假设制约着加工的所有 阶段或水平。又称之为概念驱动加工 （Concept-Driven Processing）
•Tulving, Mandler & Baumal的实验
自变量
上下文情况：无上下文、4字上下文、8字上下文 （考察自上而下加工）
1982年他在《科学》杂志上原创性地提出 了“拓扑性质初期知觉”的理论，向半个世纪 以来占统治地位的理论提出了挑战。随后20多 年的时间里，在与国际上持不同学术观点的学 者的争论与交流中，他以令人信服的系列科学 实验不断地完善和论证着这一假说，使之成为 被越来越多的国际同行所接受的学说，进而成 为有国际影响力的理论，他的成果也被《科 学》、《美国科学院院报》等著名学术刊物多 次刊登。2004年，著名知觉杂志《Visual Cognition》以专辑的形式刊载了陈霖教授的 成果并配发了大量国际著名学者的评论性文章。
模式识别概论ppt
三、相似与分类
1.两个样本Xi ，Xj之间的相似度量满足以 下要求： ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该 是点间距离的单调函数
距离值越小，相似性越高
距离度量 • 如果用dij表示第i个样本和第j个样本 之间的距离，那么对一切i，j和k， dij应该满足如下四个条件： ①当且仅当i=j时，dij=0 ②dij＞0 ③dij＝dji（对称性） ④dij≤dik＋dkj（三角不等式）
4. 指纹识别、脸形识别 5. 检测污染分析：大气，水源，环境监测。 6. 自动检测：产品质量自动检测 7. 语声识别、机器翻译：电话号码自动查 询，侦听，机器故障判断。 8. 军事应用
§1-4 模式识别的基本问题
一、模式(样本)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)
§1-2 模式识别系统
• 信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信 息转化为电信息。信息可以是二维的图象如文 字，图象等；可以是一维的波形如声波，心电 图，脑电图；也可以是物理量与逻辑值。 • 预处理：包括A/D,二值化，图象的平滑，变换， 增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理。
• 特征抽取和选择：在模式识别中，需要 进行特征的抽取和选择，例如，一幅 64×64的图象可以得到4096个数据，这 种在测量空间的原始数据通过变换获得 在特征空间最能反映分类本质的特征。 这就是特征提取和选择的过程。 • 分类器设计：分类器设计的主要功能是 通过训练确定判决规则，使按此类判决 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：在特征空间中对被识别对象 进行分类。
模式识别的概念过程与应用PPT课件
红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域：生理特征鉴别(Biometrics)，网 上电子商务的身份确认，对公安对象的刑侦和 鉴别；
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域：巡航导弹的景物识别，战斗单元的 敌我识别；
办公自动化：文字识别技术和声音识别技术； 数据挖掘：数据分析； 网络应用：文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别？ 模式识别研究的内容？
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。
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。
模式识别培训课程课件
整模型参数。
04
语音模式识别
语音信号的预处理
噪声抑制
去除语音信号中的环境噪声，如 风、电气噪声等，提高语音信号
的清晰度和可懂度。
标准化
将语音信号的幅度和时间尺度进行 归一化处理，以消除不同说话人之 间的差异，提高识别系统的鲁棒性 。
分帧
将语音信号分割成短小的片段，通 常为20-30毫秒，以便于特征提取 和模式分类。
04 空间特征
提取图像中的空间特征，
反映图像中目标之间的空
间关系。
分类器的选择与优化
分类器选择
根据不同的应用场景 选择合适的分类器， 如支持向量机、神经
网络等。
参数优化
通过调整分类器的参 数，提高分类器的准 确率和泛化能力。
模型训练
使用训练数据集训练 分类器，并评估其性
能。
模型验证
使用验证数据集验证 分类器的性能，并调
模式识别培训课程课 件
目录
• 模式识别概述 • 模式识别的基本理论 • 图像模式识别 • 语音模式识别 • 文字识别 • 模式识别技术的发展趋势与挑战
01
模式识别概述
什么是模式识别
模式识别是指通过计算机或人工手段对自然界或人造的 复杂对象进行自动识别、分类、解释、理解或预测。它 涉及对输入数据的研究和分析，以识别出有用的信息， 并对其做出决策或判断。
