模式识别介绍ppt课件
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模式识别第二章ppt课件
2.2.2 聚类准则
• 试探方法
凭直观感觉或经验，针对实际问题定义一种 相似性测度的阈值，然后按最近邻规则指定 某些模式样本属于某一个聚类类别。
– 例如对欧氏距离，它反映了样本间的近邻性，但 将一个样本分到不同类别中的哪一个时，还必须 规定一个距离测度的阈值作为聚类的判别准则。
精选ppt课件2021
• 特征选择的维数
在特征选择中往往会选择一些多余的特征，它增加了 维数，从而增加了聚类分析的复杂度，但对模式分类 却没有提供多少有用的信息。在这种情况下，需要去 掉相关程度过高的特征（进行降维处理）。
• 降维方法
– 结论：若rij->1，则表明第i维特征与第j维特征所反 映的特征规律接近，因此可以略去其中的一个特
– 距离阈值T对聚类结果的影响
精选ppt课件2021
17
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.2 最大最小距离算法
• 基本思想：以试探类间欧氏距离为最大 作为预选出聚类中心的条件。
• 病人的病程
– 名义尺度：指定性的指标，即特征度量时没有数量
关系，也没有明显的次序关系，如黑色和白色的关
系，男性和女性的关系等，都可将它们分别用“0”
和“1”来表示。
• 超过2个状态时，可精选用pp多t课个件2数021值表示。
8
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.1 相似Βιβλιοθήκη 测度• 目的：为了能将模式集划分成不同的类别，必须定义 一种相似性的测度，来度量同一类样本间的类似性和 不属于同一类样本间的差异性。
12
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.2 聚类准则
• 聚类准则函数法
– 依据：由于聚类是将样本进行分类以使类别间可 分离性为最大，因此聚类准则应是反映类别间相 似性或分离性的函数；
• 试探方法
凭直观感觉或经验，针对实际问题定义一种 相似性测度的阈值，然后按最近邻规则指定 某些模式样本属于某一个聚类类别。
– 例如对欧氏距离，它反映了样本间的近邻性，但 将一个样本分到不同类别中的哪一个时，还必须 规定一个距离测度的阈值作为聚类的判别准则。
精选ppt课件2021
• 特征选择的维数
在特征选择中往往会选择一些多余的特征，它增加了 维数，从而增加了聚类分析的复杂度，但对模式分类 却没有提供多少有用的信息。在这种情况下，需要去 掉相关程度过高的特征（进行降维处理）。
• 降维方法
– 结论：若rij->1，则表明第i维特征与第j维特征所反 映的特征规律接近，因此可以略去其中的一个特
– 距离阈值T对聚类结果的影响
精选ppt课件2021
17
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.2 最大最小距离算法
• 基本思想：以试探类间欧氏距离为最大 作为预选出聚类中心的条件。
• 病人的病程
– 名义尺度：指定性的指标，即特征度量时没有数量
关系，也没有明显的次序关系，如黑色和白色的关
系，男性和女性的关系等，都可将它们分别用“0”
和“1”来表示。
• 超过2个状态时，可精选用pp多t课个件2数021值表示。
8
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.1 相似Βιβλιοθήκη 测度• 目的：为了能将模式集划分成不同的类别，必须定义 一种相似性的测度，来度量同一类样本间的类似性和 不属于同一类样本间的差异性。
12
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.2 聚类准则
• 聚类准则函数法
– 依据：由于聚类是将样本进行分类以使类别间可 分离性为最大，因此聚类准则应是反映类别间相 似性或分离性的函数；
计算机视觉技术与模式识别培训课件
04
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对目标进行跟踪，通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果，通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距，优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等，常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来，计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时，随着5G、物联网等新技术的普及，计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像，减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术，实时检测道路上的行人，并根据行人的位置和速度，自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术，对交通信号灯进行准确识别和分类，确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪，提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取，识别出文字内容，用于文档数字化和自然语言处理等领域。
