模式识别以及模式识别理论假设1

模式识别以及模式识别理论假设1
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:

模板匹配假设、原型匹配假设和特征分析假设

一、模板匹配说

这种假设认为,模式识别是将一个刺激模式提供的信息,与长时记忆中已经存储的该模式的表征相匹配。这种表征叫该刺激模式的模板。当刺激模式与模板完全匹配或重叠时,该刺激模式就被识别了。这就是模板假设的内容。通俗地说,墨半如同“拷贝”,它与刺激模式之间存在着一一对应的关系,即对我们识别的刺激来说,都有一个用来与它进行匹配的内部拷贝。根据这一假设,刺激的感觉形象经过第一阶段的分析后,基本上不变的被传送到第二阶段去加工。在这个阶段上,与长时记忆中的许多模板进行匹配。通过比较,某一模板可能与刺激感觉形象匹配的最好。于是,决策过程把这一获得最佳匹配的模板选出来。这时,模式也就被识别了。比如说:我们识别一个“大”字,根据模板假设的规定,在长时记忆中有了一个拷贝(模板),每当“上”字作为一个刺激呈现时,它的视觉形象就与长时记忆中的许多模板进行比较,比较结果,记忆中关于“上”字的模板获得最好的匹配,因此,人们就把这个模式识别为“上”。

模板匹配假设比较容易在计算机上加以实现,例如银行使用的提款机卡、图书借阅卡、饭卡等就是根据模板匹配的原理设计的。

模板匹配假设过于朴素和简单,难以解释人的模式识别。从这一假设本身来看,它认为为了识别每一个在形状、大小或方位上稍有变化的模式,长时记忆中就应该具备一个相应的模板。从人识别模式实际情况来看,人能在模式的物理属性广泛变化了的情况下进行模式识别。比如说,人可以识别不同手写体的字(汉王、计算机、手机手写板),当字形在大小、方向、清晰度等方面出现某些变异时,识别似乎困难。按严格的模板匹配假设,这只有在头脑中事先存储了各种模式的模板,识别才能进行,由于模式的变异较大,因而建立了相应的模板,其数量必然很大,依靠这种方式来识别的模式是不经济的。

为了克服模板匹配假设中的这一缺点,有人对模板匹配假设提出了修正,当刺激模式与模板不完全吻合时,必须经过一个预处理过程,将输入的信息加以调整,使之“正常化”,这就大大减少了某一刺激模式在头脑中相应的模板的数量。如图:识别一个不规则字母A。

修正后的模板匹配假设遇到了一个逻辑问题,如果要纠正刺激模式的方位和大小,就必须知道合适的方位是什么样子的。这就等于说“已经”知道刺激相当于什么模式了。这不是匹配之前预处理要做的事情,而恰恰正是模式识别本身要做的事情,即它应该是模式识别的结果,而不是识别的过程。当然,如果刺激模式变异过大,如A变异成R,此模式就会被当成一种不相识的模式而遭到拒绝。

为了克服模板匹配假设的局限性,一些心理学家提出了原型匹配假设。

二、原型匹配说

(一)什么是原型匹配假设

原型(prototype)是指头脑中存储着代表一组物体关键特征的表征,即表示一组物体基本成分的一种抽象的形式。如:树的原型可能是树干、树枝和树叶,狗的原型可能是两只眼睛、四条腿、尖的牙齿、身上有毛等。因此,在这个意义上,原型不仅是对一类刺激的概括,也是这类刺激在头脑中的最优代表。

原型匹配假设认为,存储在长时记忆中的信息不是模板,而是原型。原型与刺激模式不是一一对应的关系。因此,模式识别就是要确定一个物体是否同原型相匹配,如果匹配了,这个物体就被识别出来了。

(二)支持原型匹配假设的实验

1971年,弗兰克斯(J.J.Franks)和布兰斯福德(JDBransford)用实验证明了人的模式识别可能存在着原型匹配的过程。他们用一些稽核图形构成的原型,然后经过左右位置互换、内外位置互换、删掉一个几何图形等形式改变原型,这些改变了的图形即为变型,如图所示。实验时,先给被试呈现这些变型,然后让他们进行再认测验,测验的项目有些是被试看见过的变型,另一些是被试没有见过的新变型,以及这些原型本身,要求被试指出哪些项目是以前见过的并评价自己的确信度。结果发现,尽管被试以前没有见过原型,但对它的确信度评信度最高。这一实验表明,被试从一组有关模式的经验中,抽取了这组模式的原型,同时,也可以看到,被试在识别那些变型时,利用了这个原型,是把它们与原型进行比较。

