模式识别(配套教材《现代模式识别》)
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1.1 概述－模式识别系统
待识 数据采集 二次特征 对象 特征提取 提取与选择
分类 识别结果 识别
训练 数据采集 样本 特征提取
人工 改进采集 干预 提取方法
二次特征提 取与选择
改进特征提 取与选择
改进分类 识别规则
制定改进分 类识别规则
正确率 测试
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1.1 概述－模式识别系统
分类 识别结果 识别
数通分预字常类处化在能识理—采描别这—集述是个比信对根环特息象据节流过的事的程元先内中素确容，很定很还多的广要，分泛去为类，除节规与所约则要获资对解取源前决信和面的息提选具取 中高的体的处特问噪理征题声速进有，度行关增，分，强有类例有时（如用更即，的为识从信了别图息可）象等行。中工性将作，汽。在车这满车种足牌使分的信类号息识码 纯别识化正别的确出处率来理要，过求就程的需叫条要做件先信下将息，车的按牌预某从处种图理准像。则中尽找量出选来用，对再 正对确车分牌类进识行别划作分用，较将大每的个特数征字。分使别得划用分较开少。的做特到 征这就一能步完以成后分，类才识能别对任每务个。数字进行识别。以上工
100元
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1.1 概述－系统实例
5元 10元 20元 50元 100元
长度(mm) 136 141 146 151 156
宽度(mm) 63 70 70 70 77
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1.1 概述－系统实例
5元 10元 20元 50元 100元
磁性 有 有 有 有 有
金属条位置(大约) 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、 血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可 能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。 当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是 说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析 这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判 断，不正常情况还要指出是什么问题。
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★教材/参考文献
●孙即祥，现代模式识别，国防科技大学出
版社，2003年。
●吴逸飞译，模式识别－原理、方法及应用，
清华大学出版社，2003年。
●李晶皎等译，模式识别（第三版），电子
工业出版社，2006年。
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讲授课程内容及安排
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习
模式识别
主讲： 蔡宣平 教授 电话： 73441（O）,73442（H） E-mail：xpcai@nudt.edu.cn 单位: 电子科学与工程学院信息工程系
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关于本课程的有关说明
★ 课程对象 ★ 相关学科 ★ 教学方法 ★ 教学目标 ★ 基本要求 ★ 教材/参考文献
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2
★ 课程对象
●信息工程专业本科生的专业课 ●学院硕士研究生的学位课 ●学院博士研究生的必修课之一
各类空间（Space)的概念
模 对象空间 式 识 模式空间 别 三 大 特征空间 任 务 类型空间
模式采集：从客观世界（对象 空间）到模式空间的过程称为 模式采集。
特征提取和特征选择：由模式 空间到特征空间的变换和选择。
类型判别：特征空间到类型空 间所作的操作。
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1.1 概述－模式识别系统
待识 数据采集 二次特征 对象 特征提取 提取与选择
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★ 相关学科
●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算）
●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉
等等
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★ 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 实例教学：通过实例讲述如何将所学
知识运用到实际应用之中
●避免引用过多的、繁琐的数学推导
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★ 教学目标
测试集：在设计识别和分类系统时没有用过的 独立样本集。
系统评价原则：为了更好地对模式识别系统性
能进行评价，必须使用一组独立于训练集的测
试集对系统进行测试。
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例:汽车车牌识别
从摄像头获取包含车牌的彩色图象 车牌定位和获取 字符分割和识别
输入图象
特征提取
粗略定位
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20
5元
反 射 光 波 形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 ຫໍສະໝຸດ Baidu 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光 透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
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1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。
●掌握模式识别的基本概念和方法 ●有效地运用所学知识和方法解决实际问题 ●为研究新的模式识别的理论和方法打下基础
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★ 基本要求
●基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。
●提高：能够将所学知识和内容用于课题研究， 解决实际问题。
●飞跃：通过模式识别的学习，改进思维方式， 为将来的工作打好基础，终身受益。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描 述（定量的或结构的描述），是取自客观世界 的某一样本的测量值的集合（或综合）。
概念
特征(Features)：能描述模式特性的量（测
量值）。在统计模式识别方法中，通常用一 个矢量 xx 表 示(x ，1,称x2 之, 为特,x 征n)矢量，记为
模式识别系统的主要环节： 特征提取： 符号表示，如长度、波形、。。。 特征选择： 选择有代表性的特征，能够正确分类 学习和训练：利用已知样本建立分类和识别规则 分类识别： 对所获得样本按建立的分类规则进行
分类识别
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1.1 概述－系统实例
纸币识别器对纸币按面额进行分类
5元
面额
10元 20元
50元
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第一章 引论
1.1 概述 1.2 特征矢量和特征空间 1.3 随机矢量的描述 1.4 正态分布
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概念
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个 样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一 样本归属于多个类型中的某个类型。
样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。 如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。