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对目标进行跟踪，通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果，通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距，优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等，常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来，计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时，随着5G、物联网等新技术的普及，计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像，减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术，实时检测道路上的行人，并根据行人的位置和速度，自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术，对交通信号灯进行准确识别和分类，确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪，提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取，识别出文字内容，用于文档数字化和自然语言处理等领域。
《模式识别课件》课件
率和用户体验。
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。
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。
模式识别与分类课件
05
分类模型的应用案例
图像分类与目标检测
01
图像分类
利用分类模型对图像进行分类， 例如将图片分类为猫、狗、鸟等
类别。
03
图像分割
将图像分割成不同的区域，并对 每个区域进行分类，例如医学图
像分割、农业图像分割等。
02
目标检测
通过检测图像中的特定目标，实 现对图像的识别和分类，例如人
脸检测、物体检测等。
它通过将数据映射到高维空 间，并找到一个超平面来最
大化两个类别之间的间隔。
优点：适用于二分类和多分 类问题、对数据分布和特征 选择不敏感、具有较好的泛
化能力。
缺点：对大规模数据集训练 时间较长、不易解释、需要 手动调整参数。
决策树与随机森林
决策树是一种树形结构，用于分类和回归问题。 它通过将数据拆分成不同的分支来构建一棵树， 并使用信息增益或基尼指数等指标进行特征选择。
常见的模式识别算法
贝叶斯分类器
01 基于贝叶斯定理进行分类的算法，具有简单、易于理
解和实现等优点。
支持向量机
02 基于统计学习理论的分类算法，能够处理高维数据和
解决非线性分类问题。
决策树和随机森林
03
基于树结构的分类算法，能够处理各种类型的数据，
并且具有较好的可解释性和可视化性。
深度学习在模式识别中的应用
根据给定的主题或要求，生成符合语法和语义规则的文本内容， 例如机器翻译、智能客服等。
语音识别与音频分类
语音识别 将语音转换为文字，实现对语音的识别 和转写，例如电话语音识别、实时语音
识别等。 声音事件检测 从音频中检测出特定的事件或行为， 例如异常声音检测、语音命令识别等。
音频分类 利用分类模型对音频进行分类，例如 音乐分类、环境噪声分类等。
模式识别及其分类课件
模式识别及其分类课件
目录
• 引言 • 模式识别的基本概念 • 模式识别的分类方法 • 模式识别的应用案例 • 模式识别的未来趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
什么是模式识别
• 模式识别是指通过计算机自动识别和分类对象的技术。它通过 收集、处理和分析数据，从中提取出对象的特征和模式，并对 这些模式进行分类和识别。模式识别技术广泛应用于图像识别 、语音识别、自然语言处理等领域。
的挑战。
06
总结与展望
回顾模式识别的历史与成就
01 02 03
模式识别概念的起源
模式识别是指对输入的图像、声音、文本等数据进行分析 ，从中提取出有用的信息，并对其进行分类和识别的过程 。这个概念最早可以追溯到20世纪初，当时科学家们就开 始研究如何通过机器来识别和理解图像和声音等数据。
模式识别技术的发展历程
语音识别技术主要基于信号处理和机 器学习技术。通过对语音信号进行特 征提取和学习，实现语音识别。其中 ，关键的技术包括声学模型、语言模 型、解码器等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，语音 识别技术的准确性和稳定性不断提高 。未来，语音识别技术将更加注重隐 私保护和安全性，同时，也将与自然 语言处理等技术进一步融合，推动智 能化应用的发展。
手写数字识别
应用场景
手写数字识别技术主要用于银行支票、快递单据等手写文字的识别，以及各种需要手写输 入的应用场景。
技术原理
手写数字识别技术主要基于图像处理和机器学习技术。通过对手写数字图像进行特征提取 和学习，实现对手写数字的识别。其中，关键的技术包括特征提取、模型训练、数字识别 等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，手写数字识别技术的准确性和稳定性不断提高。未来，手 写数字识别技术将更加注重实时性和鲁棒性，同时，也将与自然语言处理等技术进一步融 合，推动智能化应用的发展。
目录
• 引言 • 模式识别的基本概念 • 模式识别的分类方法 • 模式识别的应用案例 • 模式识别的未来趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
什么是模式识别
