模式识别课件

+ 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64x64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。
文本分类 文本图像分析 工业自动化 数据挖掘 多媒体数据库检索 生物特征识别 语音识别 生物信息学 遥感
+ 如果样本的类别数是已知的，先用一组已
知类别作为训练集，建立判别模型，再用 建立的模型根据相似性原则来对未知样本 进行识别，称为判别分析。判别分析是在 事先知道类别特征的情况下建立判别模型 对样本进行识别归属，是一种有监督模式 识别。
+ 如果预先不知道样本的类别，要在学习过
程中根据样本的相似性对被识别的样品进 行识别分类和归类，称为聚类分析。聚类 分析是完全依靠样本自然特性进行识别的 方法，是一种无监督模式识别。
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结构模式识别是用模式的基本组成元 素（基元）及其相互间的结构关系对模式 进行描述和识别的方法。在多数情况下， 可以有效地用形式语言理论中的文法表示 模式的结构信息，因此也常称为句法模式 识别。
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一个句法模式识别系统包括预处理、 模式表达、文法推断和句法分析四个主要 部分
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+ 存在于时间和空间中可观察的事物，如果
我们可以区别他们是否相同或相似，都可 以称为模式 + 模式（Pattern）其实就是解决某一类问题 的方法论。把解决某类问题的方法总结归 纳到理论高度，那就是模式
+ 模式一词的指涉范围甚广，它标志了物件
之间隐藏的规律关系，而这些物件并不必 然是图像、图案，也可以是数字、抽象的 关系、甚至思维的方式。模式强调的是形 式上的规律，而非实质上的规律。前人积 累的经验的抽象和升华。简单地说，就是 从不断重复出现的事件中发现和抽象出的 规律，似解决问题的经验的总结。只要是 一再重复出现的事物，就可能存在某种模 式。
+ 用计算机实 现人对各种事物或现象的分析,
描述,判断,识别 + 从数学角度而言，模式识别也是一个数学 建模过程。只是给出的是定性结论而不是 定量指标
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。