基于光学原理的文字识别
01
02
03
光学原理
通过光学原理，将文本图 像转化为可识别的数字化 信息。
扫描仪
利用扫描仪对文档进行扫 描，将纸质文档转化为电 子文档。
OCR技术
光学字符识别（OCR）技 术可以将文本图像转化为 可编辑和搜索的文本。
04
语音模式识别
语音信号的预处理
噪声抑制
去除语音信号中的环境噪声，如 风、电气噪声等，提高语音信号
的清晰度和可懂度。
标准化
将语音信号的幅度和时间尺度进行 归一化处理，以消除不同说话人之 间的差异，提高识别系统的鲁棒性 。
分帧
将语音信号分割成短小的片段，通 常为20-30毫秒，以便于特征提取 和模式分类。
04 空间特征
提取图像中的空间特征，
反映图像中目标之间的空
间关系。
分类器的选择与优化
分类器选择
根据不同的应用场景 选择合适的分类器， 如支持向量机、神经
网络等。
参数优化
通过调整分类器的参 数，提高分类器的准 确率和泛化能力。
模型训练
使用训练数据集训练 分类器，并评估其性
能。
模型验证
使用验证数据集验证 分类器的性能，并调
模式识别培训课程课 件
目录
• 模式识别概述 • 模式识别的基本理论 • 图像模式识别 • 语音模式识别 • 文字识别 • 模式识别技术的发展趋势与挑战
01
模式识别概述
什么是模式识别
模式识别是指通过计算机或人工手段对自然界或人造的 复杂对象进行自动识别、分类、解释、理解或预测。它 涉及对输入数据的研究和分析，以识别出有用的信息， 并对其做出决策或判断。
基于光学原理的文字识别
01
02
03
光学原理
通过光学原理，将文本图 像转化为可识别的数字化 信息。
扫描仪
利用扫描仪对文档进行扫 描，将纸质文档转化为电 子文档。
OCR技术
光学字符识别（OCR）技 术可以将文本图像转化为 可编辑和搜索的文本。
模式识别基础教程PPT课件
8
典型应用
语音识别（例如：IBM ViaVoice系统） 表情分析、年龄、种族、性别分类 OCR: 车牌照、集装箱号码… 手写体识别：汉王 手势识别：基于视觉的，基于数据手套 人脸识别、指纹识别、虹膜识别… 军事目标识别 生物信息、医学图像 遥感、气象
9
模式识别方法
模板匹配 结构模式识别 句法模式识别 统计模式识别 模糊模式识别
机特征向量，用概率统计理论对其进行建模， 用统计决策理论划分特征空间来进行分类。
12
统计模式识别的一般过程
测试模式 预处理
分类
训练 预处理
训练模式
特征提 取/选择
分类
特征提 取/选择
学习分类规则 错误率检测
13
模糊模式识别
1965年Zadeh提出模糊集理论
是对传统集合理论的一种推广
传统：属于或者不属于 模糊：以一定的程度属于
这种技术具有实时性的特点，而且有可能扩展到多个姿 态的人脸检测。
18
人脸的特征表示方法
矩形特征（Harr-like特征）
矩形特征的值是所有白色矩形中点的亮度值的和减 去所有灰色矩形中点的亮度值的和，所得到的差
有4种类型的矩形特征
19
输入图像
积分图像
基于积分图像的 Haar-like特征计
7
模式分类 vs. 模式聚类
Classification Clustering
Category “A”
Categ
(Supervised Classification)
Clustering
(Unsupervised Classification)
“Good” features
“Bad” features
模式识别 ：模式识别概述.ppt
2019/11/2
15
n
dij
| Xik Xjk |
k 1
② 欧几里德距离
dij
n Xik Xjk 2
k 1
③明考夫斯基距离
| | dij(q) n Xik Xjk q 1 q
k 1
其中当q=1时为绝对值距离，当q=2时为欧氏距离
2019/11/2
询，侦听，机器故障判断。
8. 军事应用
2019/11/2
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§1-4 模式识别的基本问题
一.模式(样本)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)
变量
样本
x1
x2
X1
X11
X12
X2
X21
X22
…
…
…
XN
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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。
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二.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。
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④ 切比雪夫距离 dij() max | Xik Xjk | 1k n