三、特征分析假说

(一)什么是特征分析假设

特征分析假设认为,各种刺激在长时记忆中的表征是一张表,表上登记着该

种刺激所具有的那些特征的名称,这种表叫做“特征表”。人的识别系统在接受一个输入刺激的信息后,首先对它的特征进行分析,找出输入刺激具有哪些特征,然后把它们与长时记忆中的各种特征进行比较。一旦长时记忆中的某种特征表征与刺激特征获得最佳的匹配,这个刺激就被识别了。

(二)“群魔堂”模型

1959年,塞尔弗里奇(O.G.Selfridge)提出了一个计算机模型,即群魔堂模型,形象的说明了模式识别的特征分析系统。这个模型认为,识别一个模式要通过几个阶段或层次。在每一个层次上,都有一些小鬼,他们各自担负着不同的工作,起着不同的作用。第一层小鬼叫图像鬼,它的作用是把外界信号登记下来,第二层小鬼叫特征鬼,它对图像鬼保留下来的映像进行分析,找出他们的各种特征,以对字母的特征分析为例,有的特征鬼负责分析垂直线,有的负责分析水平线,有的负责分析角……一个特征鬼发现了正在寻找的某一特征时,它就喊叫起来。或发出信号,这个特征鬼分级的,第三层小鬼是认知鬼,认知鬼相当于前面说的特征鬼,认知鬼的任务是注意来自特征鬼的信号,寻找由特征组成的某一特定模式,因此,认知鬼代表一种模式,认知鬼如果发现许多作出反映的“特征鬼”是源于自己的特征,就大声地叫喊;否则叫喊的声音就小,或者不作声。例如:识别字母Q时,同时叫喊起来的认知鬼有Q\O\R等,其中Q的喊声音大。第四层小鬼交决策鬼,它要来自所有认知鬼的呼声,并决定谁发出的信号最多,因而识别出环境种出现的模式,还如上说,由于认知鬼Q的呼声最高,而O\R的呼声次之,因而识别出环境种出现的模式,还如上说,由于Q贝选中被认知出来,群魔堂型它似乎不够严肃,但有它合理的地方。

(三)特征分析的生理学和心理学依据

1.特征分析的生理学依据——感受野的研究

感受野(receptise field),在感觉系统种,能够引起某一神经细胞反映的受刺激的区域,就是该神经细胞的感受野,1928年E.D阿林瑞恩在研究皮肤感受中提出感受野的概念。1940年H.K Harfline的研究又发现,刺激蛙的视网膜的某一特定区域时,与之有联系的神经纤维产生电反应,于是他把视网膜上这一特定区域,称为这个神经纤维的感受野。60年代由于微电极技术的发展,使这一领域的研究更加深入,H.K休伯尔和T.N.威瑟尔在研究猴的大脑皮层细胞的感受野时,把

大脑皮层细胞区分为简单细胞、复杂细胞和超复杂细胞,他的发现这些细胞具有不同的功能,如有的对直线反应,有的对角反应,有的对线条方向反应命他的把这些具有特征觉察功能的脑细胞称为特征觉察器。

根据休伯尔和威塞尔的研究,视觉系统是个特征分析系统,在视觉系统的不同层次或水平上存在着不同的特征觉察器。它的从外部输入的刺激中,提取不同的特征信息,实现对模式的识别。

2.特征分析的心理学证据

认知心理学的许多实验支持了特征分析说。

(1)Neisser(1963-1965)进行的视觉扫描实验,为特征分析说提供了证据,让被试快速扫描一系列的字母(每行6个共22行),并尽快搜索出靶字母如E。材料分成两组(据靶字母与组内其它字母的相似程度):第一组-低相似组;第二组-高相似组。结果发现,在第一组材料中搜索靶子字母比第二组快,说明被试在扫描时使用了特征信息,只需确定某个字母是否具有曲线特征,就能确定它是不是E,这一实验结果时推翻模板说,因为如果被试对靶字母的识别时模板匹配,那么对两组材料来说,搜索靶字母的时间应该时相等的。

(2)王甦固定网像实验

上述研究表明,特征是知觉的单元,一些特征和单元的结合构成我们所识别的模式,特征的抽取和结合往往是意识不到的。

(四)特征分析说的特点及问题

特点:

1.依据刺激的特征和关系进行识别,就可以部受刺激的大小、方位等其他细节,避开预加工的困难和负担,是识别具有更大灵活性和适应性,

2.同样的特征可出现在许多不同的模式中,必然极大地减轻记忆的负担。

3.由于需要获得刺激的组成成分的信息,即抽取必要的特征和关系,在加以综合,才能识别,这使模式识别过程可带有更多的学习色彩。

问题:

特征分析说只强调自下而上的加工,缺少自上而下的架构,使一个典型的从局部加工到整体加工的理论。

(完整word版)模式识别试题答案

模 式 识 别 非 学 位 课 考 试 试 题 考试科目: 模式识别 考试时间 考生姓名: 考生学号 任课教师 考试成绩 一、简答题(每题6分,12题共72分): 1、 监督学习和非监督学习有什么区别? 参考答案:当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习,或者由教师示范的学习;否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。 2、 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。 3、 什么是分类器?有哪些常见的分类器? 参考答案:将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。例如:贝叶斯分类器、神经网络等。 4、 进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题? 参考答案:特征要能反映样本的本质;特征不能太少,也不能太多;要注意量纲。 5、 聚类分析中,有哪些常见的表示样本相似性的方法? 参考答案:距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。 6、 你怎么理解聚类准则? 参考答案:包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。准则函数就是衡量聚类效果的一种准则,当这种准则满足一定要求时,就可以说聚类达到了预期目的。不同的准则函数会有不同的聚类结果。 7、 一种类的定义是:集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式: ∑∑∈∈≤-S x S x ij i j h d k k )1(1,d ij ≤ r ,其中k 是S 中元素的个数,称S 对于阈值h ,r 组成一类。请说明,该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类? 参考答案:即类内所有个体之间的平均距离小于h ,单个距离最大不超过r ,显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。 8、 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。 9、 基于风险的统计贝叶斯决策理论中,计算代价[λij ]矩阵的理论依据是什么?假设这个矩阵是 M ?N ,M 和N 取决于哪些因素?

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势 摘要:随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持,在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词:人工智能,技术,模式识别,前景 Abstract:In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一,引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二,现状 以地图模式识别为例,地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下,

模式识别的应用

模式识别的应用 模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 文字识别——如何将文字方便、快速的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。 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。//https://www.360docs.net/doc/a315912076.html,/p-67030326.html 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。 遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取得了成效。

《模式识别原理与技术》课程大纲.doc

《模式识别原理与技术》课程大纲 课程名称(中文):模式识别原理与技术 课程名称(英文):Pattern Recognition Principles and Techniques 课程编码:Y0703034C 开课单位:电气信息学院 授课对象: 任课教师:郑胜 学时:32 学分:2 学期:2 考核方式:平时成绩占百分之30,考试成绩(可开卷)占百分之70 先修课程:概率论、线性代数、数字信号处理等 课程简介: 一、教学目的与基本要求:(150字以内) 这门课的教学目的是让学生掌握模式识别的基本原理和方法。本课程的主要任务是,通过对模式识别的基本理论和方法、应用实例的学习,使学生掌握模式识别的基本理论与方法,培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力,为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。 通过各教学环节,本课程应达到下列要求:认识模式识别的目的和意义,了解模式识别的过程;理解统计分类法的基本思想,掌握几何分类法和概率分类法的几种典型算法;理解聚类分析的基本思想,掌握聚类分析的几种典型算法。 二、课程内容与学时分配 1、课程主要内容:(200字以内) 1)绪论 2)贝叶斯决策理论 3)概率密度函数的估计 4)线性判别函数 5)聚类分析 6)特征提取/选择 7)人工神经网络及支持向量机在模式识别中的应用 2、课程具体安排:(按教学章节编写,重点章节下划线)

三、实验、实践环节及习题内容与要求 四、教材及主要参考文献(顺序为:文献名,作者,出版时间,出版单位): 1. 模式识别导论. 李金宗. 1994年. 高等教育出版社 2. 模式识别. 边肇祺. 2000年1月第2版. 清华大学出版社 3. Pattern Recognition(第二版). Sergios Theodoridis. Konstantinos Koutroumbas. 机械工业出版社. 2006年 撰写人:郑胜 学位分委员会签字: 学院主管研究生教学院长签字:

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。

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要:信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广,而模式识别作为其中的一个重要方面,一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时,对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能,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,模式识别技术有了长足的发展。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。模式识别的发展潜力巨大。 关键词:模式识别;数字识别;人脸识别中图分类号; Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,

模式识别及应用--教学大纲

《模式识别及应用》课程教学大 纲 ( 06、07级) 编号:40021340 英文名称:Pattern Recognition and Its Applications 适用专业:电子信息工程 责任教学单位:电子工程系电子信息 教研室 总学时:32 学分:2 考核形式:考查 课程类别:专业课 修读方式:必修 教学目的:模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习,学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法,并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法,通过课外上机练习,学会编写模式识别的算法程序,达到理论和实践相结合的目的,使学生了解模式识别的应用领域,为将来从事这一方面的研究打下初步基础。 主要教学内容及要求:由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术,因此在学习内容上侧重基本概念的讲解,辅以必要的数学推导,使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念,以及最基本的处理问题方法。 本课程安排了一些习题,以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识,学习了本课程后,大部分学生能处理一些简单模式识别问题,如设计获取信息的手段,选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。 第一章概论 1.掌握模式识别的概念 2.熟悉模式识别系统 3.熟悉模式识别的应用 第二章统计模式识别——概率分类法 1. 掌握概率分类的判别标准 (1)Bayes法则 (2)Bayes风险 (3)基于Bayes法则的分类器 (4)最小最大决策 (5)Neyman-pearson决策 2. 熟悉正态密度及其判别函数 (1)正态密度函数 (2)正态分布样品的判别函数 3.了解密度函数的估计 第三章聚类分析 1. 掌握基于试探的聚类算法 (1)基于最近邻规则的试探法 (2)最大最小距离法 2.熟悉层次聚类算法 3.熟悉动态聚类法 (1)K均值算法 (2)迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法 第四章模糊模式识别 1.掌握模糊信息处理的基本概念 2.熟悉模糊识别信息地获取 3.熟悉模糊综合评判 4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别 5.熟悉模糊聚类分析 第五章神经网络识别理论及模型 1.掌握人工神经网络基本模型 2.熟悉神经网络分类器 3.熟悉模糊神经网络系统 4.熟悉神经网络识别模型及相关技术 第六章特征提取与选择 1.掌握类别可分性判据 2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择 3.掌握最佳鉴别矢量的提取 4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用 5.熟悉基于决策界的特征提取 6.熟悉特征选择中的直接挑选法 本课程与其他课程的联系与分工:本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中,并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。

模式识别方法简述

XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年 xx 月 xx日

模式识别方法简述 摘要:模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的( 数值的、文字的和逻辑关系的) 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, 是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别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,属于认识科学的范畴, 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、生物学家和神经生理学家的研究内容, 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。 关键词:模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 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2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 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2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别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,属于认识科学的范畴, 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、生物学家和神经生理学家的研究内容, 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。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。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在

模式识别及其在图像处理中的应用

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题,并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结,最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法

模式识别诞生于20世纪20年代,随着计算机的出现和人工智能的发展,模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域,目前广泛应用的文字识别( MNO)就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为,模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息,模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类,其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地(或者人为进行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本,模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器,通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1,标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器,分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器,得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法,例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。

模式识别

科技学院 火电厂自动化专题论述报告 名称:《模式识别专题》 院系:动力工程系 班级:自动化12 学号: 学生姓名: 指导教师: 成绩: 日期:2016年1月15日

一、前言 模式识别(英语:Pattern Recognition),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、语音识别系统。 模式识别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。 模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)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,是信息科学和人工智能的重要组成部分 二、正文 1、模式识别定义 人们在观察事物或现象的时候,常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处,并根据 一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子。例如数字“4”可以有各种写法,但都属于同一类别。更为重要的是,即使对于某种写法的“4”,以前虽未见过,也能把它分到“4”所属的这一类别。人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。在上述例子中,模式和集合的概念是分未弄的,只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象,就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体,我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去,这样的“模式”是一种抽象化的概念,如“房屋”等都是“模式”,而把具体的对象,如人民大会堂,叫作“房屋”这类模式中的一个样本。这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。 2、发展简史 早期的模式识别研究着重在数学方法上。20世纪50年代末,F.罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型——感知器,初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练,使系统在学习完毕后具有对其他未知类别的模式进行正确分类的能力。1957年,周绍康提出用统计决策理论方法求解模式识别问题,促进了从50年代末开始的模式识别研究工作的迅速发展。1962年,R.纳拉西曼提出了一种基于基元关系的句法识别方法。付京孙(K.S. Fu)在笮的理论及应用两方^行了系统的卓有成效的研究,并于1974

