模式识别知识点
模式识别复习重点总结

1.线性判别方法(1)两类:二维及多维判别函数,判别边界,判别规则 二维情况:(a )判别函数: ( ) (b )判别边界:g(x)=0; (cn 维情况:(a )判别函数: 也可表示为:(b )判别边界:g 1(x ) =W T X=0(c )判别规则:(2)多类:3种判别方法(函数、边界、规则)(A)第一种情况:(a)判别函数:M 类可有M 个判别函数(b) 判别边界:ωi (i=1,2,…,n )类与其它类之间的边界由 g i (x )=0确定(c)(B)第二种情况:(a)判别函数:有 M (M _ 1)/2个判别平面(b) 判别边界: (c)判别规则:(C)第三种情况:(a)判别函数: (b) 判别边界:g i (x ) =g j (x ) 或g i (x ) -g j (x ) =0(c)判别规则:32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数,21,x x w 12211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(为增值模式向量。
,=为增值权向量,Tn n T n n x x x x X w w w w W )1,...,,(),,...,,(21121+=+XW x g Tij ij =)(0)(=x g ij j i x g ij ≠⎩⎨⎧∈→<∈→>j ix 0x 0)(ωω当当权向量。
个判别函数的为第式中i w w w w W T in in i i i ),,,...,,(121+=XW x g K k =)(⎩⎨⎧∈=小,其它最大,当i Tki x X W x g ω)(2.分段线性判别方法1)基于距离:(1)子类,类判别函数 (2)判别规则(1)子类:把ωi 类可以分成l i 个子类:∴ 分成l 个子类。
子类判别函数:在同类的子类中找最近的均值 (2)判别规则: 这是在M 类中找最近均值。
模式识别的基本理论与方法

模式识别的基本理论与方法模式识别是人工智能和计算机科学领域中的一个重要分支,也是现代科学技术中广泛应用的一种技术手段。
它涉及到从大量的数据中自动识别出某种模式的过程,其应用领域非常广泛,如人脸识别、指纹识别、语音识别等领域。
一、模式识别的基本理论模式是事物或现象中简单重复的部分或整体,模式识别是通过对数据进行分类、聚类等方式分析、发现事物或现象中的规律性,并将其应用于实际生产和科学研究中。
模式识别的基本理论主要包括数据分析、统计学、人工神经网络及算法模型等。
1. 数据分析数据分析是模式识别的一个重要组成部分,它是指通过对数据进行收集、分析、处理和应用,从中发现有用的信息以及可用于决策或预测的模型。
数据分析可以采用统计学、机器学习、人工神经网络等方法,无论采用何种方法,数据分析的目的都是找到数据表达的规律和模式。
2. 统计学统计学是模式识别所使用的数学工具之一,主要通过收集和分析数据来提供决策支持和预测结果。
统计学的主要应用领域包括控制过程、质量控制、风险评估和数据挖掘等。
3. 人工神经网络人工神经网络是一种基于人类大脑神经结构的人工智能技术,它通过对输入的数据进行处理、学习,将数据转换为信号输出,以此模拟人脑的神经网络功能。
人工神经网络可以应用于图像识别、音频识别等领域。
4. 算法模型算法模型是模式识别的基本理论之一,它是指在进行数据分析和处理的时候所采用的算法模型。
常用的算法模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。
二、模式识别的方法模式识别的方法主要包括监督学习、无监督学习和半监督学习。
1. 监督学习监督学习是指在训练模型时,数据集中已知了对应的标签或类别信息。
监督学习的主要步骤是将已知数据输入到模型中进行训练,训练好的模型之后可以将未知的数据进行分类或预测处理。
监督学习包括分类和回归两种类型。
2. 无监督学习无监督学习是指在训练模型时,数据集中没有对应的标签或类别信息。
无监督学习的主要步骤是将数据输入到模型中进行训练,训练好的模型之后可以从数据中提取出特定的模式、结构或规律。
模式识别的基本内容

模式识别的基本内容
模式识别是一种通过对数据进行学习和分类的过程,从而获得对未知数据的预测能力。
其基本内容包括以下几个方面:
1. 数据预处理:对原始数据进行预处理,包括数据清洗、数据缺失值处理、数据标准化等。
2. 特征提取:从原始数据中提取出有用的特征,以便于后续的学习和分类。
3. 特征选择:选择最能代表数据的特征,以提高学习和分类的准确性和效率。
4. 模型选择:选择适合数据的模型,包括无监督学习、监督学习、半监督学习等。
5. 模型训练:通过对数据进行学习,获得模型参数,以便于对新数据进行分类。
6. 模型评估:对模型的准确性和效率进行评估,以判断模型的好坏和适用性。
7. 应用领域:模式识别在各个领域都有广泛应用,包括语音识别、图像识别、文本分类、信号处理、金融风险评估等。
以上是模式识别的基本内容,掌握了这些内容,可以更好地理解和应用模式识别技术。
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模式识别讲义_(80pp)

