模式识别1
模式识别研究进展-刘成林and谭铁牛
模式识别研究进展 刘成林，谭铁牛 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京中关村东路95号 摘要 自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt的感知机[1]和Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。 模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain等人的综述[3]已经全面介绍了2000年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000年以后的研究进展。
统计模式识别方法
统计模式识别方法 在嗅觉模拟技术领域中，模式识别问题就是由气敏传感器阵列的测量空间向被测对象的的分类或分级空间转化的问题。由于这种模式空间的变化对识别或鉴别结果有着较大的影响，因此模式识别算法的研究和讨论始终较为活跃，各种模式识别方法层出不穷，有力推动了嗅觉模拟技术的应用进程。下面介绍几种常用的统计模式识别方法。 1统计模式识别概述 统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。 统计模式识别的技术理论较完善，方法也很多，通常较为有效，现已形成了一个完整的体系。尽管方法很多，但从根本上讲，都是利用各类的分布特征，即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等，或隐含地利用上述概念进行识别。其中基本的技术为聚类分析法、判别类域代数界面法、统计决策法、最邻近法等。在聚类分析中，利用待分类模式之间的“相似性”进行分类，较相似的作为一类，较不相似的作为另外一类。在分类过程中不断地计算所划分的各类的中心，一个待分类模式与各类中心的距离作为对其分类的依据。这实际上在某些设定下隐含地利用了概率分布概念，因常见的概率密度函数中，距期望值较近的点概密值较大。该类方法的另一种技术是根据待分类模式和已指判出类别的模式的距离来确定其判别，这实际上也是在一定程度上利用了有关的概念。判别类域界面法中，用已知类别的训练样本产生判别函数，这相当于学习或训练。根据待分类模式
模式识别研究进展
模式识别研究进展 摘要：自20 世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别（Pattern Recognition）是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt 的感知机和Nilsson 的学习机就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20 世纪80 年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识 别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/ 视频的处理、 分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain 等人的综述[3] 已经全面介绍了2000 年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000 年以后的研究进展。 2. 历史回顾 现代模式识别是在20 世纪40 年代电子计算机发明以后逐渐发展起来的。在更早的
1模式识别与机器学习思考题及参考答案
模式识别与机器学习期末考查 思考题 1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 机器学习是研究让机器（计算机）从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。 机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的。然而近年来，由于它们关心的很多共同问题（分类、聚类、特征选择、信息融合等），这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析、（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。近年来，机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者，理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。 机器学习：要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。 模式识别：模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图像、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带来极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。 机器学习今后主要的研究方向如下： 1)人类学习机制的研究；
模式识别课程设计
模式识别课程设计 聚类图像分割 一．图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标进行测量，对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面，例如在汽车车型自动识别系统中，从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景，为了进一步提取汽车特征，辨识车型，图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测，大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中，最终结果很大程度上
