模式识别(入门)

模式识别课matlab数字识别程序

名称：模式识别题目：数字‘3’和‘4’的识别

实验目的与要求：利用已知的数字样本（3和4），提取样本特征，并确定分类准则，在用测试样本对分类确定准则的错误率进行分析。进一步加深对模式识别方法的理解，强化利用计算机实现模式识别。实验原理： 1.特征提取原理: 利用MATLAN 软件把图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。由于“3”的下半部分在横轴上的投影比“4”的下半部分在横轴上的投影宽，所以可以统计‘3’‘4’在横轴上投影的‘1’的个数作为一个特征。又由于‘4’中间纵向比‘3’的中间‘1’的个数多，所以可以统计‘4’和‘3’中间区域‘1’的个数作为另外一个特征，又考虑‘4’的纵向可能会有点偏，所以在统计一的个数的时候，取的范围稍微大点，但不能太大。 2.分类准则原理：利用最近邻对测试样本进行分类实验步骤 1.利用MATLAN 软件把前30个图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。 2.利用上述矩阵生成特征向量 3.利用MATLAN 软件把后5个图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。 4.对测试样本进行分类，用F矩阵表示结果，如果是‘1’表示分类正确，‘0’表示分类错误。 5.对分类错误率分析实验原始程序： f=zeros(5,2) w=zeros(35,2) q=zeros(35,2) for i=1:35 filename_1='D:\MATLAB6p5\toolbox\images\imdemos\3\' filename_2='.bmp' a= num2str (i) b=strcat(filename_1,a) c=strcat(b,filename_2) d=imread(c) e=im2bw(d) n=0 for u=1:20 m=0 for t=32:36 if(e(t,u)==0) m=m+1 end end if(m<5) n=n+1 end end

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; （c n 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， T n n T n n x x x x X w w w w W )1,...,,(),,...,,(21121+=+X W x g T ij ij =)(0)(=x g ij j i x g ij ≠? ??∈→<∈→>j i x 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+=X W x g K k =)(???∈=小，其它最大，当i T k i x X W x g ω)(

DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要

《模式识别与人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能课程性质：选修课课程类别：专业与专业方向课程适用专业：电气信息类专业总学时： 64 学时总学分： 4 学分先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计后续课程：语音处理技术；数字图像处理课程简介：模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。选用教材：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999；参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010；二、课程总目标本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容：（1）模式识别与人工智能基本知识；（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）非线性胖别函数；

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】期末考试复习资料

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。

黄庆明模式识别与机器学习第三章作业

·在一个10类的模式识别问题中，有3类单独满足多类情况1，其余的类别满足多类情况2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少？应该是252142 6 *74132 7=+=+ =++C 其中加一是分别3类和 7类 ·一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 (1)设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出其判别界面和每一个模式类别的区域。 (2)设为多类情况2，并使：d12(x)= d1(x), d13(x)= d2(x), d23(x)= d3(x)。绘出其判别界面和多类情况2的区域。

