模式识别概述
模式识别介绍和案例讲解
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。
模式识别的发展
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。
模式识别和模式的概念
模式识别 – 直观，无所不在，“人以类聚，物以群分”
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，狗叫、人语 气味的分辨：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。
模式识别的难点
概念
数字化感知数据：来源丰富、数量巨大
模式识别介绍和 案例讲解
第一章 模式识别概述
例子1：医生诊病过程
1)测量病人的体温和血压，化验血沉，询问临床表现； 2)通过综合分析，抓住主要病症； 3)医生运用自己的知识、经验，根据主要病症、测量化验结果， 作出正确的诊断。
在模式识别技术中，常用的术语有：样本、模式、特征、类型等 等，对照医生诊病过程，有：
➢ 模式类与模式联合使用时，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。
模式识别是从样本到类别的映射。
样 本
模式识别
类 别
模式识别和模式的概念
概念
Watanabe defines a pattern “as opposite of a chaos; it is an entity, vaguely defined, that could be given a name.”
可观察性 可区分性 相似性
模式（Pattern）实例
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。
智能科学与技术导论课件第4章
4.1 模式识别概述
4.1.4 模式识别原理与过程
3.特征提取和选择
从大量的特征中选取出对分类最有效的有限特征，降低模式识别过程的计算复杂度，提高分 类准确性，是特征提取和选择环节的主要任务，目的都是为了降低特征的维度，提高所选取的特 征对分类的有效性。
4.1 模式识别概述
4.1.2 模式识别的基本概念
3.有监督学习与无监督学习
模式识别的核心是分类器，在已经确定分类器模型和样本特征的前提下，分类器通过某些算 法找到自身最优参数的过程，称为分类器的训练，也称为分类器的“学习”。
根据训练样本集是否有类别标签，可以分为有监督学习和无监督学习。 （1）有监督学习
1936年，英国学者Ronald Aylmer Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。 1960年，美国学者Frank Rosenblatt提出了感知机。 60年代，L.A.Zadeh（乍得）提出了模糊集理论，基于模糊数学理论的模糊模式识别方法得以 发展和应用。
4.1 模式识别概述
由于过分追求训练样本集中样本的分类的正确性，从而导致的分类器泛化能力降低，称为 分类器训练过程中“过拟合”。
4.1 模式识别概述
4.1.3 模式识别的基本方法
1.统计模式识别
统计模式识别原理： 1）根据待识别对象所包含的原始数据信息，从中提取出若干能够反映该类对象某方面性质的 相应特征参数，并根据识别的实际需要从中选择一些参数的组合作为一个特征向量。 2）依据某种相似性测度，设计一个能够对该向量组表示的模式进行区分的分类器，就可把特 征向量相似的对象分为一类。 统计模式识别是主流的模式识别方法，其将样本转换成多维特征空间中的点，再根据样本的 特征取值情况和样本集的特征值分布情况确定分类决策规则。 其主要的理论基础包括概率论和数理统计； 主要方法包括线性分类、非线性分类、Bayes分类器、统计聚类算法等。
模式识别技术发展概述
模式识别技术发展概述一、什么是模式识别？模式识别，这个名字一听就挺高大上的对吧？其实它就是让机器看懂世界的一种“魔法”。
说白了，就是机器学习通过大量的数据和样本，去识别、理解并作出相应的判断。
你想想，我们在看电影时是不是经常看到某个演员的面孔就知道他是谁？这其实就是一种模式识别的应用——面部识别。
它就像是人类大脑的一个小助手，能够根据已有的信息，自动判断出新的东西应该是什么模样。