第一章 绪论1.1模式和模式识别模式识别是一门很受人们重视的学科。
早在30年代就有人试图以当时的技术解决一些识别问题,在近代,随着计算机科学技术的发展和应用,模式识别才真正发展起来。
从60年代至今,在模式识别领域中已取得了不少成果。
它的迅速发展和广泛应用前景引起各方面的关注。
模式识别属于人工智能范畴,人工智能就是用机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。
在这里,“智能”指的是人类在认识和改造自然的过程中表现出来的智力活动的能力。
例如:通过视觉、听觉、触觉等感官接受图象、文字、声音等各种自然信息去认识外界环境的能力;将感性知识加工成理性知识的能力,即经过分析、推理、判断等思维过程而形成概念、建立方法和作出决策的能力;经过教育、训练、学习不断提高认识与改造客观环境的能力‘对外界环境的变化和干扰作出适应性反应的能力等。
模式识别就是要用机器去完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的自然信息的那些工作。
虽然模式识别与人工智能关系很密切,但是发展到现在,它已经形成了独立的学科,有其自身的理论和方法。
在许多领域中,模式识别已有不少比较成功的实际应用。
模式的概念: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;声音、语言;心电图、脑电图、地震波等;社会经济现象、某个系统的状态等,都是模式。
模式识别:模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。
如,我们要听某一门课,必须做以下识别:1)看课表—文字识别;2)找教室和座位—景物识别;3)听课—声音识别。
再比如,医生给病人看病:1)首先要了解病情;问2)再做一些必要的检验;查3)根据找到的能够诊断病情的主要特征,如体温、血压、血相等,做出分类决策,即诊断。
对于比较简单的问题,可以认为识别就是分类。
如,对于识别从“0”到“9”这十个阿拉伯数字的问题。
对于比较复杂的识别问题,就往往不能用简单的分类来解决,还需要对待识别模式的描述。
模式识别笔记

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。
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)。
特征(Features):能描述模式特性的量(某一模式的测量值集合中的同一量)。
在统计模式识别方法中,通常用一个矢量x 表示,称之为特征矢量,记为12(,,,)n x x x x '=。
(一个特征矢量描述一种模式) 模式类(Class):具有某些共同特性的模式的集合。
模式识别的三大任务模式采集: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。
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一、统计模式识别 模式描述方法:特征向量 12(,,,)n x x x x '= 模式判定:模式类用条件概率分布P(X/wi)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。
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二、句法模式识别 模式描述方法:符号串,树,图 模式判定:是一种语言,用一个文法表示一个类,m 类就有m 个文法,然后判定未知模式遵循哪一个文法。
主要方法:自动机技术、CYK 剖析算法、Early 算法、转移图法主要优点:1)识别方便,可以从简单的基元开始,由简至繁。
模式识别总结

模式识别压轴总结
另外,使用欧氏距离度量时,还要注意模式样本测量值的选取,应该是有效 反映类别属性特征(各类属性的代表应均衡) 。但马氏距离可解决不均衡(一个 多,一个少)的问题。例如,取 5 个样本,其中有 4 个反映对分类有意义的特征 A,只有 1 个对分类有意义的特征 B,欧氏距离的计算结果,则主要体现特征 A。
信息获取 预处理 特征提取与选择 聚类 结果解释
1.4 模式识别系统的构成 基于统计方法的模式识别系统是由数据获取, 预处理, 特征提取和选择, 分类决策构成
2
模式识别压轴总结
1.5 特征提取和特征选择 特征提取 (extraction):用映射(或变换)的方法把原始特征变换为较少 的新特征。 特征选择(selection) :从原始特征中挑选出一些最有代表性,分类性能最 好的特征 特征提取/选择的目的,就是要压缩模式的维数,使之便于处理。 特征提取往往以在分类中使用的某种判决规则为准则,所提取的特征使在 某种准则下的分类错误最小。为此,必须考虑特征之间的统计关系,选用 适当的变换,才能提取最有效的特征。 特征提取的分类准则:在该准则下,选择对分类贡献较大的特征,删除贡 献甚微的特征。 特征选择:从原始特征中挑选出一些最有代表性、分类性能最好的特征进 行分类。 从 D 个特征中选取 d 个,共 CdD 种组合。 - 典型的组合优化问题 特征选择的方法大体可分两大类: Filter 方法:根据独立于分类器的指标 J 来评价所选择的特征子集 S,然后 在所有可能的特征子集中搜索出使得 J 最大的特征子集作为最优特征子 集。不考虑所使用的学习算法。 Wrapper 方法:将特征选择和分类器结合在一起,即特征子集的好坏标准 是由分类器决定的,在学习过程中表现优异的的特征子集会被选中。
模式识别知识点