• 模式识别是指通过计算机自动识别和分类对象的技术。它通过 收集、处理和分析数据，从中提取出对象的特征和模式，并对 这些模式进行分类和识别。模式识别技术广泛应用于图像识别 、语音识别、自然语言处理等领域。
的挑战。
06
总结与展望
回顾模式识别的历史与成就
01 02 03
模式识别概念的起源
模式识别是指对输入的图像、声音、文本等数据进行分析 ，从中提取出有用的信息，并对其进行分类和识别的过程 。这个概念最早可以追溯到20世纪初，当时科学家们就开 始研究如何通过机器来识别和理解图像和声音等数据。
模式识别技术的发展历程
语音识别技术主要基于信号处理和机 器学习技术。通过对语音信号进行特 征提取和学习，实现语音识别。其中 ，关键的技术包括声学模型、语言模 型、解码器等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，语音 识别技术的准确性和稳定性不断提高 。未来，语音识别技术将更加注重隐 私保护和安全性，同时，也将与自然 语言处理等技术进一步融合，推动智 能化应用的发展。
手写数字识别
应用场景
手写数字识别技术主要用于银行支票、快递单据等手写文字的识别，以及各种需要手写输 入的应用场景。
技术原理
手写数字识别技术主要基于图像处理和机器学习技术。通过对手写数字图像进行特征提取 和学习，实现对手写数字的识别。其中，关键的技术包括特征提取、模型训练、数字识别 等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，手写数字识别技术的准确性和稳定性不断提高。未来，手 写数字识别技术将更加注重实时性和鲁棒性，同时，也将与自然语言处理等技术进一步融 合，推动智能化应用的发展。
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？
《模式识别导论》课件
结构模式识别
01
结构模式识别是通过分析模式的结构特性来进行识别
的方法，主要应用于具有明显结构特征的模式。
02
结构模式识别方法主要包括基于规则和基于图的方法
，如决策树、有限状态机等。
03
结构模式识别方法在语法分析、文本分类、化学分子
结构解析等领域有广泛应用。
模糊模式识别
模糊模式识别是利用模糊逻辑 和模糊集合理论进行模式识别 的方法，能够处理不确定性和
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，通过与数 据库中存储的人脸图像进行比对，实 现快速、准确的身份验证。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是指利用计算机技术自动识别手写数字的能力，是模式识别领域的 一个重要分支。
详细描述
手写数字识别技术广泛应用于邮政编码、支票、银行票据等领域的自动化处理， 提高数据录入效率和准确性。
03
大数据与模式识别的结合有助于推动各行业的智能化进程，如智能交通、智能 安防、智能医疗等领域。未来，随着大数据技术的不断发展，模式识别的应用 场景将更加广泛。
隐私与安全问题
随着模式识别技术的广泛应用，隐私和安全问题逐渐凸显出来。在人脸 识别、生物特征识别等领域，个人隐私容易被泄露和滥用。因此，需要 加强隐私保护和安全管理，确保个人信息安全。
大数据与模式识别
01
大数据为模式识别提供了丰富的数据资源，有助于提高识别的准确率和可靠性 。通过对大数据的分析和处理，可以挖掘出更多有价值的信息，推动模式识别 技术的发展。
02
大数据时代对模式识别提出了更高的要求，需要处理海量数据、提高计算效率 、降低存储成本等。因此，需要不断优化算法和计算架构，以满足大数据时代 的需求。
模式识别讲座PPT课件
Harbin Engineering University Nanyang Technological University
11
Distance-Based Classification
Overview
Distance based classification is the most common type of pattern recognition technique
Module 4 Neural Networks for P.R.
Module 5 Clustering Module 6 Feature Selection
10
Pattern Recognition
Module 1 Distance-Based Classification
Dr. Shi, Daming
Introduction
What is Pattern Recognition
Classify raw data into the ‘category’ of the pattern.
A branch of artificial intelligence concerned with the identification of visual or audio patterns by computers. For example character recognition, speech recognition, face recognition, etc.
7
Introduction
Syntactic Pattern Recognition
Any problem is described with formal language, and the solution is obtained through grammatical parsing
11
Distance-Based Classification
Overview
Distance based classification is the most common type of pattern recognition technique
Module 4 Neural Networks for P.R.