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1.1 概述－模式识别系统
待识 数据采集 二次特征 对象 特征提取 提取与选择
分类 识别结果 识别
训练 数据采集 样本 特征提取
人工 改进采集 干预 提取方法
二次特征提 取与选择
改进特征提 取与选择
改进分类 识别规则
制定改进分 类识别规则
正确率 测试
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1.1 概述－模式识别系统
分类 识别结果 识别
数通分预字常类处化在能识理—采描别这—集述是个比信对根环特息象据节流过的事的程元先内中素确容，很定很还多的广要，分泛去为类，除节规与所约则要获资对解取源前决信和面的息提选具取 中高的体的处特问噪理征题声速进有，度行关增，分，强有类例有时（如用更即，的为识从信了别图息可）象等行。中工性将作，汽。在车这满车种足牌使分的信类号息识码 纯别识化正别的确出处率来理要，过求就程的需叫条要做件先信下将息，车的按牌预某从处种图理准像。则中尽找量出选来用，对再 正对确车分牌类进识行别划作分用，较将大每的个特数征字。分使别得划用分较开少。的做特到 征这就一能步完以成后分，类才识能别对任每务个。数字进行识别。以上工
100元
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1.1 概述－系统实例
5元 10元 20元 50元 100元
长度(mm) 136 141 146 151 156
宽度(mm) 63 70 70 70 77
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1.1 概述－系统实例
5元 10元 20元 50元 100元
磁性 有 有 有 有 有
金属条位置(大约) 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、 血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可 能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。 当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是 说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析 这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判 断，不正常情况还要指出是什么问题。
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★教材/参考文献
●孙即祥，现代模式识别，国防科技大学出
版社，2003年。
●吴逸飞译，模式识别－原理、方法及应用，
清华大学出版社，2003年。
●李晶皎等译，模式识别（第三版），电子
工业出版社，2006年。
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讲授课程内容及安排
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习
模式识别
主讲： 蔡宣平 教授 电话： 73441（O）,73442（H） E-mail：xpcai@nudt.edu.cn 单位: 电子科学与工程学院信息工程系
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关于本课程的有关说明
★ 课程对象 ★ 相关学科 ★ 教学方法 ★ 教学目标 ★ 基本要求 ★ 教材/参考文献
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★ 课程对象
●信息工程专业本科生的专业课 ●学院硕士研究生的学位课 ●学院博士研究生的必修课之一
各类空间（Space)的概念
模 对象空间 式 识 模式空间 别 三 大 特征空间 任 务 类型空间
模式采集：从客观世界（对象 空间）到模式空间的过程称为 模式采集。
特征提取和特征选择：由模式 空间到特征空间的变换和选择。
类型判别：特征空间到类型空 间所作的操作。
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1.1 概述－模式识别系统
待识 数据采集 二次特征 对象 特征提取 提取与选择
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★ 相关学科
●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算）
●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉
等等
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★ 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 实例教学：通过实例讲述如何将所学
知识运用到实际应用之中
●避免引用过多的、繁琐的数学推导
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★ 教学目标
测试集：在设计识别和分类系统时没有用过的 独立样本集。
系统评价原则：为了更好地对模式识别系统性
能进行评价，必须使用一组独立于训练集的测
试集对系统进行测试。
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例:汽车车牌识别
从摄像头获取包含车牌的彩色图象 车牌定位和获取 字符分割和识别
输入图象
特征提取
粗略定位
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5元
反 射 光 波 形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 ຫໍສະໝຸດ Baidu 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光 透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
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1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。
●掌握模式识别的基本概念和方法 ●有效地运用所学知识和方法解决实际问题 ●为研究新的模式识别的理论和方法打下基础
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★ 基本要求
●基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。
●提高：能够将所学知识和内容用于课题研究， 解决实际问题。
●飞跃：通过模式识别的学习，改进思维方式， 为将来的工作打好基础，终身受益。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描 述（定量的或结构的描述），是取自客观世界 的某一样本的测量值的集合（或综合）。
概念
特征(Features)：能描述模式特性的量（测
量值）。在统计模式识别方法中，通常用一 个矢量 xx 表 示(x ，1,称x2 之, 为特,x 征n)矢量，记为
模式识别系统的主要环节： 特征提取： 符号表示，如长度、波形、。。。 特征选择： 选择有代表性的特征，能够正确分类 学习和训练：利用已知样本建立分类和识别规则 分类识别： 对所获得样本按建立的分类规则进行
分类识别
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1.1 概述－系统实例
纸币识别器对纸币按面额进行分类
5元
面额
10元 20元
50元
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第一章 引论
1.1 概述 1.2 特征矢量和特征空间 1.3 随机矢量的描述 1.4 正态分布
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概念
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个 样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一 样本归属于多个类型中的某个类型。
样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。 如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。