1.贝叶斯公式2.两分类最小错误率贝叶斯决策的四种形式(两个跟似然比有关系)3.最小风险贝叶斯决策4.两分类的最小风险贝叶斯决策,以及似然比的形式5.假阳性率、假阴性率、特异度、灵敏度6.Neyman-Pearson准则是干嘛的7.两分类时错误率的表达式,以及平均错误率的定义8.推导Neyman-Pearson决策9.Neyman-Pearson判决准则10.从单变量正态分布函数到多元正态分布函数(x从1维到d维)11.类条件概率密度为正态分布下的判别函数12.2Σσi I=下的判别函数(两种形式)、决策面方程13.ΣΣi=下的判别函数、决策面方程14.先验概率不等向什么方向移动15.ΣΣi j≠下的判别函数16.正态分布模式(协方差矩阵相等)下的对数似然比17.正态分布下,二分类先验概率相等,0-1损失函数,求错误率18.离散概率模型下的对数似然比19.推导离散概率模型下的判决函数20.极大似然估计的过程,PPT上P14的题目21.回顾正态分布的极大似然估计P1622.贝叶斯估计里面的条件风险和期望风险23.平方误差损失函数的条件下,θ的贝叶斯估计量是啥24.贝叶斯估计的一般步骤25.贝叶斯学习,N个样本与N-1个样本后验概率递推式26.单变量正态分布,已知方差,求均值的估计值P4227.了解期望最大算法(EM)P4828.隐马尔科夫模型里面的转移概率和发射概率29.估值问题的前向算法(求和)30.解码问题的思想,维特比方法的迭代式(找最大)31.概率密度函数在小区域内的估计32.最近邻法的错误率的范围33.k-近邻法的思路34.近邻法的快速算法有哪两个35.顶建立结构计算法的过程36.剪辑近邻法的思想37.parzen窗函数的性质以及常见parzen窗(核)函数38.窗(核)函数的实质是啥39.概率神经网络的训练和分类过程40.两类可分性判据Jij具有的性质41.类间离散度矩阵Sb和类内离散度矩阵Sw42.熵是越大越有助于分类还是越小越有助于分类43.Shannon熵和平方熵,熵可分离判据44.t-test中t的表达式以及自由度的表达式45.会写搜索树(构建搜索树,同一父节点,子节点J左小右大)46.搜索树的性质,一些概念,后继子节点数的计算公式47.分支定界算法(BAB)的要点48.搜索树左边还是右边的结构简单49.同一级中(同一父节点),J的值左边大还是右边大50.回顾特征选择的遗传算法51.wrapper方法的思想:直接把最终将要使用的模型的性能作为特征子集的评价标准,最终为给定的模型选择最有利于其性能的特征子集,缺点是需要多次训练模型52.PCA的基本步骤,协方差矩阵如何计算,矩阵求特征值、向量53.最优描述的K-L变换的基本过程54.为什么是最优?(均方误差)55.感知器、线性回归、Logistic要对样本增广化,即X0=156.感知器算法权重更新公式57.权重向量(不含W0)与分类面垂直58.感知器算法里面的两个不等式(一个有关理想权重和T次权重相似度,一个有关权重的模值)59.Pocket算法的思想60.根据线性回归损失函数梯度为0推导理想的权重61.广义逆是啥62.线性回归的损失函数63.自适应动态学习率与PMSProp64.动量法(Momentum)的权值更新公式65.随机梯度下降法(SGD)与批量(batch)的思想66.逻辑斯蒂函数是啥67.逻辑斯蒂函数的导数是啥68.逻辑斯蒂函数的交叉熵损失69.交叉熵损失的梯度是啥70.总结三个线性模型的Lin,画出函数曲线,总结三个的特点71.Fisher线性判别函数的思想是啥72.每个类别协方差矩阵的计算公式73.Fisher的目标函数,以及用SB和Sw表示的式子74.二分类问题的Fisher的类间SB和类间Sw分别等于啥75.最后向量的投影方向,判决门限76.线性支撑向量机SVM的动机(目的)是啥77.回顾向量到分类面的距离的表达式78.描述一下条件松弛后的最大间隔问题(求min啥,subject to啥)79.支撑向量机的损失函数Hinge Loss是啥,以及它对应的梯度80.二次规划问题(QP)是啥81.SVM对应于QP的各个参数是啥82.PrimeSVM化为拉格朗日目标函数是啥83.αn>0的样本落在边界上,被称为支撑向量84.对b求导得到的结论(上一题),对w求导得到的结论85.一对多策略的优点和缺点86.一对一策略的优点和缺点87.Softmax函数以及它的交叉熵损失88.Softmax交叉熵损失对权值的导数(链式法则)89.反向传播的链式法则90.输入图像尺寸,卷积核边长,通道数,填充数、步长和输出图像尺寸的关系91.参数量的计算92.明考夫斯基距离、兰氏距离、马氏距离93.近邻聚类法的思想94.层次聚类法计算两个簇的相关性的四种方法95.层次聚类法的时间复杂度、空间复杂度96.K-Means算法的过程97.K-Means算法的主要目标。
模式识别复习提纲