(3)设d1(x), d2(x)和d3(x)是在多类情况3的条件下确定的，绘出其判别界面和每类的区域。 ·两类模式，每类包括5个3维不同的模式，且良好分布。如果它们是线性可分的，问权向量至少需要几个系数分量？假如要建立二次的多项式判别函数，又至少需要几个系数分量？（设模式的良好分布不因模式变化而改变。）如果线性可分，则4个建立二次的多项式判别函数，则102 5 C 个 ·(1)用感知器算法求下列模式分类的解向量w: ω1: {(0 0 0)T , (1 0 0)T , (1 0 1)T , (1 1 0)T } ω2: {(0 0 1)T , (0 1 1)T , (0 1 0)T , (1 1 1)T } 将属于ω2的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式。 x ①=(0 0 0 1)T , x ②=(1 0 0 1)T , x ③=(1 0 1 1)T , x ④=(1 1 0 1)T x ⑤=(0 0 -1 -1)T , x ⑥=(0 -1 -1 -1)T , x ⑦=(0 -1 0 -1)T , x ⑧=(-1 -1 -1 -1)T 第一轮迭代：取C=1，w(1)=(0 0 0 0) T 因w T (1) x ① =(0 0 0 0)(0 0 0 1) T =0 ≯0，故w(2)=w(1)+ x ① =(0 0 0 1) 因w T (2) x ② =(0 0 0 1)(1 0 0 1) T =1>0，故w(3)=w(2)=(0 0 0 1)T 因w T (3)x ③=(0 0 0 1)(1 0 1 1)T =1>0，故w(4)=w(3) =(0 0 0 1)T 因w T (4)x ④=(0 0 0 1)(1 1 0 1)T =1>0，故w(5)=w(4)=(0 0 0 1)T 因w T (5)x ⑤=(0 0 0 1)(0 0 -1 -1)T =-1≯0，故w(6)=w(5)+ x ⑤=(0 0 -1 0)T 因w T (6)x ⑥=(0 0 -1 0)(0 -1 -1 -1)T =1>0，故w(7)=w(6)=(0 0 -1 0)T 因w T (7)x ⑦=(0 0 -1 0)(0 -1 0 -1)T =0≯0，故w(8)=w(7)+ x ⑦=(0 -1 -1 -1)T 因w T (8)x ⑧=(0 -1 -1 -1)(-1 -1 -1 -1)T =3>0，故w(9)=w(8) =(0 -1 -1 -1)T 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解，因此需进行第二轮迭代。第二轮迭代：因w T (9)x ①=(0 -1 -1 -1)(0 0 0 1)T =-1≯0，故w(10)=w(9)+ x ① =(0 -1 -1 0)T

模式识别基础复习资料

2009秋季[模式识别基础] Contents 卷一、模式识别机经 (3) 卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B (5) 卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B (7) 卷四、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末A (10) 卷五、2006~2007秋_模式识别_张学工_期末B (11) 卷六、2005~2006秋_模式识别_张学工_期末 (12) 卷七、2004~2005秋_模式识别_张学工_期末 (13) 卷八、2003~2004秋_模式识别_张学工_期末 (14) 卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末 (14) 附录、名词以及原理 .................................................错误！未定义书签。 2卷一、模式识别机经 | 清华大学自动化系

[模式识别基础] 2009秋季清华大学自动化系 | 卷一、模式识别机经 3 卷一、模式识别机经１．设计最小错误率分类器：如果12(|)(|)P x P x ωω>则x 为1ω反之12(|)(|)P x P x ωω<则x 为2ω（特别的，当12(|)(|)P x P x ωω=，可以接受x 为任何一类也可以拒绝。在连续情况下这种情况几乎完全不出现。 1122(|)()(|)(|)()(|)()i i i p x P P x p x P p x P ωωωωωωω=+，112212,(|)(|),(|)(|) when P x P x x when P x P x ωωωωωω>?∈?

模式识别课程设计

模式识别课程设计关于黄绿树叶的分类问题成员：李家伟2015020907010 黄哲2015020907006 老师：程建学生签字：

一、小组分工黄哲：数据采集以及特征提取。李家伟：算法编写设计，完成测试编写报告。二、特征提取选取黄、绿树叶各15片，用老师给出的识别算法进行特征提取 %Extract the feature of the leaf clear, close all I = imread('/Users/DrLee/Desktop/kmeans/1.jpg'); I = im2double(I); figure, imshow(I) n = input('Please input the number of the sample regions n:'); h = input('Please input the width of the sample region h:'); [Pos] = ginput(n); SamNum = size(Pos,1); Region = []; RegionFeatureCum = zeros((2*h+1)*(2*h+1)*3,1); RegionFeature = zeros((2*h+1)*(2*h+1)*3,1); for i = 1:SamNum P = round(Pos(i,:)); rectangle('Position', [P(1) P(2) 2*h+1 2*h+1]); hold on Region{i} = I(P(2)-h:P(2)+h,P(1)-h:P(1)+h,:); RegionFeatureCum = RegionFeatureCum + reshape(Region{i},[(2*h+1)*(2*h+1)*3,1]); end hold off RegionFeature = RegionFeatureCum / SamNum 1～15为绿色树叶特征，16～30为黄色树叶特征，取n=3；h=1，表示每片叶子取三个区域，每个区域的特征为3*3*3维的向量，然后变为27*1的列向量，表格如下。