模式识别应用Word版

1.模式识别的基本概念 模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息,模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类,其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动的(或人为进行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。 图1 模式识别的基本过程 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的努力,已经取得了系统的研究成果。 2.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。 2.1 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。最近我们有一个项目中就是关于细胞识别的。

模式识别理论的研究与应用

模式识别理论的研究与应用 摘要:通过对模式识别系统的简要评述,对近年来几种基本的模式识别方法进行了总结,并对模式识别在字符识别方面的应用原理作了介绍。字符识别技术属于模式识别的范畴,本文首先介绍模式识别的基本理论和基本方法,然后阐述了模式识别技术在光学识别技术上的应用,并将其应用到角铁字符识别系统上。实践证明,采用模式识别!能减轻人工操作的复杂性和失误。 关键字:字符识别;模式识别;凹凸字符;OCR(光学字符识别);特征抽取Research and Application of Pattern Recognition Theory Abstract:In this paper components of pattern recognition system were introduced. Several basic patternrecognition methods which were frequently utilized are summed up. Finally Chinese character recognition whichis a application of pattern recognition were introduced.Character recognition technology belongs to the category of pattern recognition, this paper first introduce the basic theory and basic methods of pattern recognition, and then expounds the application of pattern recognition technology in optical recognition technology! And apply it to the Angle iron character recognition system. Practice has proved that using pattern recognition! To reduce the complexity of manual operation and failure. KeyWord:Character Recognition;Pattern Recognition;Protuberant Characters;Optical Character Recognition;Feature Extraction

模式识别及其在图像处理中的应用

武汉理工大学 模式识别及其在图像处理中的应用 学院(系):自动化学院 课程名称:模式识别原理 专业班级:控制科学与工程1603班 任课教师:张素文 学生姓名:王红刚 2017年1月3日

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork aresummarized.T he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods

模式识别相关资料

《模式识别导论》 姓名 班级 学号

成绩 1)A B 2)A B C 3) 2011年

阅读材料:(参考资料的阅读以下面的题目为导向,不需要细致的研读代码。) 边肇祺、张学工编著《模式识别》第二版,第十五章 求是科技张宏林编著《Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践》,第五、六、七、八章 题目:(请对问题一一作答。解答要尽量表达明白、条理清楚。不要求给出具体的代码实现。)1)汉字识别是与生活紧密相关的一种二维信号识别问题。通过对上述材料的研读,同学们应该对模式识别方法如何应用于实际中、以及在实际应用中需要考虑哪些问题有了一些深入的认识。问题: A.一般解决模式识别问题有哪几个关键步骤?给出处理一般模式识别问题步骤的流程图。B.以汉字识别为例,预处理步骤是哪些(举出3种)?汉字的哪些特性可以被提取作为模式特征(举出5种)?利用特征进行汉字识别分类时,要注意什么问题?有什么样的解决方法?一般可采取哪些判别准则进行分类? 2)工厂对打上来的鱼进行分类,不同种类的鱼处理方式不 同。可是鱼的数量过大,人工分类不现实。如何利用模式识 别的方法让计算机帮我们分类? A.可能需要进行哪些预处理?你能想到哪些鱼类特性作为 分类特征?可以采取哪些对应的分类决策方法? B.在分类过程中,可能会遇到分类算法错误率高、性能不 够鲁棒,你能想出什么方法有效解决? C.文字说明一种你设计的、认为可以准确处理大多数鱼类 分类问题的分类算法,并写出算法流程图。 左图是利用传感器(如摄像机)对鱼类采样,以进行自动分 类的工厂流水线示意图。 3)人类具有很强的模式识别能力。通过视觉信息识别文字、图片和周围的环境,通过听觉信息识别与理解语言。模式识别能力是人类智能的重要组成部分。今天,虽然人们可以利用计算机部分实现人的视觉,听觉等模式识别能力,但是相对于浩瀚的人类智能,今天的模式识别无论是在理论研究还是在应用水平上都仅仅只处于初级阶段。请以“模式识别,让明天更美好”为题,设想2000年后,模式识别在理论上将会有那些突破,在应用中将会怎样深刻的影响人类的工作和生活。要求: a、体裁不限,字数不限,可以写成故事,小说或科技论文等等。 b、文章应建立在对现存模式识别的理论分析基础之上,通过分析统计模式识别的优点和不 足,设想2000年后模式识别将会得到怎样的发展。 c、设想2000年模式识别应用的时候,应尽可能全面地描述模式识别在人类生活和生产中 的应用,如在工业,生活,娱乐,医疗,通信,战争等等。想象的翅膀能飞多远,就让它飞多远。 d、如果可以包含心理学,生理学,神经学,或数学,信息学等方面的描述更好。