依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别，首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来，即图象分割。但是，在一些复杂的问题中，例如金属材料内部结构特征的分割和识别，虽然图象分割方法已有上百种，但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果，原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟，而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统。目前，人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅，计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统，形成计算机视觉，还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术，对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二．常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。
模式识别综述
模式识别综述 摘要:介绍了模式识别系统的组成及各组成部分包含的内容。就统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等模式识别的基本方法进行简单介绍，并分析了其优缺点。最后列举了模式识别在各领域的应用，针对其应用前景作了相应分析。 关键字：模式识别系统、统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别 背景 随着现代科学技术的发展，特别是计算机技术的发展，对事物认识的要求越来越高，根据实际需求，形成了一种模拟人的各种识别能力（主要是视觉和听觉）和认识方法的学科，这个就是模式识别，它是属于一种自动判别和分类的理论。这一理论孕育于20世纪60年代，随着科学技术的发展，特别是20世纪70年代遥感技术的发展和地球资源卫星的发射，人们通过遥感从卫星取得的巨量信息，需要进行空前规模的处理、识别和应用，在此推动下，模式识别技术便得以迅速发展[1]。发展到现在，应用领域已经非常广阔，包括文本分类、语音识别、视频识别、信息检索和数据挖掘等。模式识别技术在生物医学、航空航天、工业生产、交通安全等许多领域发挥着重要的作用[2]。 基本概念 什么是模式呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。但模式所指的不是事物本身，而是我们从事物获取的信息。因此模式往往表现为具有时间或空间分布的信息[3]。 人们在观察各种事物的时候，一般是从一些具体的个别事物或者很小一部分开始的，然后经过长期的积累，随着对观察到的事物或者现象的数量不断增加，就开始在人的大脑中形成一些概念，而这些概念是反映事物或者现象之间的不同或者相似之处，这些特征或者属性使人们对事物自然而然的进行分类。从而窥豹一斑，对于一些事物或者现象，不需要了解全过程，只需要根据事物或者现象的一些特征就能对事物进行认识。人脑的这种思维能力视为“模式”的概念。 模式识别就是识别出特定事物，然后得出这些事物的特征。识别能力是人类和其他生物的一种基本属性，根据被识别的客体的性质可以将识别活动分为具体的客体与抽象的客体两类。诸如字符、图像、音乐、声音等是具体的客体，他们刺激感官，从而被识别。而思想、信仰、言论等则是抽象的客体，这些属于政治、哲学的范畴。我们研究的主要是一些具体客体的识别，而且仅限于研究用机器完
1什么是模式识别
312012*********—计科三班—张建 1什么是模式识别？ 就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别等。2三大核心问题 （1）特征降维 在进行图像的特征提取的过程中，提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂，消耗系统资源，不得不采用特征降维的方法。所谓特征降维，即采用一个低纬度的特征来表示高纬度。 特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。 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。 （2）分类识别 分类判别的前提是已知若干个样品的类别以及每个样品的特征，在此基础上才能对待测样品进行分类判别。对分类问题需要建立样品库。根据这些样品库建立判别分类函数，这一过程是由机器来实现的，称为学习过程，然后对一个未知的新对象分析它的特征，决定它属于哪一类。主要的分类器模板匹配分类器、Bayes分类器、几何分类器、神经网络分类器。 （3）聚类 聚类分析前提是已知若干对象和它们的特征，但是不知道每个对象属于哪一类，而且事先并不知道究竟分成多少类，在此基础上用某种相似性度量的方法，把特征相似的归为一类。主要的聚类算法：顺序聚类、分层聚类、模型聚类。 3几大算法 (1)主成分分析 ( PCA ) PCA）就是基于K-L变换的提取图像特征的一种最优正交线性变换，可以有效去掉一个随机向量中各元素间的相关性。 PCA的目的：寻找能够表示采样数据的最好的投影子空间. PCA的求解：特征向量常被叫做“主分量”，每个样本被它在前几个主分量上的投影近似表示，U张成的空间称为原空间的子空间，PCA实际上就是在子空间上的投影。 (2) 线性判别分析(LDA) LDA的思想: 寻找最能把两类样本分开的投影直线. LDA的目标: 使投影后两类样本的均值之差与投影样本的总类散布的比值最大 . LDA的求解: 经过推导把原问题转化为关于样本集总类内散布矩阵和总类间散布矩阵的广义特征值（3）K近邻算法（KNN） 待分类对象的类别可以通过在它附近的训练数据的类别来确定，所以采取的策略就是找到离待分类对象最近的 K 个邻居进行分析。在 KNN 的设计过程中，有四个要点需要注意：1用来对待分类对象所属类别进行评估的数据集合（不一定需要用到整个训练集）；用来计算对象之间相似度的距离或者相似度矩阵（比如，欧式距离，马氏距离等）；K 值的选取；用来确定待分类对象所属类别的方法（比如，距离加权与否）。 （4）K均值算法(K-means) K-means算法是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。其步骤如下:1为每一个聚类确定一个初始的聚类中心，这样就有K个聚类中心2将样本集中的样本按照最小距离准则分配到最临近聚3使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中4重复步骤2,3直到聚类中心不再变化。5结束，得到K个聚类.