模式识别第⼀一章(主要是概念,可以参照PPT)模式的定义模式识别的⺫⽬目的假说的两种获得⽅方法模式分类的主要⽅方法模式识别系统的基本组成模式识别系统各组成单元的介绍第⼆二章聚类分析•聚类分析的定义聚类分析是⼀一种⽆无监督的分类⽅方法•模式相似/分类的依据•聚类分析的有效性•特征选择的维数——降维⽅方法是什么?•模式对象特征测量的数字化(了解涵义)•相似度测度——欧⽒氏距离(重点),⻢马⽒氏距离(了解),⼀一般化的明⽒氏距离(了解),⾓角度相似性函数(了解)•聚类准则——试探⽅方法;聚类准则函数法(聚类准则函数J的定义?)•聚类分析的算法•最近相邻规则的简单试探法(重点)•最⼤大最⼩小距离算法(了解算法流程和基本思想)•系统聚类法(重点)•动态聚类法——K均值算法(重点);ISODATA算法(了解)第三章判别函数•线性判别函数(n维)•分类问题——多类情况1、2、3(重点)•⼲⼴广义线性判别函数(了解)•分段线性判别函数(了解)•模式空间与权空间(了解)•感知器算法(重点)第四章统计判别•⻉贝叶斯判别&判别原则•⻉贝叶斯最⼩小⻛风险判别(ppt上有例⼦子)•其他(参考PPT了解)第五章特征选择与提取•距离与散布矩阵(重点)•类内散布矩阵•类间散布矩阵•特征的选择与提取的原则与⽅方法(了解)•K-L变换第六章⼈人⼯工神经⺴⽹网络(⽼老师直接跳过了)第七章句法模式识别•⽂文法与⾃自动机相关的定义(如:句⼦子、句型、语⾔言、短语。
了解)•I型⽂文法•II型⽂文法•III型⽂文法•句法结构的⾃自动机识别(重点)•有限态⾃自动机•⾮非确定有限态⾃自动机•下推⾃自动机。
模式识别知识重点

1、你如何理解“人工智能”以及“智能”?参考答案:人工智能是通过研制智能机器或者编制程序模拟人或者高级生物的智能行为。
智能的行为具有如下特征:感知能力、记忆与思维能力、学习与自适应能力、行为能力等,这些来自于人脑的活动结果。
2、什么是不确定推理?不确定的因素有哪些?是什么原因造成的?参考答案:从不确定的初始证据出发,通过运用不确定性的知识,最终推出具有一定不确定性但是合理的或者近乎合理的思维过程。
不确定的因素有:证据不确定(存在错误、准确性无法判定)、匹配不确定、知识(规则)不确定、合成规则不确定等。
造成不确定的原因有:主观的和客观的,例如概率的、模糊的、信息不完备、准确性无法验证等,本质上是由于人的认识的有限性。
需要解决的基本问题有:不确定性的表示和量度,不确定性匹配算法以及阈值的选择,组合证据不确定性算法,不确定性的传递算法,结论不确定性的合成等。
3、你如何理解特征空间?表示样本有哪些常见方法?参考答案:由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间,特征空间的维数是描述样本的特征数量。
描述样本的常见方法:矢量、矩阵、列表等。
4、贝叶斯决策理论中,参数估计和非参数估计有什么区别?参考答案:参数估计就是已知样本分布的概型,通过训练样本确定概型中的一些参数;非参数估计就是未知样本分布概型,利用Parzen窗等方法确定样本的概率密度分布规律。
5、线性和非线性分类器与基于贝叶斯决策理论的分类器之间是什么关系?参考答案:线性分类器与非线性分类器都属于几何分类器,是统计模式识别的一种;基于贝叶斯决策理论的分类器属于概率分类,主要是基于样本在特征空间的概率分布;利用未知样本属于已知类别的概率或者风险大小进行分类。
几何分类的理论基础是概率分类,是一种简单的处理方式,不需要求解样本的概率分布,只需要利用已知样本训练得到一些几何分界面即可。
6、无教师示范的非监督学习与聚类分析之间有何联系?有哪些常见的非监督学习方法?试简要介绍其中一种方法,并给出必要的公式。
模式识别知识点

模式识别第一章1.模式识别的类型(1)确定模式(2)非确定模式(3)随机模式2.模式的统计特性a)相似性-先验概率:P (v i)b)类条件概率密度:p (x|v i)3.模式的主要过程a)数据处理b)模式类的模型假设c)选择最优的模型并分类4.模式识别的定义Def:依据一定的规则,将模式进行分类的过程。
5.模式识别的典型应用(掌握5个以上)1)语音识别(例如:IBM ViaV oice系统)2)表情分析、年龄、种族、性别分类3)OCR: 车牌照、集装箱号码…4)手写体识别:汉王5)手势识别:基于视觉的,基于数据手套6)人脸识别、指纹识别、虹膜识别…7)军事目标识别8)生物信息、医学图像6.统计模式识别的基本思想模式被描述为一组测量值组成的随机特征向量,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。
7.统计模式识别的一般过程(主要掌握测试模式)考察会细化,如具体分析汽车牌照识别过程第二章一、基于最小错误率的贝叶斯决策Note:考查公式,主要考计算题Example1:假设在某地区切片细胞中正常(ω1)和异常(ω2)两类的先验概率分别为P(ω1)=0.9,P(ω2)=0.1。
现有一待识别细胞呈现出状态x,由其类条件概率密度分布曲线查得p(x|ω1)=0.2,p(x|ω2)=0.4,试对细胞x进行分类。
解:利用贝叶斯公式,分别计算出状态为x时ω1与ω2的后验概率而根据贝叶斯决策(2-2)则有P(ω1|x)=0.818>P(ω2|x)=0.0182因此判定该细胞为正常细胞比较合理。
请用公式(2-3)与(2-5)计算,检查一下结果是否一样?二、基于最小风险的贝叶斯决策Note:将X判为何类则应依据所有Ri,(i=1,…,c)中的最小值,即最小风险来定。
Example2:在Example1条件的基础上,并且已知λ11=0,(λ11表示λ(α1|ω的简写),λ12=6,λ21=1,λ22=0,按最小风险贝叶斯决策进行分类。
人工智能知识点总结