比如，你给机器看一张猫的照片，机器经过学习后，就能知道这个东西就是猫，而不是狗、兔子或者别的什么。
就像我们平时做选择题一样，机器也通过找规律、做对比，给出最准确的答案。
二、模式识别的历史演变别看今天的模式识别技术风头正劲，其实它的历史可不是一天两天的事。
最早在1950年代，科学家们就已经开始思考如何让机器学会看世界了。
那时候的计算机就像是个大傻子，啥都不懂，啥也做不出来。
可是，人类的脑袋瓜特别灵活，总是能想出办法解决问题。
经过几十年的摸索，到了1970年代，模式识别技术才开始有了雏形。
那时候的技术还不成熟，很多时候就像是瞎猫碰死耗子，搞不懂是啥意思，但也总能搞点小成就。
随着计算能力的提升和算法的进步，到90年代，模式识别才真正进入了一个快速发展的阶段。
各种神经网络、机器学习的理论涌现出来，模式识别也变得越来越精准。
这时候，大家突然意识到，哇，原来机器也能“看”得这么清楚，越来越多的应用开始出现了，从语音识别到图像处理，再到智能推荐，模式识别的技术被广泛运用在各个领域。
现在啊，咱们手机里的面部识别、语音助手、自动驾驶，都是得益于这项技术的进步。
三、模式识别技术的应用领域说到模式识别的应用，简直是五花八门，数不胜数。
最常见的就是在咱们的日常生活中，像你拿手机解锁，指纹、面部、虹膜识别这些，都离不开模式识别的技术。
你看，平时大家都习惯性地拿手机“刷脸”或者“指纹解锁”，殊不知背后正是这项技术在默默地工作。
模式识别的能力不仅仅体现在这些生活小细节上，它在医疗、金融、安防等领域也大有作为。
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
模式识别概述
模式识别概述
模式识别是一种基于对数据、信号或图像的分析和解释，从中发现和提取隐藏的规律
和特征的过程。
它可以帮助我们理解并解释复杂的现象，进行数据预测和分类。
在模式识别中，首先需要进行数据的预处理，这包括数据清洗、去除噪音和不必要的
信息。
接着，通过特征提取，将数据转化为适合模式识别算法处理的形式。
特征可以是简
单的数值或复杂的数据结构。
一旦数据经过预处理和特征提取，就可以应用各种模式识别算法来进行模式的分析和
识别。
常用的模式识别算法包括统计方法（如贝叶斯分类、支持向量机）、神经网络、决
策树等。
这些算法根据输入数据的特点和应用场景的需求，选择最合适的算法进行模式的
分类和识别。
模式识别在各个领域都有广泛的应用。
在医学领域，模式识别可以帮助诊断疾病、分
析医疗图像，提高医疗效能。
在金融领域，模式识别可以用于股票价格预测、欺诈检测等。
在交通领域，模式识别可以用于车辆识别、行人识别等。
模式识别是一种重要的数据分析技术，通过从数据中发现和提取模式和特征，为各个
领域的问题提供了有效的解决方案。
它在未来的发展中将继续扮演重要角色，推动科学技
术的进步。
模式识别mooc题目
模式识别mooc题目【实用版】目录1.模式识别概述2.模式识别在 MOOCs 中的应用3.模式识别 MOOCs 的题目类型4.如何学习模式识别 MOOCs 课程5.模式识别 MOOCs 对学习者的益处正文1.模式识别概述模式识别是一门研究计算机如何识别和分类输入信号的学科。
这些信号可以是数字、图像、声音、文本等各种形式。
模式识别在人工智能领域具有重要地位，被广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
2.模式识别在 MOOCs 中的应用MOOCs（慕课）是一种在线学习平台，提供了大量免费或低成本的优质课程资源。
在 MOOCs 中，模式识别被广泛应用于各种课程，如计算机科学、人工智能、数据挖掘等。
通过学习这些课程，学习者可以掌握模式识别的基本概念、方法和技术，提高自己在相关领域的专业素养。
3.模式识别 MOOCs 的题目类型模式识别 MOOCs 的题目类型主要包括以下几类：（1）基础概念题：这类题目主要测试学习者对模式识别基本概念的理解，如监督学习、无监督学习、半监督学习等。
（2）算法实现题：这类题目要求学习者实现模式识别算法，如支持向量机、决策树、聚类算法等。
（3）应用案例题：这类题目通过具体的应用案例，考察学习者对模式识别方法在实际问题中的运用能力。
（4）综合分析题：这类题目要求学习者对多个模式识别方法进行综合分析，比较其优缺点，选择合适的方法解决实际问题。