模式识别研究进展
模式识别研究进展 摘要：自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt 的感知机和Nilsson的学习机就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20 世纪80 年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/ 视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain 等人的综述[3]已经全面介绍了2000 年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000 年以后的研究进展。 2. 历史回顾
模式识别发展及现状综述
模式识别发展及现状综述 xxx （xxxxxxxxxxxxxxxxxxx） 摘要 [摘要]：通过对模式识别的发展及现状进行调查研究，了解到模式识别的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的应用，极大的推动了人工智能系统的发展，同时扩大了计算机应用的可能性。模式识别 的研究主要集中在研究生物体(包括人)是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式 识别的理论和方法。本文详细的阐述了模式识别系统的组成结构以及模式识别的现状并展望了未来的模式 识别的发展趋势。 [关键词]：模式识别;模式识别的应用 Abstract [Abstract]:through the investigation and Study on the present situation and development of pattern recognition, knowing that the theory and method of pattern recognition has been widely used in many fields of science and technology and greatly promoting the development of artificial intelligence systems as well as expanding the fields of computer applied to.The research of pattern recognition mainly concentrated on the research of the theory and method of pattern recognition which how the organisms(including humans)to perceive objects as well as,in a given task,how to realize the pattern recognition with computer.This paper expounds the present situation and system structure of the pattern recognition as well as prospects the development trend in the future of pattern recognition. [keyword]:pattern recognition;pattern recognition applications 1前言 模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。什么是模式和模式识别呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)[1]。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。 经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器人学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、生物认证技术等。模式识别的技术对国民经济建设和国防科技发展的重要性已得到了人们的认可和广泛重视。本文将就模式识别所涉及的基本问题、研究的领域及其当前进展现状进行详细的介绍，并对模式识别的发展趋势进行展望。 2模式识别 2.1模式识别系统 一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的，即数据生成、模式分析和模式分类。有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构
模式识别的基本理论
模式识别的基本理论 蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。识别也是人类的一项基本技能。当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该事物或现象识别出来。随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别技能赋予计算机成为一项新兴课题。 4.1模式识别的概述 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人 们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是人工智能最早的研究领域之一，它的狭义研究目标是为计算机配置各种感觉器官，以便直接接受外界的各种信息，如图形识别、语言识别等。它的研究目标可以包括对于许多复杂事物的分类，如故障诊断、气象分型等。但模式识别又不是简单的分类学，它的目标包括对于系统的描述、理解与综合，是通过大量信息对复杂过程进行学习、判断和寻找规律。模式识别的应用几乎遍及各个学科领域，同时模式识别也广泛地应用于石油工业领域。此章通过保护储集层钻井液体系的优选，介绍模式识别方法在保护油气储集层技术中的应用[14]。 从模式识别用于对复杂类事物的分类来讲。模式识别就是已知某类事物有若干标准类别（模式），现判断某一具体对象属于哪一个模式。这里所说的模式是指标准样本、式样、样品、图形、症状等。模式识别与传统的数学观点不同，它暂不去追求精确地数学模型，而是在专家经验和已有认识的基础上，从所得的大量数据和历史出发，利用数学方法来完成识别过程。它是一门基于概念基础上的判断学科。 4.2模式识别的基本概念