人工智能知识点总结
一、AI技术的分类
1、模式识别
模式识别是人工智能的基础,主要处理有形实体及其模式之间的关系,大致可分为结构模式识别与表示模式识别。
结构模式识别以特征提取作为
基础,其拟合方式通常包括统计模型、模板匹配、算法拼接等,表示模式
识别则基于抽象表示,其研究关注如何用可以有效计算的抽象表示实体以
及它们之间的关系,包括深度学习、半监督学习、概率图模型等。
2、机器学习
机器学习是人工智能的重要研究领域,主要关注如何让机器通过数据
发现规则,从而做出智能化决策和推理。
它包括规则学习、学习、聚类学习、联合学习及其他未知学习方法,在机器学习的基础上,还有生成式模型、强化学习等方法。
3、计算机视觉
计算机视觉是人工智能的重要研究分支,它的目标是使计算机能够理
解图像和视频信息,大致可以归纳为图像分类与识别、图像检索、目标检
测与跟踪、图像分割、视频识别、视觉导航等。
4、自然语言处理
自然语言处理主要关注如何让计算机能够理解自然语言文本,主要包
括文本分析、语义分析、情感分析、语音识别等。
5、机器人技术。
模式识别复习要点

复习要点绪论1、举出日常生活或技术、学术领域中应用模式识别理论解决问题的实例。
答:语音识别,图像识别,车牌识别,文字识别,人脸识别,通信中的信号识别;① 文字识别汉字已有数千年的历史,也是世界上使用人数最多的文字,对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。
所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天,如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈,也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。
目前,汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。
其中人工键入速度慢而且劳动强度大;自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。
从识别技术的难度来说,手写体识别的难度高于印刷体识别,而在手写体识别中,脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。
到目前为止,除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外,汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
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。
近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目,并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。
而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术,该方法在语音识别时识别速度较快,也有较高的识别率。
③ 指纹识别我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。
而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的。
依靠这种唯一性,就可以将一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,便可以验证他的真实身份。
一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类,进行检索。
指纹识别基本上可分成:预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。
《模式识别原理》考试大纲

《模式识别原理》考试大纲第一章模式识别的基本问题
1.1 什么是模式识别
1.2 模式识别的基本概念
1.3 模式识别的系统组成
1.4 模式识别方法分类
第二章 Bayes决策理论
2.1 二类问题的最小错误决策
2.2 二类问题的最小风险决策
2.3 Neyman-Pearson决策
2.4 最小最大决策
2.5 多类问题的决策
第三章正态分布的判别函数
3.1 N维正态分布
3.2 正态分布的判别函数
3.3 讨论
第四章线性判别函数
4.1 线性判别函数及广义线性判别函数
4.2 线性分类器设计
4.3 梯度法与牛顿法
4.4 最小平方误差准则函数与H-K算法
4.5 Fisher线性判别函数
4.6 广义线性判别函数
第五章 K-近邻法
5.1 密度估计
5.2 后验概率估计
5.3 最近邻法则与K-近邻法则
5.4 加权K-近邻法则
第六章聚类分析
6.1 类似性度量
6.2 准则函数
6.3 聚类算法
第七章特征提取与选择
7.1 图像的特征提取
7.2 特征选择
参考书目:1. 李金宗. 模式识别导论. 高等教育出版社. 1994.
2. 边肇祺等编著. 模式识别. 清华大学出版社. 2000.。
模式识别基本知识

到合适的特征成为认知与识别的核心问题。
对于一个实际的模式识别系统,只有在特征确定以后,才能对分 类器进行计算,实际中两者常常相互交叉进行。 我们先着重讨论监督学习,即已知训练集样本所属类别的条件下 的分类器设计方法。然后讨论特征提取和选择的准则和算法,再 讨论在不利用或者没有样本所属类别信息的情况下的分类方法, 即非监督模式识别方法。
只要各个模式类是可分的,总存在这样一个空间,使变换到这个 空间的集合满足紧致性要求的。这样一个变换只能在解决识别任 务的过程中来求取,是和具体问题密切相关,没有统一解决这种 变换的有效理论和方法。
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a 没有临界点
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1.3 模式识别的一些基本问题
1)模式类的紧致性 为了能在某个空间中进行分类,通常假设同一类的各个模式在该
空间中组成一个紧致集。从这个紧致集中的任何一点可以均匀地 过度到同一集中的另外一点,而在过度中的所有各点都仍然属于 这个紧致集即属于同一模式类。此外当紧致集中各点在任意方向 有某些不大的移动(微小的变形)时它仍然属于这个集合。
实现⇒用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。
基于统计方法的模式识别系统主要有 4 个部分组成:数据获取, 预处理,特征提取和选择,分类决策。
数据获取
预处理
特征提取和选择
图 1 模式识别系统的基本组成
分类器设计 分类决策
1 数据获取 计算机能处理的 3 种类型信息
⎧ (1) 二维图像,如文字、指纹、地图、照片 (⎪⎨ 2)一维波形,脑电图、机械振动波形、心电图 ⎪⎩(3)物理量和逻辑值,如体温及各种化验数据
若
p(ω1 ) < p(ω2 )
模式识别复习重点总结85199