4.如何学习模式识别 MOOCs 课程学习模式识别 MOOCs 课程，可以从以下几个方面入手：（1）选择合适的课程：根据自己的兴趣和需求，选择相关领域的优质课程。
（2）学习课程内容：通过观看视频、阅读课程资料等方式，掌握模式识别的基本概念、方法和技术。
（3）动手实践：通过完成课程中的作业和编程练习，提高自己的实际操作能力。
（4）参与讨论：加入课程学习社区，与其他学习者交流心得，共同进步。
5.模式识别 MOOCs 对学习者的益处模式识别 MOOCs 对学习者具有以下益处：（1）提高专业素养：通过学习模式识别 MOOCs 课程，学习者可以了解最新的研究成果和技术发展动态，提高自己在相关领域的专业素养。
图像处理中的模式识别算法研究
图像处理中的模式识别算法研究一、绪论随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，图像处理在各个领域得到越来越广泛的应用。
在图像处理中，模式识别算法是一种非常重要的技术，它可以帮助我们从图像中提取出我们所需要的信息。
二、模式识别算法概述模式识别是指从一组数据中寻找有规律的、相似的部分，并将这些数据分为不同的类别。
在图像处理中，模式识别主要用于将图像中的目标物体与背景区分开来，或者将不同种类的目标物体区分开来。
目前，常见的模式识别算法主要包括以下几种：1. k-近邻算法k-近邻算法是一种比较简单的算法，它的基本思想是：将未知的样本数据与已知数据集中的数据相比较，选取与该样本最相似的k个点，统计这k个点属于哪个类别最多，就将该样本归为这个类别。
2. 支持向量机算法支持向量机是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习算法。
它的基本思想是：通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面，将数据点分为两类。
3. 朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯理论和频率学派的分类器。
它的基本思想是：给定一个待分类的数据样本，用已知的样本数据计算出每种分类的概率，将该样本归为概率最大的那一类。
4. 随机森林算法随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它的基本思想是：通过构建多个决策树来完成分类和回归分析，然后将这些决策树集成起来，得到更加准确的结果。
三、模式识别算法在图像处理中的应用在图像处理中，模式识别算法主要应用于以下几个方面：1. 目标检测目标检测是指从图像中检测出特定目标的过程。
模式识别算法可以帮助我们从图像中提取出目标物体的特征，并将其与已知的样本数据进行比较，从而实现自动目标检测的功能。
2. 图像分类图像分类是指将图像根据特征分为不同的类别。
模式识别算法可以通过比较不同类别的样本数据，学习到每个类别的特征，从而实现图像分类的功能。
3. 图像分割图像分割是指将图像中的像素分为不同的区域。
模式识别算法可以帮助我们在图像中寻找到相似的像素，从而实现图像分割的功能。
C1模式识别概述
C1模式识别概述
模式识别是一门重要的研究领域，它致力于解决那些需要识别模式的
问题。
模式识别涉及应用和理论，能识别出隐含模式，并将其应用在当今
的实际应用中。
简而言之，模式识别是一种算法，它可以从已经收集到的
数据中学习，从而推断给定数据的特征、类别或行为。
模式识别系统包括数据采集、特征分析、分类和识别等。
首先，系统
需要收集有关特征的数据，这些数据通常是以样本的形式呈现的。
样本提
供了系统识别模式所需的输入数据。
其次，系统需要分析所收集的数据，
以提取特征。
这些特征通常是模式识别系统的重要特征，它们用于表达样
本的特点。
系统通过对特征的必要测量来实现这一目的。
系统还需要建立模型，将特征映射为模式。
这些模型通常是概率模型，也可以是其他形式的模型，如神经网络。
模型的建立通常是一个迭代过程，它会通过不断优化模型让其识别模式的能力越来越好。
最后，系统需要进行分类和识别。
分类是将模式归类为不同的类别，
而识别是在模式上识别出特定属性。
模式识别系统通常使用基于规则的方
法对模式进行分类和识别，也可以使用其他算法，如基于机器学习的方法。