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

模式识别期末考试复习

题型: 1.填空题5题 填空题2.名词解释4题 3.问答题4题 4.计算作图题3题 5.综合计算题1题 备注1:没有整理第一章和第六章,老师说不考的 备注2:非线性判别函数相关概念P69 概率相关定义、性质、公式P83以后 最小错误率贝叶斯决策公式P85 最小风险贝叶斯P86 正态贝叶斯P90 综合计算有可能是第六次作业 一、填空题 物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。 模式识别分类:1.从实现方法来分模式识别分为监督分类和非监督分类;2.从理论上来分, 有统计模式识别,统计模式识别,模糊模式识别,神经网络模式识别法 聚类分析是按照不同对象之间的差异,根据距离函数的规律做模式分类的。 模式的特性:可观察性、可区分性、相似性 模式识别的任务:一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,二是如何用计算机实现 模式识别的理论和方法。 计算机的发展方向:1.神经网络计算机--模拟人的大脑思维;2.生物计算机--运用生 物工程技术、蛋白分子作芯片; 3.光计算机--用光作为信息载体,通过对光的处理来完成对信息的处理。 训练学习方法:监督学习、无监督学习(无先验知识,甚至类别数也未知)。 统计模式识别有:1.聚类分析法(非监督);2.判决函数法/几何分类法(监督);3.基于 统计决策的概率分类法 - 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础,对总体特 征进行研究,以取得分类的方法 数据的标准化目的:消除各个分量之间数值范围大小对算法的影响 模式识别系统的基本构成:书P7 聚类过程遵循的基本步骤:特征选择;近邻测度;聚类准则;聚类算法;结果验证;结果 判定。 相似测度基础:以两矢量的方向是否相近作为考虑的基础,矢量长度并不重要。 确定聚类准则的两种方式:阈值准则,函数准则 基于距离阈值的聚类算法——分解聚类:近邻聚类法;最大最小距离聚类法 类间距离计算准则:1)最短距离法2)最长距离法 3)中间距离法4)重心法5)类平均距 离法6)离差平方和法P24 系统聚类法——合并的思想 用于随机模式分类识别的方法,通常称为贝叶斯判决。 BAYES 决策常用的准则:最小错误率;最小风险 错误率的计算或估计方法:①按理论公式计算;②计算错误率上界;③实验估计。

模式识别及其在图像处理中的应用修订稿

模式识别及其在图像处 理中的应用 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

武汉理工大学 模式识别及其在图像处理中的应用 学院(系):自动化学院 课程名称:模式识别原理 专业班级:控制科学与工程1603班 任课教师:张素文 学生姓名:王红刚 2017年1月3日

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods

模式识别复习要点和参考习题

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:我的本科毕设内容和以后的研究方向为重症监护病人的状态监测与预诊断,其中的第一步就是进 行ICU病人的死亡率预测,与模式识别理论密切相关。主要的任务是分析数据库的8000名ICU病人,统计 分析死亡与非死亡的生理特征,用于分析预测新进ICU病人的病情状态。 按照模式识别的方法步骤,首先从数据库中采集数据,包括病人的固有信息,生理信息,事件信息等并分为死亡组和非死亡组,然后分别进行数据的预处理,剔除不正常数据,对数据进行插值并取中值进行第一次特征提取,然后利用非监督学习的方法即聚类分析进行第二次特征提取,得到训练样本集和测试样本集。分别利用判别分析,人工神经网络,支持向量机的方法进行训练,测试,得到分类器,实验效果比传统ICU 中采用的评价预测系统好一些。由于两组数据具有较大重叠,特征提取,即提取模式特征就变得尤为重要。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。 ③ 遥感 遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 ④医学诊断 在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取 得了成效。

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