1.什么是模式及模式识别?模式识别的应用领域主要有哪些?模式:存在于时间,空间中可观察的事物,具有时间或空间分布的信息; 模式识别:用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。
模式识别的应用领域:(1)字符识别;(2) 医疗诊断;(3)遥感; (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;(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。
2.模式识别系统的基本组成是什么?(1) 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;(2) 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;(3) 特征抽取和选择: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;(4) 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; (5) 分类决策:在特征空间中对被识别对象进行分类。
3.模式识别的基本问题有哪些?(1)模式(样本)表示方法:(a)向量表示;(b)矩阵表示;(c)几何表示;(4)基元(链码)表示;(2)模式类的紧致性:模式识别的要求:满足紧致集,才能很好地分类;如果不满足紧致集,就要采取变换的方法,满足紧致集(3)相似与分类;(a)两个样本x i ,x j 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(b)用各种距离表示相似性 (4)特征的生成:特征包括:(a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 (5) 数据的标准化:(a)极差标准化;(b)方差标准化4.线性判别方法(1)两类:二维及多维判别函数,判别边界,判别规则 二维情况:(a)判别函数: ( )(b)判别边界:g(x )=0; (c)判别规则:n 维情况:(a)判别函数:也可表示为:32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数,21,x x w 12211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(为增值权向量,T T n n w w w w W ),,...,,(121=+(b)判别边界:g1(x ) =W TX =0 (c)判别规则:(2)多类:3种判别方法(函数、边界、规则)(A )第一种情况:(a)判别函数:M 类可有M 个判别函数(b) 判别边界:ωi (i=1,2,…,n )类与其它类之间的边界由 g i(x )=0确定(c)(B)第二种情况:(a)判别函数:有 M (M _1)/2个判别平面(b) 判别边界: (c )判别规则:(C)第三种情况:(a)判别函数: (b) 判别边界:g i (x ) =gj (x ) 或g i (x ) -gj (x ) =0(c)判别规则:5.什么是模式空间及加权空间,解向量及解区? (1)模式空间:由 构成的n 维欧氏空间;(2)加权空间:以为变量构成的欧氏空间; (3)解向量:分界面为H,W 与H 正交,W称为解向量; (4)解区:解向量的变动范围称为解区。
模式识别的重点内容归纳

模式识别的重点内容归纳定义:模式识别是指对表征事物或现象的各种形式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。
主要指用计算机来完成事物的自动识别工作。
机器识别,计算机识别,机器自动识别。
主要应用领域自动检测、字符识别,指纹识别,图像分析与处理、语音识别、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等学科。
模式识别研究目的利用计算机对客观对象进行分类,在一定的决策策略约束下,使识别的结果尽量与客观物体相符合。
模式识别的主要方法模板匹配、统计方法、句法方法、神经网络模式识别的分类监督分类:(判别分析Discriminant analysis)----将输入的“模式”归入已知的类别中。
非监督分类:(聚类clustering)-----将输入的“模式”归入到划分的未知类别中。
模式识别系统组成1,、图像的获取,通过传感器转化为电信号。
2、预处理包括A\D,二值化、图像平滑、变换、增强、恢复、滤波等,主要指图像处理。
3、特征提取和选择:在测量空间的原始数据通过变换获得在在特征空间中对被识别对象进行分类。
4、分类器设计:分类器设计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,将这些判决规则建成标准库。
5、分类决策:在特征空映分类本质的特征测量空间:原始数据组成的空间特征空间:分类识别赖以进行的空间模式表示:维数较高的测量空间->维数较低的特征空间分类决策:在特征空间中用模式识别方法把被识别对象归为某一类别基本做法:在样本训练集基础上确定某个判决规则,使得按这种规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。
“模式识别”主要工作就是如何设计一个模式分类器。
其内容归结为:(1)特征提取;(2)学习/训练;(3)分类。
模式识别系统设计步骤1设计目标检测器;2特征选取;3分类器设计;4分类器训练;5性能评估设计周期数据收集(Data collection) 特征选择(Feature Choice)模型选择(Model Choice) 学习训练(Training)性能评价(Evaluation) 计算复杂性(Computational Complexity)。
模式识别复习重点总结