模式识别领域的应用非常广泛。
概述-模式识别的基本方法
三、模糊模式识别
模式描述方法： 模糊集合 A={(a,a), (b,b),... (n,n)}
模式判定： 是一种集合运算。用隶属度将模糊集合划分
为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则模糊统计法、二元对比排序法、推理法、
模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点：
由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量， 故往往能反映整体的与主体的特征，从而允许样本有 相当程度的干扰与畸变。 主要缺点： 准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的 应用。
10
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定： 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习
理论基础：概率论，数理统计
主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析
主要优点：
1）比较成熟
2）能考虑干扰噪声等影响
3）识别模式基元能力强
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
3
二、句法模式识别
模式描述方法： 符号串，树，图
概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别 二、句法模式识别 三、模糊模式识别 四、人工神经网络法 五、人工智能方法
1
一、统计模式识别
模式描述方法： 特征向量 x
( x1 ,
x2 ,,
xn
)
模式判定：
模式类用条件概率分布P(X/i)表示,m类就有 m个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。
2
一、统计模式识别
12
五、逻辑推理法（人工智能法）
模式描述方法： 字符串表示的事实
模式识别培训课程课件
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。
计算机 二级学科 模式识别
计算机二级学科模式识别摘要：一、模式识别的概述1.模式识别的概念2.模式识别的发展历程3.模式识别在计算机科学中的重要性二、模式识别的主要方法1.统计学习方法2.机器学习方法3.深度学习方法三、模式识别在各领域的应用1.图像识别2.语音识别3.自然语言处理4.生物信息学四、我国模式识别的研究现状与前景1.我国模式识别的研究历程2.我国模式识别的研究现状3.我国模式识别的发展前景与挑战正文：模式识别作为计算机科学的一个二级学科，研究的主要是如何让计算机自动地识别模式，包括图像、声音、文字等各种形式的数据。
模式识别的发展历程可以追溯到上世纪五六十年代，随着计算机技术的发展，模式识别逐渐成为计算机科学的一个重要领域。
模式识别的主要方法包括统计学习方法、机器学习方法和深度学习方法。
统计学习方法主要通过建立统计模型来进行模式识别，例如支持向量机、决策树等算法。
机器学习方法则是通过训练数据来提高模式的识别能力，例如k近邻、神经网络等算法。
而深度学习方法则是近年来模式识别领域的重要突破，通过多层神经网络模型，可以自动地学习复杂的特征，从而实现高效的模式识别。
模式识别技术在各领域都有广泛的应用。
在图像识别领域，模式识别可以实现对图像的自动分类和识别，例如人脸识别、车牌识别等。
在语音识别领域，模式识别可以实现对语音信号的自动转换为文字，例如苹果的Siri、谷歌的语音识别等。
在自然语言处理领域，模式识别可以实现对自然语言的自动理解和生成，例如机器翻译、情感分析等。
在生物信息学领域，模式识别可以用于对基因序列、蛋白质序列等进行分析和识别。
我国模式识别的研究起步于上世纪七十年代，经过几十年的发展，我国模式识别的研究已经取得了显著的成果。
我国模式识别的研究现状主要表现在，不仅在理论研究上取得了一定的突破，而且模式识别技术在各个领域都有广泛的应用。