q趋向无穷大时明氏距离的极限情况 ⑤ 马哈拉诺比斯距离
T
dij(M ) Xi Xj
1 Xi Xj
其中xi ，xj为特征向量， 为协方差。使用的条件是
模式识别第1章课件
1.4.3模式识别软件
目前来说，有很多软件可以指导设计模式识别系统，建立一 个模式识别系统要用到的相关软件有MATLAB、opencv 、 vc6.0等等
图1-6 MATLAB仿真示意图
第一章 绪论
1.1 模式识别的基本概念 1.2 特征描述 1.3 模式识别方法 1.4 模式识别工程设计
1.1 模式识别的基本概念
模式—通过信息的采集，形成的对一个对象的描述
模式类—模式所属的类别或同一类中的模式的总体
模式识别—利用计算机（或人为少量的干预）自动 地将待识别的事物分配到各个模式类中的技术
(1) 可靠性； (2) 样本数目足够多； (3) 样本数M与模式空间维数N的关系要满足M/N>3,最好M/N>10； 在选择训练集的实验中一般选择一些具有相同特征且特征明显的数据 样本作为训练集，这类样本能让分类器更快更有效的获得此类样本的特 性；
测试集：样本是未知的（没有标定的），需要用分类器进行 识别的，一般选择在设计分类系统没有使用过的独立的样本 即可。
聚类法：用某种相似性度量的方法将数据组分成所需要的各 组数据。主要有分层聚类法和迭代聚类法。
神经网络法：利用给定的样本，在学习过程中不断修正内部 连接权重和阈值，使实际输出与期望输出在一定误差范围内 相等。 BP(误差反传播算法)网络模型是模式识别应用最广 泛的网络之一 人工智能法： 应用专家系统、智能推理技术、不确定性推理 等智能算法，所获取样本进行识别。主要解决高复杂度，无 法建立准确的模型或者信息不准确、不确切等问题。
1.1 模式识别的基本概念
模式识别系统的组成
数据采集
预处理
特征提取 和选择
分类器设 计
分类决策
图1-1 模式识别系统的基本构成
第一章模式识别-绪论PPT课件
一般输入对象的信息有三种类型： ➢ 二维图象，如文字、指纹、地图、照片等 ➢ 一维波形，如脑电图、心电图、机械震动波形等 ➢ 物理参量和逻辑值，如疾病诊断中病人体温，各种化验数据；或对症 状有无描述，如疼与不疼（0/1）
第18页/共46页
§1.4 模式识别系统的典型构成
（2）预处理
➢ 去除所获取信息中的噪声，增强有用的信息，及一切必要的使信 息纯化的处理过程。
• 待识别的模式：性别（男或女） • 测量的特征：身高和体重 • 训练样本：15名已知性别的样本特征
2. 模式与模式类：
模式：需要识别且可测量的对象的描述。 这些对象与实际的应用有关，如： 字符识别的模式——每个字符图像 人脸识别的模式——每幅人脸图像
模式类：当用一定的度量来衡量两个模式，而找不出它们之间的差别时， 它们在这种度量条件下属于同一等价类，就说它们是同一模式类。
➢ 例如：数字识别有10个类别，每个数字就是一个类。 ➢ 不同模式类之间是可以区分的，应有明确界限。
• 国内组织：中国自动化学会：模式识别与机器智能(PRMI)专业委 员会，1981年成立，IAPR成员组织；人工智能与模式识别专业委 员会；中国人工智能学会
• 国内学术机构：中科院模式识别国家重点实验室，中科院计算所，
模微式软识研别究学院科，位清置华 大 学 等 。
• 模式识别：计算机科学与电子工程交叉学科 • 中国：“控制科学与工程”一级学科
➢ 分类决策：分类器在分界形式及其具体参数都确定后，用相应的决策分界对 待分类样本进行分类决策的过程。
第21页/共46页
1.5 模式识别系统实例 模式识别系统实例（一）
• 19名男女同学进行体检，测量了身高和体重，但 件下）这4人是男是女？体检数值如下：
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§1.4 模式识别系统的典型构成
（2）预处理
➢ 去除所获取信息中的噪声，增强有用的信息，及一切必要的使信 息纯化的处理过程。
• 待识别的模式：性别（男或女） • 测量的特征：身高和体重 • 训练样本：15名已知性别的样本特征
2. 模式与模式类：
模式：需要识别且可测量的对象的描述。 这些对象与实际的应用有关，如： 字符识别的模式——每个字符图像 人脸识别的模式——每幅人脸图像
模式类：当用一定的度量来衡量两个模式，而找不出它们之间的差别时， 它们在这种度量条件下属于同一等价类，就说它们是同一模式类。
➢ 例如：数字识别有10个类别，每个数字就是一个类。 ➢ 不同模式类之间是可以区分的，应有明确界限。
• 国内组织：中国自动化学会：模式识别与机器智能(PRMI)专业委 员会，1981年成立，IAPR成员组织；人工智能与模式识别专业委 员会；中国人工智能学会
• 国内学术机构：中科院模式识别国家重点实验室，中科院计算所，
模微式软识研别究学院科，位清置华 大 学 等 。
• 模式识别：计算机科学与电子工程交叉学科 • 中国：“控制科学与工程”一级学科
➢ 分类决策：分类器在分界形式及其具体参数都确定后，用相应的决策分界对 待分类样本进行分类决策的过程。