模式识别1
1.模式：人类能用其感官直接或间接接收的外界信息称为模式，表现为具有时间和空间分布的信息。广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或相似，都可以称为模式。 2.模式类：模式所属的类别或同一类模式的总体。 3.模式识别：计算机实现人对各种事物或现象的分析、描述、判断、识别。 4.生物特征识别：通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。 5.创新点：①用概率表示所有形式的不确定性 ②引入了“先验”与“后验”的概念 6.先验概率：预先已知的或者可以估计的模式识别系统位于某种类型的概率 7.后验概率：一个具体事物属于某种类别的概率 8.创新点：①用概率表示所有形式的不确定性②引入了“先验”与“后验”的概念 9.基于最小错误率贝叶斯决策的前提 ①要决策分类的类别数一定②每一类出现的先验概率已知，即P(w1)P(w2)已知③每一类的“类条件概率密度”已知，即 P(x|w1)P(X|w2)已知 10.决策面：如果按某种决策规则将空间分成若干个决策域，则将决策域的边界称为决策面 11.Fisher准则的基本思想：把d维空间的所有样本投影到一条过原点的直线上，就能把维数压缩到1。关键在于要找到这样一条最优的投影方向，使这些模式的投影能较好的区分开。 12.Fisher判别的基本准则：（1）两类样本投影的均值彼此间相距尽可能大（2）是同类样本投影彼此间尽可能密集 13.近邻法：对待识别的模式向量，只要比较X与所有已知类别的样本之间的欧氏距离，并决策X与离它最近的样本同类。 14.K—近邻法：先找出X的k个近邻，这k 个近邻中，哪一类的样本数占优势，就将X 归为哪一类15.特征提取：通过映射的方法把高维的特征向量变换为低维的特征向量 16.特征选择：从原始特征中挑选出一些最有代表性、分类性能好的特征以达到降低空间维数的目的 17.人工神经元：是构成人工神经网络的最基本单元，是对生物神经元的模拟，具备生物神经元的部分特征。 18.Hebb规则：如果神经网络中某一神经元与另一直接与其相连的神经元同时处于兴奋状态，那么这两个神经元件的连接强度（权值）应增强 19.误差修正规则：使网络中某一神经元的实际输出在均方意义上最逼近于期望输出。 20.泛化能力：当向网络输入训练时未曾见过非样本数据时，网络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。这种能力称为泛化能力。 21.支持向量机的基本思想：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数实现的。 22.支持向量机的概念图 1* 2* 3* 1* 权值w i=a i·y i 2* 基于S个支持向量x1,x2,…x n的非线性变换（内积） 3* 输入向量x=（x1,x2,…x d）
模式识别概述及其应用_赵志宇
2010年10月刊 人工智能与识别技术 信息与电脑 China Computer&Communication 1. 引言 人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。例如字母‘A ’、‘B ’、‘a ’、‘b ’，如果从大小写上来分，会将‘A ’、‘B ’ 划分为一类，‘a ’、‘b ’划分为另一类；但是如果从英文字母发音上来分，则又将‘A ’、‘a ’划分为一类，而‘B ’、‘b ’则为另一类。人们也可以正确地区分出它们，并根据需要将它们进行准确归类，当然， 前提条件是人们需要对‘A ’、‘B ’、‘a ’、‘b ’一般的书写格式、发音方式等有所了解。人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。那么，什么是模式？什么是模式识别呢？ 2. 模式和模式识别 从以上的例子可以看出，对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。当人们看到某物或现象时，人们首先会收集该物体或现象的所有信息，然后将其行为特征与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该物体或现象识别出来。因此，某物体或现象的相关信息，如空间信息、时间信息等，就构成了该物体或现象的模式。Watanabe 定义模式“与混沌相对立，是一个可以命名的模糊定义的实体”。比如，一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。模式识别则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。计算机模式识别就是是指利用计算机等装置对物体、图像、图形、语音、字形等信息进行自动识别。 模式识别的研究主要集中在两方面，一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 3. 模式识别的方法 现在有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作，就是结构模式识别或句法模式识别。 4. 模式识别的应用 经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如语 音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等。