然而，与发达国家相比，我国模式识别的研究还存在一定的差距，特别是在深度学习等前沿领域。
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 ：模式识别概述.ppt
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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
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询，侦听，机器故障判断。
8. 军事应用
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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
模式识别技术
模式识别技术第一篇：模式识别技术概述模式识别技术指的是通过对样本进行学习，从中总结出规律和特征，并利用这些规律和特征来对新数据进行分类和判别的一种技术。
它广泛应用于人工智能、计算机视觉、模式识别、生物医药、语音识别等领域。
模式识别技术的主要任务是分类、判别、聚类和重构。
分类是将样本分为若干类别，判别是在给定样本类别的情况下，对新数据进行分类，聚类是根据数据的相似度将数据分为若干组，而重构则是利用数据的特征对其进行重新构建。
模式识别技术的核心是分类器，其主要作用是将输入数据进行分类。
常用的分类器有支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等。
在模式识别技术的应用中，数据预处理是一个必不可少的步骤。
一般来说，数据预处理包括数据的采集、清洗、归一化、特征提取等。
其中，特征提取是非常关键的一环，因为特征的好坏直接决定了分类器的效果。
常用的特征提取方法有主成分分析、线性判别分析、独立成分分析等。
总的来说，模式识别技术是一种自动化的数据分析方法，具有广泛的应用前景。
它能够识别、分类、聚类、重构数据，为各种应用提供支持和应用场景。
第二篇：模式识别技术在计算机视觉中的应用随着计算机技术的不断发展，计算机视觉在工业、农业、医学等领域的应用越来越广泛。
而模式识别技术在计算机视觉中的应用则是至关重要的。
在计算机视觉中，模式识别技术常被用于目标检测、人脸识别、图像分割等方面。
以目标检测为例，模式识别技术可以对图像中的目标进行识别和定位，从而实现对目标的自动检测。
目前，常用的目标检测算法有基于卷积神经网络的深度学习方法、基于特征的传统方法等。
人脸识别是模式识别技术在计算机视觉领域中的另一项重要应用。
人脸识别技术可以将人脸图像与已有人脸库中的图像进行匹配，从而识别出人员身份。
常用的人脸识别算法有基于皮肤特征的方法、基于特征的传统方法以及使用深度学习实现的方法等。
图像分割可以将图像分为若干区域，对图像进行分析和处理。
模式识别技术在图像分割中的应用主要是通过对图像中的特征进行提取和分类，以实现对图像的分割。
模式识别 教学大纲
模式识别教学大纲一、引言模式识别是现代科学和工程领域的重要分支，它研究如何通过计算机算法和技术，从大量的数据中自动识别和学习出模式，并用于分类、预测和决策等各种应用。
本教学大纲旨在介绍模式识别的基本概念和理论，培养学生综合运用数学、统计学和计算机科学等知识，解决实际问题的能力。
二、教学目标1. 了解模式识别的基本理论和方法，能够对模式识别问题进行准确定义和分析；2. 学习并掌握常用的模式识别算法和技术，包括特征提取、特征选择、分类器设计等；3. 培养学生的数据分析和模式识别的能力，能够独立解决实际问题，并进行科学性评估。
三、教学内容与安排1. 模式识别基础1.1 模式识别概述1.2 模式识别的主要任务和应用1.3 模式识别的基本流程1.4 模式识别的评价指标2. 特征提取与选择2.1 特征的表示与选择2.2 特征空间与特征提取方法2.3 维数约简和特征选择方法3. 模式分类与学习3.1 概率论与统计学基础3.2 模式分类的基本概念3.3 判别函数和决策面3.4 常用分类算法的原理和应用4. 机器学习方法4.1 监督学习与无监督学习4.2 主成分分析与聚类分析4.3 支持向量机和神经网络5. 模式识别系统的设计与评估5.1 模式识别系统的组成5.2 数据集划分和交叉验证5.3 模式识别系统的评价指标5.4 模式识别系统性能的提升与优化四、教学方法与手段1. 理论教学通过讲授基本概念、原理和方法，学生理解和掌握模式识别的理论基础。