Module 5 Clustering Module 6 Feature Selection
10
Pattern Recognition
Module 1 Distance-Based Classification
Dr. Shi, Daming
Introduction
What is Pattern Recognition
Classify raw data into the ‘category’ of the pattern.
A branch of artificial intelligence concerned with the identification of visual or audio patterns by computers. For example character recognition, speech recognition, face recognition, etc.
7
Introduction
Syntactic Pattern Recognition
Any problem is described with formal language, and the solution is obtained through grammatical parsing
模式识别及其分类PPT课件
-1.192 -0.170
1.269
-0.248 0.383 0.121
一列11个主
物 的
1因 纯
数 据
-0.219 -2.227
1.074 0.174
-0.329 -0.071
1子 光 1谱
LT
0.385 0.473 0.484 0.662 -0.309 -0.211 -0.628 -0.192 0.218
3
7.2
0.32 2750 65.3 3.4
4
10.2 0.36 1500 3.4
5.3
5
10.1 0.50 1040 39.2 1.9
6
6.5
0.20 2490 90.0 4.6
7
5.6
0.29 2940 88.0 5.6
8
11.8 0.42 867 43.1 1.5
9
8.5
0.25 1620 5.2
0.440 0.447 0.455 -0.464 0.699 -0.181
模式识别与分类 FA实例TTFA
HPLC-DAD
多 环 芳 烃
Known
L 245
B[k]F B[b]F 111.2 112.6
2苝 8*2.1
265 38.2 87.2 76.4
286 52.5 69.4 12.2
305 110.6 33.2 5.1
模式识别与分类 FA实例TTFA
多
-1.476 -1.307 -1.295 -1.285 -1.174
环 芳 烃
-0.640
X* 0.205 0.334
1.442
0.088 1.447 0.823 0.416
-0.017 1.250 0.980 0.614
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。
图像识别幻灯片课件
• x=(x1, x2)T， x1和 x2分别代表花瓣长度和宽度。 • 模式矢量 x=(x1, x2,……, xn)T 中元素性质取决于
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
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
模式识别讲义精品PPT课件
最大最小距离法
该算法以欧氏距离为基础，首 先辨识最远的聚类中心，然后确 定其他的聚类中心，直到无新的 聚类中心产生。最后将样本按最 小距离原则归入最近的类。
几个算法的简单对比：
k均值和最大最小距离是聚类型算法 而K近邻和感知器属于分类，聚类和 分类
K-means算法缺点主要是： 1. 对异常值敏感 2. 需要提前确定k值
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模式识别
-------几种聚类和分类算法的比较
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K均值算法
k均值算法是什么？
k均值算法也称为C-均值算法，是根据函数准则进行分类 的聚类算法，基于使聚类准则最小化。
依据课本的介绍，它是聚类集中每一个样本点到该聚类 中心的距离平方和。
MATLAB
运行结果
感知器算法
What:
感知器算法通过赏罚原则依据每次对训练集的训练不断修正 判别函数的权向量，当分类器发生错误分类的时候对分类器 进行“罚”,即对权向量进行修改，当感知器正确分类的时 候对分类器进行“赏”，对全向量不进行修改。这样经过迭 代计算后，通过训练集的训练得到最优的判别函数的权向量。
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代码实现 C语言:
参考数据:
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第1章 绪论
1.3.3
医学上的应用
模式识别在医学上已取得不少成绩主要包括： （1）心电图和心电向量图的分析； （2）脑电图的分析； （3）染色体的自动分类； （4）癌细胞分类； （5）血相分类； （6）医学图片的分析，包括X、CT、磁共振片 的分析等。
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第1章 绪论
1.3.4
其它方面的应用
第1章 绪论
l 模式识别作为一门技术科学 目的就是要研究出 能自动进行模式分类和描述的机器系统，以完成人类 的模式识别的功能. 它与人工智能范畴的其它分支的 目标是一致的，都是要用机器来代替人类的部分智力 活动 l 模式识别是一门新的研究领域 到目前为止， 它 的理论和技术远未完善 l 模式识别也是一门边缘技术学科 它与人工智能、 信号处理、计算机技术、概率统计、模糊集论、信息 论、数字图像处理、形式语言学、心理学等都有密切 的关系