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1.5 模式识别系统实例 模式识别系统实例（一）
• 19名男女同学进行体检，测量了身高和体重，但 件下）这4人是男是女？体检数值如下：
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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
表示空间已知 解释空间已知
表示空间已知 解释空间未知
映射关系通过学习方法得到
模式识别方法
非监督学习方法 用某种相似性识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
监督学习方法
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
回归问题：对象的数值预测 时间序列预测
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
依据过去一段时间同一股票的连续股价 + 其它变量的变化 预测股价
预测A公司的股价
A、B、C三个公司的股价 对美元汇率 利率
有关模式识别的几点事实
心电图仪最好的专家系统也有一个错误率上限 模模式式识识别别系系统统正正常常有 有非非零零错错误误率率，达到或超过 人类专家的能力就是令人满意的 特征的选择与其说是科学，不如说是艺术
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
概念总结
类别：是与概念或原型相关的自然状态或对象种类
尖峰规则：UD 或 DU
加速波规则：上升波序列开始 于至少一个u且不含d，终止于 一个d且不含u
与距离度量比较？
类别 模式 特征 心电图的例子
四个不同类别的典型模式
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
类别 模式 特征 心电图的例子
模式识别空间
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
模式识别
模式识别——原理、方法及应用
第一次课内容
第1章 基本概念
对象识别 模式相似度 模式识别任务
课堂讨论
类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
对象识别
寻找食物 辨别敌害 ……
生物
分类 分类 回归
有哪些实例？
对象识别
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
x h
分类决策 向量表达 [颜色 形状]
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
到目前为止，我们又怎么识别一个新水果图像？
典型模式图
分类器
模式分类系统面临的问题
特征的选取 不适当不充分 用来设计分类器的样本 不全面或不具代表性 分类器质量不高 类别重叠
模式：是对象的物理描述，可以是信号，图像或数 值表
特征：从模式得到的对分类有用的度量、属性或基 元（通常用向量或字符串表达）
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
模式识别方法
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
模式识别系统的目标 在表示空间和解释空间之间找到一种映射关系
训练和测试
训练集——用于学习分类或回归模 型的数据集 测试集——评测模型的推广/泛化能 力，独立于建模所用的数据集。 评价：准确率 / 错误率 注1：以上是针对有监督的，无监督 的评价方法不一样。 注2：评价结果的可信度与维数比率 有关
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
模仿人类对物体的描绘和 分类能力
自动化 系统
描绘 对象、样本 模式
有哪些模式？
相似度
Similarity
对象与对象之间的相似度
如何实现分类？
对象与目标概念concept或典型模式prototype之间的相似度
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
分类决策：将某一对象归为某一类 区分绿苹果和桔子
描述
心率图：编码与规则 编码：h-水平 u-上斜线 d-下斜线 U-超上斜线 D-超下斜线 如何描述尖峰脉冲？
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
尖峰
描述 用规则度量相似度
利用编码序列
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
有了典型模式图，给定一张水果图片，用什么方法区分？
典型模式图 ?