模式识别技术的快速发展和应用大大促进了国民经济建设和国防科技现代化建设。 4.1 字符识别 字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（ 如： 汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。 4.2 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全验证方式。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。 4.3 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5个大的类别:左旋型（leftloop ）,右旋型（right loop ）,双旋型（twinloop ）,螺旋型（whorl ），弓型（arch ）和帐型（tented arch ）,这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹实现的方法有很多，大致可以分为4 类：基于神经网络的方法、基于奇异点的方法、语法分析的方法和其他的方法。 4.4细胞识别 细胞识别是最近在识别技术中比较热门的一个话题。以前，对疾病的诊断仅仅通过表面现象，经验在诊断中起到了主导作用，错判率始终占有一定的比例；而今，通过对显微细胞图像的研究和分析来诊断疾病，不仅可以了解疾病的病因、研究医疗方案，还可以观测医疗疗效。如果通过人工辨识显微细胞诊断疾病也得不偿失，费力费时不说，还容易耽误治疗。基于图像区域特征，利用计算机技术对显微细胞图像进行自动识别愈来愈受到大家的关注，并且现在也获得了不错的效果。但实际中，细胞的组成是复杂的，应该选择更多的特征，建立更为完善的判别函数，可能会进一步提高分类精度。 参考文献： [1] 边肇祺，张学工等编著. 《模式识别》(第二版）. 北京：清华大学出版社，2000. [2] 王碧泉，陈祖荫. 《模式识别理论、方法和应用》. 北京：地震出版社，1989. [3] 熊超.《模式识别理论及其应用综述》.中国科技信息2006年第6期[4] 严红平.《模式识别简述》. 自动化博览2006年2月刊 模式识别概述及其应用 赵志宇 常 健 河南省林业学校，河南洛阳 471002 摘要：本文对什么是模式及其模式识别做出了解释，并说明了模式识别的方法，同时还列举了在现阶段模式识别在我们生活中的应用。 关键词：模式；模式识别；模式识别的应用 中图分类号：TP39 文献标识码：Ａ 文章编号：1003-9767（2010）10-0027-01
模式识别期末论文
对模式识别应用领域的认识 摘要 自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。几十年来，模式识别研究取得了大量的成果，在很多地方得到了成功的应用。但是，由于模式识别涉及到很多复杂的问题，现有的理论和方法对于解决这些问题还有很多不足之处。本文主要讨论模式识别的一些基本概念和应用领域，以利于对模式识别的现状和未来的发展方向有更全面的了解。 模式识别的概述 模式识别是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。
模式识别的特点 （1）模式识别是用机器模仿大脑的识别过程的，设计很大的数据集合，并自动的以高速度作出决策。 （2）模式识别不象纯数学，而是抽象加上实验的一个领域。它的这个性质常常导致不平凡的和比较有成效的应用，而应用又促进进一步的研究和发展。由于它和应用的关系密切，应此它又被认为是一门工程学科。 （3）学习（自适应性）是模式识别的一个重要的过程和标志。但是，编制学习程序比较困难，而有效地消除这种程序中的错误更难，因为这种程序是有智能的。 （4）同人的能力相比，现有模式识别的能力仍然是相当薄弱的（对图案和颜色的识别除外），机器通常不能对付大多数困难问题。采用交互识别法可以在较大程度上克服这一困难，当机器不能做出一个可靠的决策时，它可以求助于操作人。 模式识别的应用 经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如目标识别、生物特征识别、图像识别、图形识别和故障诊断等。经过多年的研究
模式识别文献综述报告
文献综述报告 指导老师：马丽 学号：20111000700 班级：075111 姓名：刘建 成绩：
目录 ............................................................ 一、报告内容要点............................................................ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》............................................................ 三、《基于类内加权平均值的模块PCA算法》............................................................ 四、《PCA-LDA算法在性别鉴别中的应用》............................................................ 五、《一种面向数据学习的快速PCA算法》............................................................ 六、《Theory of fractional covariance matrix and its applications in PCA and2D-PCA》 ............................................................ 七、课程心得体会............................................................ 八、参考文献............................................................