第1章 绪论
二、
模式识别系统
l 数据获取 通过测量、采样和量化获取数据的过程 l 预处理 去出噪声,加强有用的信息,复原退化现象 l 特征提取和选择 得到最能反映分类本质的特征 ● 分类决策 就是在特征空间中用统计方法把被识别 对象归为某一类别
训练过程 分类器设计 信息获取 预处理 特征提取 和选择 分类决策
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。
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第1章 绪论
有监督学习——已知训练样 本集样本所属类别的分类器 设计方法 基于统计理 论的分类器 设计方法 无监督学习——在不利用或 没有样本所属类别信息的情 况下的分类器设计方法
第1章 绪论
1.3
模式识别的发展及应用
1.3.1 文字识别 1.3.2 语音识别 1.3.3 医学上的应用
第1章 绪论
1.1.2
模式识别
模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是要用 机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。
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 这些工作。对于比较简单的问题,可以认为识别 就是分类。但是，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 模式进行描述。例如，汉字识别和景物识别 。
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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 多类来自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。
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第1章 绪论
2.5 Bayes分类器设计和判别函数
2.6 正态分布时的Bayes决策
2.7 离散情况的Bayes决策
第3章 概率密度函数的估计（了解）
3.1 参数估计（极大似然估计和 Bayes 估计和 Bayes学习） 3.2 非参数估计（概率密度密度估计的基本方法 和Parzen窗法）
1.3.4 其他方面的应用
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第1章 绪论
1.3.1
文字识别
1文字识别是在模式识别领域中发展得最成熟并得到最 广泛应用的一个方面。早在1929年Tauschek就试图用
模板匹配的方法去识别十个印刷体阿拉伯数字。
文字识别在这个原始方法的基础上不断地加以改进。
但这类方法对于字体、位置和印刷油墨、纸张质量等
都有特别的要求，终因光—电方法的条件限制而没有 得到推广应用。只有在计算机技术有了长足的进步之 后文字识别才得以真正发展。按识别对象，文字识别 分为西文字符、阿拉伯数字和汉字识别等
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第1章 绪论
2、模式识别的发展历史
60年代初，数理统计学中已经形成了完整的统计 决策理论；
70年代中期，美籍华人傅京孙教授建立了句法模 式识别理论； 80年代，在傅京孙教授的指导下，我国的一批专 家学者在美国进修，回国后开展了我国的模式识 别研究。
第1章 绪论
第1章 绪论
第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.2 语音识别
语音识别的复杂性和难度都很高，因为要抽取语 音的特征，不仅需要分析语言的结构和语言的物 理过程，而且还涉及听觉的物理和生理过程。语 音识别的两类课题：
●识别人们的语言，它可能是不同的人们在不同 的环境背景下的声音。 ●发生者的识别，这在身份鉴别中能起到很到作 用
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第1章 绪论
1.2 本课程的授课安排及考核标准
由于本课程教学计划安排学时数为32学时，现针 对教材，主要讲授以下内容：
第2章 Bayes决策理论（重点掌握）
2.1 最小错误概率的Bayes决策
2.2 最小风险的Bayes决策
2.3 在限定一类错误率条件下使另一类错误率为 最小的两类别决策——Neyman-Pearson决策 2.4 最小最大决策
第1章 绪论
1.2 模式识别系统
一、模式识别的研究方法
统计模式识别：将模式看作空间中的一个点，采 用解析几何和概率论、数理统计的方法，判别输 入模式的类别属性；
结构模式识别：也称为句法模式识别，将模式看 成是由一些基本元素有组织的构成，用字符串对 模式进行描述，利用形式语言和自动机理论对模 式的结构进行分析和判别；
第1章 绪论
模式识别介绍
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, 因此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
第1章 绪论
1.3.3
医学上的应用
模式识别在医学上已取得不少成绩主要包括： （1）心电图和心电向量图的分析； （2）脑电图的分析； （3）染色体的自动分类； （4）癌细胞分类； （5）血相分类； （6）医学图片的分析，包括X、CT、磁共振片 的分析等。
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第1章 绪论
1.3.4
其它方面的应用
第1章 绪论