2. 实践教学组织学生进行编程实验和数据分析，通过实际操作加深对模式识别方法的理解。
3. 课堂讨论提供案例和实际问题，引导学生进行主动讨论和思考，培养解决问题的能力。
4. 作业与项目布置作业和课程项目，要求学生独立实现和解决实际的模式识别问题。
五、教学评估与成绩评定1. 平时表现（20%）包括课堂参与、作业完成情况和实验报告等。
2. 课程项目（30%）要求学生独立完成一项实际模式识别任务，并提交相应的报告和结果。
1模式识别概述
概念
图像处理
图 像
模式识别
描 述
计算机图 形学
模式识别学科位置
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
二级学科：控制理论与控制工程、模式识别与智 能系统、系统工程等
西方：没有自动控制系
自动控制：电子工程系、机械工程系 模式识别：电子工程系、计算机科学系
第一章 模式识别概述
第一章 模式识别概述
4
模式识别和模式的概念
识别是时时刻刻发生的活动 识别（Recognition)—再认知（Re-Cognition) 主要研究相似 分类问题 相似和分类 相似 分类
有监督分类 无监督分类
概念
与其他学科的关系
统计学 人工智能 机器学习 运筹学与最优化
第一章 模式识别概述
5
模式识别与其他学科的关系
支持向量机、核方法：1990s1990s多分类器、集成学习：1990sBayes学习：1990s1990s-: 模式识别技术大规模应用
第一章 模式识别概述
13
模版匹配
方法
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，例如求相关或距离 根据相似性（相关性或距离）大小进行决策 优点：直接、简单 缺点：适应性差 扩展：弹性模版法
第一章 模式识别概述
14
统计方法
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
本课程的重点内容
第一章 模式识别概述
15
句法方法
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• 模式识别的许多理论和基本方法方面的问题还远没有
得到解决
• 新问题层出不穷 • 传统方法均存在一定的局限性
模式识别，第一章
31
模式识别的理论基础
• 概率论与数理统计 • 随机过程 • 线性代数 • 优化方法 • 形式语言学
模式识别，第一章
32
模式识别的基本方法
模式识别方法
模式识别，第一章
4
• 预处理（preprocessing）
• 去除干扰，图像增强 • 采用图像分割技术将不同的鱼分离开来，或者将鱼同背景分
开
• 特征提取（feature extraction）
• 将每条鱼的数据送入特征提取器，通过测量特定的“特征”
或“属性”来简化原始数据类
• 将特征送入分类器，以便进行分类
模式识别，第一章
23
模式识别的产生与发展 • 随着计算机技术的发展， 60年代后模式识别迅速发展为一门相
对独立的新兴交叉学科
• 明确的问题定义、严格的数学基础、坚实的理论框架、丰富的
理论和应用成果、广阔的应用前景
模式识别，第一章
24
模式识别的相关学科
机器学习
人工智能 模式识别
计算机视觉
心理生物学
模式识别，第一章
19
• 分类系统的目标是对未知的样本正确分类，而不
仅仅是对训练样本分类
• 必须在模型复杂度和推广能力之间进行折中考虑
最优模型
模式识别，第一章
鲑鱼
20 鲈鱼
优化的判别边界
模式识别，第一章
21
什么是模式识别？
• 定义
• 利用机器（计算机）模仿人脑对现实世界各种事物进行描
述、分类、判断和识别的过程。
模式识别，第一章
鲑鱼
10 鲈鱼
分类标准
模式识别，第一章
11
• 判别边界与判别代价
• 无论采用哪一种特征进行分类都有代价：误判 • 上述判别边界假设将鲑鱼误判为鲈鱼和将鲈鱼误判为鲑鱼的
代价相等（对称代价）
• 非对称代价：调整判别边界的位置
决策论
模式识别，第一章
鲑鱼
12 鲈鱼
调整判别边界，减小判别代价
模式识别，第一章
5