1.什么是模式及模式识别?模式识别的应用领域主要有哪些?模式:存在于时间,空间中可观察的事物,具有时间或空间分布的信息; 模式识别:用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。
模式识别的应用领域:(1)字符识别;(2) 医疗诊断;(3)遥感; (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;(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。
2.模式识别系统的基本组成是什么?(1) 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;(2) 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;(3) 特征抽取和选择: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;(4) 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; (5) 分类决策:在特征空间中对被识别对象进行分类。
3.模式识别的基本问题有哪些? (1)模式(样本)表示方法:(a )向量表示;(b )矩阵表示;(c )几何表示;(4)基元(链码)表示;(2)模式类的紧致性:模式识别的要求:满足紧致集,才能很好地分类;如果不满足紧致集,就要采取变换的方法,满足紧致集(3)相似与分类;(a)两个样本x i ,x j 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(b)用各种距离表示相似性(4)特征的生成:特征包括:(a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 (5) 数据的标准化:(a)极差标准化;(b)方差标准化4.线性判别方法(1)两类:二维及多维判别函数,判别边界,判别规则 二维情况:(a )判别函数: ( ) (b )判别边界:g(x)=0; (cn 维情况:(a )判别函数: 也可表示为: 32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数,21,x x w 12211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(为增值模式向量。
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1、图像: 图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述,是物体的一种不完全、不精确,但在某种意义上是适当的表示。
2、数字图像处理:利用数字计算机或其它数字硬件,对从图像信息转换而来的电信号进行某些数学运算以期达到预想的结果。
3、图像数字化:将模拟图像经过离散化之后,得到用数字表示的图像。
包括采样和量化两个主要步骤。
4、分辨率:指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸,单位:像素/英寸,像素/厘米;或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数,单位:像素*像素。
5、灰度图像:每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,没有彩色信息。
6、彩色图像的概念:每个像素的信息由RGB 三原色构成的图像,其中RGB 是由不同的灰度级来描述的。
7、了解彩色三要素(亮度,色调,饱和度):亮度是人眼感受彩色光的明暗的程度,色调是光的颜色,饱和度是颜色的深浅程度。
8、了解图像数字化的量化技术分类:量化可分为均匀量化和非均匀量化。
均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。
非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大,而对频度大的量化间隔取小。
9、掌握简述数字图像信息的特点:[简答]
信息量大,占用频宽,像素间相关性大,受人的因素影响大。
Chapter2
1、了解傅里叶变换的条件(狄里赫利条件):有限个间隔点,有限个极点,绝对可积。
一个周期为T 的函数f(t)在[-T/2,T/2]上满足狄利赫利(Dirichlet)条件,则在[-T/2,T/2]可以展成傅立叶级数。
表明了信号由哪些频率分量组成及其所占的比重。
2、会计算一维、二维连续信号的傅里叶变换: 一维:
二维:
3、熟悉二维离散信号的傅里叶变换的性质(比例性质、空间位移、频率位移、共轭对称性、平均值):
4、了解拉格尔函数的基本知识: ,一个不完备的正交集;R(n,t)的取值只有+1和-1;R(n,t)是R(n-1,t)的二倍频。
Chapter3
1、熟悉图像对比度、直方图的定义:对比度是亮度的最大值与最小值之比。
灰度级修正g =T ( f )=Af +C ,当A>1,灰度拉伸; A=1,C=0,图像不变;A<1, 灰度压缩;A=1,C 0,灰度值上移或下移 图像更暗或更亮;A<0, 暗区变亮,亮区变暗;A=-1,C=255,图像反转再求补运算。
直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现的频数或相对频数之间的关系。
2、掌握图像增强的概念:用一系列手段对图像进行处理,以改善图像效果,或使之更适合人或机器进行下一步的分析处理。
增强感兴趣区域;抑制不感兴趣区域;不必须逼近原图像;不增加原图像信息。
包括:灰度级修正(线性变换、直方图均衡),图像平滑(平滑、中值、通带滤波),图像锐化(微分法,拉普拉斯法),彩色增强(伪彩色),图像校正(几何校正)。
3、掌握图像灰度的线性变换:(详见书第41页3.1.2和习题3-1)