分类决策
颜色
绿色光强峰值 / 红色光强峰值
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
分类决策
形状
对象顶部到最宽处的垂直距离 / 对象高度 ( x/h )
K-折交叉验证 （k=4）
模式识别软件
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
课堂讨论
如果将绿苹果和橙色桔子作为典型模式，分析据此分类产生的问题 请设想一个能区分苹果和桔子的方法
回归问题 其它有用的事实
可转化为分类问题 有时候是 分类问题的一部分
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
描述
要完成的任务与分类决策类似 回顾分类：相似度由距离来衡量
描述 对于有些应用，对象间的相似性由特征结构来体现
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
用概率统计模型得到各类别的特 征向量分布，以取得分类功能
统计分类
结构模 式识别
采用结构匹配的方式评估一个未 知对象或未知对象的某部分与典 型模式的关系。
神经网络
监督和非监督学习方法
分类和回归都能实现
工程任务
1 模式获取 2 特征提取 3 [预处理] 4 分类、回归或描述 5 [后处理]
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
表示空间已知 解释空间已知
表示空间已知 解释空间未知
映射关系通过学习方法得到
模式识别方法
非监督学习方法 用某种相似性识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
监督学习方法
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
回归问题：对象的数值预测 时间序列预测
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
依据过去一段时间同一股票的连续股价 + 其它变量的变化 预测股价
预测A公司的股价
A、B、C三个公司的股价 对美元汇率 利率
有关模式识别的几点事实
心电图仪最好的专家系统也有一个错误率上限 模模式式识识别别系系统统正正常常有 有非非零零错错误误率率，达到或超过 人类专家的能力就是令人满意的 特征的选择与其说是科学，不如说是艺术
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
概念总结
类别：是与概念或原型相关的自然状态或对象种类
尖峰规则：UD 或 DU
加速波规则：上升波序列开始 于至少一个u且不含d，终止于 一个d且不含u
与距离度量比较？
类别 模式 特征 心电图的例子
四个不同类别的典型模式
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
类别 模式 特征 心电图的例子
模式识别空间
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
模式识别
模式识别——原理、方法及应用
第一次课内容
第1章 基本概念
对象识别 模式相似度 模式识别任务
课堂讨论
类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
对象识别
寻找食物 辨别敌害 ……
生物
分类 分类 回归
有哪些实例？
对象识别
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
x h
分类决策 向量表达 [颜色 形状]
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
到目前为止，我们又怎么识别一个新水果图像？
典型模式图
分类器
模式分类系统面临的问题
特征的选取 不适当不充分 用来设计分类器的样本 不全面或不具代表性 分类器质量不高 类别重叠
模式：是对象的物理描述，可以是信号，图像或数 值表
特征：从模式得到的对分类有用的度量、属性或基 元（通常用向量或字符串表达）
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
模式识别方法
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
模式识别系统的目标 在表示空间和解释空间之间找到一种映射关系
训练和测试
训练集——用于学习分类或回归模 型的数据集 测试集——评测模型的推广/泛化能 力，独立于建模所用的数据集。 评价：准确率 / 错误率 注1：以上是针对有监督的，无监督 的评价方法不一样。 注2：评价结果的可信度与维数比率 有关
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
模仿人类对物体的描绘和 分类能力
自动化 系统
描绘 对象、样本 模式
有哪些模式？
相似度
Similarity
对象与对象之间的相似度
如何实现分类？
对象与目标概念concept或典型模式prototype之间的相似度
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
分类决策：将某一对象归为某一类 区分绿苹果和桔子
描述
心率图：编码与规则 编码：h-水平 u-上斜线 d-下斜线 U-超上斜线 D-超下斜线 如何描述尖峰脉冲？
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
尖峰
描述 用规则度量相似度
利用编码序列
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
有了典型模式图，给定一张水果图片，用什么方法区分？
典型模式图 ?
分类决策
颜色
绿色光强峰值 / 红色光强峰值
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
分类决策
形状
对象顶部到最宽处的垂直距离 / 对象高度 ( x/h )
K-折交叉验证 （k=4）
模式识别软件
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
课堂讨论
如果将绿苹果和橙色桔子作为典型模式，分析据此分类产生的问题 请设想一个能区分苹果和桔子的方法
回归问题 其它有用的事实
可转化为分类问题 有时候是 分类问题的一部分
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
描述
要完成的任务与分类决策类似 回顾分类：相似度由距离来衡量
描述 对于有些应用，对象间的相似性由特征结构来体现
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程
用概率统计模型得到各类别的特 征向量分布，以取得分类功能
统计分类
结构模 式识别
采用结构匹配的方式评估一个未 知对象或未知对象的某部分与典 型模式的关系。
神经网络
监督和非监督学习方法
分类和回归都能实现
工程任务
1 模式获取 2 特征提取 3 [预处理] 4 分类、回归或描述 5 [后处理]
对象识别 模式相似度 模式识别任务 类别 模式 特征 模式识别方法 模式识别工程