鲑鱼
鲈鱼
模式识别，第一章
l
6
• 分类（Classification）
• 根据先验知识：鲈鱼长度一般要比鲑鱼大 • 选择长度（length）作为可能的分类特征 • 获取足够多的样本（训练样本）进行统计（直方图） • 确定合适的长度临界值 L* 作为分类标准
模式识别，第一章
7
鲑鱼
经典方法 现代方法
统计决策 方法
句法方法
神经网络 方法
模糊模式 识别
模式识别，第一章
33
模式识别的基本方法
• 统计决策法
• 基于模式的定量描述与统计规律的识别方法，是模式识别最
经典、最成熟的方法，目前广泛应用于模式识别的各个领域
• 原理：
样本 观测值 特征 概率统计 决策准则
分类
模式识别，第一章
34
模式识别的基本方法
• 统计方法
鲑鱼
鲈鱼
决策标准：判别边界
模式识别，第一章
35
模式识别的基本方法
• 句法方法
• 基于模式的空间结构特征的定性描述与形式语言学的方法，
广泛应用于字符识别、图像识别等领域
• 原理：
样本 基元 字符串 形式语言 文法
认知科学
模式识别，第一章
25
模式识别的应用
• 语音识别与理解（Speech recognition）
• 语音识别 • 说话人识别 • 语种识别 • 语音情感识别 • 特定人、非特定人 • 母语、非母语 • 孤立音、连续音
模式识别，第一章
26
模式识别的应用
• 字符识别（Character Recognition）
第一章: 模式识别概述
2
一个例子
• 通过光学感知手段，将传送带上的鱼进行自动分类
鱼类
鲈鱼 鲑鱼
模式识别，第一章
3
• 问题分析
• 架设一台摄影像机，拍摄若干样品的图像 • 提取用于区分两类鱼的有效特征(feature)
• 长度 • 光泽度 • 宽度 • 鳍的数目和形状 • 嘴的位置，等等…….
• 上述参数即是我们对两类鱼进行分类的备选特征
• 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器。
模式识别，第一章
22
模式识别的产生与发展
• 起源于20世纪40年代
• 研究初期，模式识别被看作动物所具有的自然生理现象，很
多人认为不值得研究。
• 当人们试图使计算机去具有人脑的识别能力后，模式识别的
难度和重要性才得以重视。
鲈鱼
分类标准
模式识别，第一章
8
• 单一的特征判据（长度）不足以完全正确分类 • 无论怎样确定临界值，都有无法仅凭长度就把两类鱼截
然分开
模式识别，第一章
9
• 选择光泽度（lightness）作为分类特征 • 获取足够多的样本（训练样本）进行统计（直方图） • 确定合适的光泽度临界值x*作为分类标准 • 以光泽度为分类特征，两类鱼的分离性更好！
• 手写体 • 印刷体 • 汉字、英文、阿拉伯数字
模式识别，第一章
27
模式识别的应用
• 生物特征识别
• 指纹识别 • 掌纹识别 • 人
• 生物医学信号识别
• 心电图、心音、多普勒生物信号、染色体、DNA序列
• 图像检索 • 军事目标跟踪与识别 • 遥感图像处理
模式识别，第一章
29
研究模式识别的意义
• 通过模式识别的研究和应用，提高和扩展计算机的应
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
模式识别，第一章
30
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
模式识别，第一章
13
• 为获取更好的分类效果，组合运用多个特征 • 选取光泽度（lightness）和宽度（width）作为分
类特征
鱼
xT = [x1, x2]
Lightness Width
• 特征向量：xT = [x1, x2]
模式识别，第一章
鲑鱼
14 鲈鱼
判别标准：判别边界
组合特征优于单一特征
模式识别，第一章
• 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？
15 模式识别，第一章
16
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？
模式识别，第一章
17
鲑鱼
鲈鱼
复杂的模型
模式识别，第一章
18
• 复杂的模型可保证对所有训练样本正确分类 • 过于复杂的模型将导致复杂的判别曲线 • 新模式推广能力差