模式识别以及模式识别理论假设1
知觉认知中几种主要的模式识别理论表征 及加工分析 “模式”是指刺激的空间组合和时间组合，或说由若干元素按一定关系集合在一起组成的一种结构。如视觉模式、听觉模式、嗅觉模式等。一个物体、一个单词、一种语音，甚至一种特定芳香都是模式。复杂的模式往往由若干元素按一定的关系组成的一种结构。 模式识别就是确认模式是什么，并把它同其它模式区分开来，或说把输入模式的信息同长时记忆中有关信息进行匹配，并辨认出该刺激属于什么范畴的过程。 人的模式识别的特点 （1）对言语识别的能力是人所特有的 动物也能进行模式识别，如分辨有害和无害刺激、选择伴侣、构筑巢穴，但这些模式识别都是低级的，只是为了适应环境和维持生存。人由于能识别语言，因此可以进行人的劳动和创造。 （2）人的模式识别具有复杂性 人能区分各种不同的模式，从简单的线条到复杂的物体形状，从自然界的花草树木、虫鱼鸟兽到人类自身，从宏观结构到微观结构，人类能识别的刺激模式，其数量是无法估量的。 人还能在模式出现广泛变异的情况下完成识别任务。如邮局里分信的工作人员，能识别千差万别、形状、大小各异的文字。 模式识别过程 模式识别过程包括分析、比较和决策三个基本环节。 1．分析：识别过程的第一个阶段是分析。即把感觉记忆中的信息分解成它的各个组成部分，如把字母A分解成左斜线、右斜线和一条水平线三个组成部分。这种分析过程非常简单，在这个过程中提取出来的信息根感觉记忆中内容没有什么变化。
2．比较：模式识别的第二个阶段。即把分析阶段抽取出来的信息与长时记忆中已有的信息进行比较，比较的方式有两种——串行加工和平行加工。 串行加工（序列加工）：即输入的模式与长时记忆中的编码一个接一个地进行比较，然后再确定与哪一个编码匹配的最好。这种加工是耗费时间的。经验告诉我们，人的模式识别往往进行的很快，因此，识别系统把刺激与记忆编码比较时，可能采取了另一种加工方式。 平行加工（并行加工）：是指许多独立的比较同时进行，就是说，在模式识别中，刺激可以同时地与许多内部记忆编码进行比较，而整个过程所需的时间，差不多等于刺激与单个记忆编码进行比较的时间。这种加工方式是节省时间的，如在众多物体中识别自己熟悉的一个物体往往采用平行加工。 3．决策：模式识别的第三个阶段。即判定哪个记忆编码同刺激模式是最佳的匹配，决策之后就达到了对模式识别的完全识别。这时，一般地可给刺激“命名”，如看到“大”这个刺激模式时，给出它的发音。模式识别的简单模型可以很清楚的说明模式识别的过程。 模式识别过程的两种加工 在模式识别过程中，信息的流程不是单向的，而是双向的。它既依赖于外部的刺激模式，又依赖于记忆系统中的信息。即它既有自下而上的加工，又有自上而下的加工。 所谓自下而上的加工是指人脑直接接受由感觉输入的信息，经过编码，产生各种内部表征。所谓自上而下的加工是指人脑根据已有的知识结构，组织和调节外部输入的信息。人的模式识别就是两种加工相互作用的结果。模式识别中自下而上的加工，可以用特征提取来说明。在知觉几何图形时，是一个由部分到整体的过程自上而下的加工，完成句子中所缺的词。 人在模式识别过程中，两种加工是相互联系相互补偿的。在模式识别的早期阶段，自下而上的加工起重要作用，而在后期阶段，自上而下的加工起主要作用。 模式识别的理论为了进一步描述的模式识别，人们的模式识别时使用的记忆编码及这些编码的使用等问题，作了一些探讨，提出了三种假设，这三种假设是：
F模式识别1
第二章 F 模式识别 一、模式识别问题 例1 邮政编码识别问题 识别：0，1，2，……，9 关键：1）如何刻化，0，1，……，9（如何选取特征？）（区分） 2）如何度量特征之间的相似性？ 二、F 集的贴近度 1．定义1 设 )(,,X F C B A ∈，若映射 []1,0)()(:→?X F X F N 满足条件： ①),(),(A B N B A N =； ② 0),(,1),(==φX N A A N ； ③若 C B A ??，则 ),(),(),(C B N B A N C A N ∧≤。 则称),(B A N 为F 集A 与B 的贴近度。N 称为)(X F 上的贴近度函数。 2．常用的贴近度 （1）海明贴近度 若 {}n x x x X ,...,,21=，则 ∑=? --=n i i i x B x A n B A N 1 )()(1 1),( 若 R b a X ?=],[,则 ? --- =? b a dx x B x A a b B A N )()(11),( （2）欧几里得贴近度 若 {}n x x x X ,...,,21=，则 2 11 2 ))()((11),(??? ? ??--=∑=? n i i i x B x A n B A N 若 R b a X ?=],[,则 2 12))()((11),(??? ? ?--- =?? b a dx x B x A a b B A N （3）测度贴近度* 设 )(x A 、)(x B 是测度空间)),(,(μσX X 上可测函数，则可定义 μ μd x B A d x B A B A N X X ? ?? = ))(())((),(1 μ μd x B x A d x B x A X X ? ?∨∧=? ))()(())()(( ?? ?+= ? X X X d x B dX x A d x B A B A N μ μ )()())((2),(2 ?? ?+∧= ? X X X d x B dx x A d x B x A μ μ )()())()((2 μ μd x B x A d x B x A B A N ? ?∞+∞ -+∞ ∞-∨∧= ))()(())()((),(1 ? ? ? ∞+∞ -∞+∞ -+∞∞ -+∧= dx x B dx x A d x B x A B A N )()())()((2),(2μ