4、掌握直方图均匀化、规格化的定义及计算:直方图均匀化(均衡化)指将输入图像
转换为在每一个灰度级都有相同的象素点数的输出图像。
直方图规格化就是把已知的直方图图像变换成具有期望的某种直方图像。
(概念详见书44页起,计算详见书47页例题和习题3-3)。
5、掌握常用的空域平滑方法及特点:平滑技术是为了减少图像的噪声。
一般情况下,在空域内用邻域平均减少噪声;在频域内用低通滤波来减少噪声。
方法:邻域平均法(对消除随机噪声效果较好,适用于高次噪声,主要缺点是在降噪的同时使图像模糊,即掩膜,特别是在图像边缘和图像细节处更明显,邻域越大,模糊越厉害),中值滤波法(习题3-5,非线性,对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。
但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。
要正确选择窗口尺寸的大小。
对某些特定的输入信号,滤波输出保持输入信号值不
变),多图像平均法(以噪声干扰的统计学特征为基础,即假定图像包含的噪声相对
于每一象素是不相关的,且其数学期望为零。
困难在于把多幅图像配准以便使对应像素正确排列),形态学滤波(理论基础:集合论作用:保持形状特征,同时简化图像工具:结构元)。
6、了解常用的锐化算子(梯度算子,Roberts ,Prewitts ,Sobel ,Laplacian ,Marr ),会用拉普拉斯算子对图像进行增强运算:锐化技术是为了突出边缘,加强轮廓特征。
在空域内用微分法使图像清晰;在频域内用高通滤波来清晰图像。
详见书61页起,64页例题和习题3-7. Chapter4
1、掌握图像增强和图像复原的区别:都是为了改善图像,图像复原是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面目,即根据退化的原因, 分析引起退化的环境因素,建立相应的数学模型, 并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。
从图像质量评价的角度来看, 图像复原就是提高图像的可理解性。
而图像增强的目的是提高视感质量,图像增强的过程基本上是一个探索的过程, 它利用人的心理状态和视觉系统去控制图像质量, 直到人们的视觉系统满意为止。
图像复原本身往往需要有一个质量标准, 即衡量接近全真景物图像的程度。
为了描述图像退化过程所建立的数学模型往往多种多样,而恢复的质量标准也往往存在差异性。
2、掌握图像退化的基本模型(空域)及其原理框图:
原始图像f(x, y)经过一个退化算子或退化系统H(x, y)的作用, 再和噪声n(x, y)进行叠加,形成退化后的图像g(x, y)。
4、了解常用的图像复原方法。
(线性:逆滤波;维纳滤波、约束最小平方滤波(最小二乘类复原);非线性:最大后验复原,最大熵复原,投影复原)。
Chapter5
1、图像编码的可行性,必要性:可行性是指图像压缩编码是利用图像数据固有的冗余性(包括编码冗余、空间冗余、视觉冗余),对图像数据按一定的规则进行变换和组合,达到以较少的代码(符号)来表示较多的图像信息。
必要性指数字图像数据的特点之一是信息量大,海量数据需要巨大的存储空间,采用编码压缩以减轻多媒体图像信息保存、传输的困难(即压缩图像的存储量,扩大传输容量,提高传输速度,利用冗余性进行压缩)。
2、计算编码效率: ,图像熵,平均码长,冗余度,压缩比;相关性越强,冗余度越大,可压缩率越高。
3、掌握哈夫曼编码方法:(特点:必须读取图像数据两次;变长编码,单义可译码;同一图像编码不唯一;效率与图像的统计特性相关;缺乏构造性)书107页例题。
Chapter7
1、图像分割的主要方法:分割算法基于图像像素的两个基本特性:空间接近性和像素值相似性。
基于边缘检测的方法(检测灰度级的不连续性。
找到点、线(宽度为1)、边(不定宽度)。
先找边后确定区域),基于区域的方法和基于阈值分割的方法(检测像素值的相似性。
通过选择阈值,找到像素值相似的区域,区域的外轮廓就是对象的边)。
2、熟悉图像特征的定义、分类以及常见图像特征:指图像场的原始特性或属性。
分类:自然特征和人为特征。
常用的特征包括:幅度特征,直方图特征,变换系数特征,线条和角点特征,灰度边沿特征、纹理特征和几何特征等。
3、纹理的定义及如何描述纹理:某些图像在局部区域内呈现不规则性,而在整体表现出规律性。
这种局部不规律而宏观有规律的特性称为纹理。
纹理是一种区域特性,常用的纹理描述方法:统计分析方法和结构分析方法。
统计分析方法主要包括:直方图分析法,灰度共生矩阵法和傅立叶描述法。
Chapter8
1、模板匹配的定义及其特点:指用一个较小的图像,即模板与源图像进行比较,以确定在源图像中是否存在与该模板相同或相似的区域,若该区域存在,还可确定其位置并提取该区域。
特点:是最常用的图像匹配方法;需要逐点计算互相关,计算量大;模板只能进行平行移动,如原图像中要匹配的目标发生旋转或大小变化,算法无效(改进:基于特征的匹配)。
Chapter9
1、熟悉模式、模式识别的定义:模式指存在于时间空间中可观察的事物,具有时间或空间分布的信息。
特点:可观察性、可区分性、相似性。
模式识别指用计算机实现对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别(分类:统计模式识别、结构模式识别、模糊集识别)。
2、熟悉模式识别系统的组成及其各部分的作用:图像信息获取:将素材转变成电信号以备后续处理;信息的加工和处理:将数据材料加工整理分析归纳后去伪存真抽出反映本质的特征;判决或分类:与特征抽取的方式密切相关,复杂程度也依赖于特征抽取的方式。
(也可为:图像获取、预处理、特征提取和选择(分为分类器设计和分类决策))。
3、熟悉贝叶斯分类法:
使错判率最小的统计模式识别方法,前提:决策分类的类别数一定;类别i 的先验概率已知;类别i 的状态X 的类条件概率密度函数已知。
书198页开始。
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