l 模式识别作为一门技术科学 目的就是要研究出 能自动进行模式分类和描述的机器系统，以完成人类 的模式识别的功能. 它与人工智能范畴的其它分支的 目标是一致的，都是要用机器来代替人类的部分智力 活动 l 模式识别是一门新的研究领域 到目前为止， 它 的理论和技术远未完善 l 模式识别也是一门边缘技术学科 它与人工智能、 信号处理、计算机技术、概率统计、模糊集论、信息 论、数字图像处理、形式语言学、心理学等都有密切 的关系
第1章 绪论
二、
模式识别系统
l 数据获取 通过测量、采样和量化获取数据的过程 l 预处理 去出噪声,加强有用的信息,复原退化现象 l 特征提取和选择 得到最能反映分类本质的特征 ● 分类决策 就是在特征空间中用统计方法把被识别 对象归为某一类别
训练过程 分类器设计 信息获取 预处理 特征提取 和选择 分类决策
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。
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第1章 绪论
有监督学习——已知训练样 本集样本所属类别的分类器 设计方法 基于统计理 论的分类器 设计方法 无监督学习——在不利用或 没有样本所属类别信息的情 况下的分类器设计方法
第1章 绪论
1.3
模式识别的发展及应用
1.3.1 文字识别 1.3.2 语音识别 1.3.3 医学上的应用
第1章 绪论
1.1.2
模式识别
模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是要用 机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。
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 这些工作。对于比较简单的问题,可以认为识别 就是分类。但是，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 模式进行描述。例如，汉字识别和景物识别 。
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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 多类来自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。
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第1章 绪论
2.5 Bayes分类器设计和判别函数
2.6 正态分布时的Bayes决策
2.7 离散情况的Bayes决策
第3章 概率密度函数的估计（了解）
3.1 参数估计（极大似然估计和 Bayes 估计和 Bayes学习） 3.2 非参数估计（概率密度密度估计的基本方法 和Parzen窗法）
1.3.4 其他方面的应用
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第1章 绪论
1.3.1
文字识别
1文字识别是在模式识别领域中发展得最成熟并得到最 广泛应用的一个方面。早在1929年Tauschek就试图用
模板匹配的方法去识别十个印刷体阿拉伯数字。
文字识别在这个原始方法的基础上不断地加以改进。
但这类方法对于字体、位置和印刷油墨、纸张质量等
都有特别的要求，终因光—电方法的条件限制而没有 得到推广应用。只有在计算机技术有了长足的进步之 后文字识别才得以真正发展。按识别对象，文字识别 分为西文字符、阿拉伯数字和汉字识别等
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第1章 绪论
2、模式识别的发展历史
60年代初，数理统计学中已经形成了完整的统计 决策理论；
70年代中期，美籍华人傅京孙教授建立了句法模 式识别理论； 80年代，在傅京孙教授的指导下，我国的一批专 家学者在美国进修，回国后开展了我国的模式识 别研究。
第1章 绪论
第1章 绪论
第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.2 语音识别
语音识别的复杂性和难度都很高，因为要抽取语 音的特征，不仅需要分析语言的结构和语言的物 理过程，而且还涉及听觉的物理和生理过程。语 音识别的两类课题：
●识别人们的语言，它可能是不同的人们在不同 的环境背景下的声音。 ●发生者的识别，这在身份鉴别中能起到很到作 用
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第1章 绪论
1.2 本课程的授课安排及考核标准
由于本课程教学计划安排学时数为32学时，现针 对教材，主要讲授以下内容：
第2章 Bayes决策理论（重点掌握）
2.1 最小错误概率的Bayes决策
2.2 最小风险的Bayes决策
2.3 在限定一类错误率条件下使另一类错误率为 最小的两类别决策——Neyman-Pearson决策 2.4 最小最大决策
第1章 绪论
1.2 模式识别系统
一、模式识别的研究方法
统计模式识别：将模式看作空间中的一个点，采 用解析几何和概率论、数理统计的方法，判别输 入模式的类别属性；
结构模式识别：也称为句法模式识别，将模式看 成是由一些基本元素有组织的构成，用字符串对 模式进行描述，利用形式语言和自动机理论对模 式的结构进行分析和判别；
第1章 绪论
模式识别介绍
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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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, 因此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。