《模式识别基础》课程标准

《模式识别基础》课程标准（执笔人：刘雨审阅学院：电子科学与工程学院）课程编号：08113 英文名称：Pattern Recognition 预修课程：高等数学，线性代数，概率论与数理统计，程序设计学时安排：40学时，其中讲授32学时，实践8学时。学分：2 一、课程概述（一）课程性质地位模式识别课基础程是军事指挥类本科生信息工程专业的专业基础课，通信工程专业的选修课。在知识结构中处于承上启下的重要位置，对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。课程特点是理论与实践联系密切，是培养学生理论素养、实践技能和创新能力的重要环节。是以后工作中理解、使用信息战中涉及的众多信息处理技术的重要知识储备。本课程主要介绍统计模式识别的基本理论和方法，包括聚类分析，判别域代数界面方程法，统计判决、训练学习与错误率估计，最近邻方法以及特征提取与选择。模式识别是研究信息分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强。从内涵讲，模式识别是一门数据处理、信息分析的学科，从应用讲，属于人工智能、机器学习范畴。理论上它涉及的数学知识较多，如代数学、矩阵论、函数论、概率统计、最优化方法、图论等，用到信号处理、控制论、计算机技术、生理物理学等知识。典型应用有文字、语音、图像、视频机器识别，雷达、红外、声纳、遥感目标识别，可用于军事、侦探、生物、天文、地质、经济、医学等众多领域。（二）课程基本理念以学生为主体，教师为主导，精讲多练，以用促学，学以致用。使学生理解模式识别的本质，掌握利用机器进行信息识别分类的基本原理和方法，在思、学、用、思、学、用的循环中，达到培养理论素养，锻炼实践技能，激发创新能力的目的。（三）课程设计思路围绕培养科技底蕴厚实、创新能力突出的高素质人才的目标，本课程的培养目标是：使学生掌握统计模式识别的基本原理和方法，了解其应用领域和发展动态，达到夯实理论基础、锻炼理论素养及实践技能、激发创新能力的目的。模式识别是研究分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强，涉及的数学知识多，应用广。针对其特点，教学设计的思路是：以模式可分性为核心，模式特征提取、学习、分类为主线，理论上分层次、抓重点，方法上重比较、突出应用适应性。除了讲授传统的、经典的重要内容之外，结合科研成果，介绍不断出现的新理论、新方法，新技术、新应用，开拓学生视野，激发学习兴趣，培养创新能力。教学设计以章为单元，用实际科研例子为引导，围绕基本原理展开。选择两个以上基本方法，辅以实验，最后进行对比分析、归纳总结。使学生在课程学习中达到一个思、学、用、

模式识别期末考试复习资料

实用文档文案大全题型： 1.填空题5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。

大学模式识别考试题及答案详解

大学模式识别考试题及答案详解 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。 3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。（1）（2） (3) (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。（1）({A, B}, {0, 1}, {A?01, A? 0A1 , A? 1A0 , B?BA , B? 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A?0, A? 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S ? 00S, S ? 11S, S ? 00, S ? 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A?01, A? 0A1, A? 1A0}, A) 二、(15分)简答及证明题（1）影响聚类结果的主要因素有那些？（2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。（2）证明：

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

模式识别复习重点总结材料

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，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 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 =)(为增值模式向量。，＝为增值权向量， T n n T n n x x x x X w w w w W )1,...,,(),,...,,(21121+=+

TR-模式识别研究-腾讯计算机系统

手写识别 ocr的核心维护优化模式识别相关项目研究信号处理、图像处理、特征提取、模式分类方法 Image processing with neural networks—a review Pattern Recognition Off-line recognition of realistic Chinese handwriting using segmentation-free strategy Original Research Article Pattern Recognition A Hilbert warping method for handwriting gesture recognition Original Research Article

Pattern Recognition Bilinear Lanczos components for fast dimensionality reduction and feature extraction Original Research Article Pattern Recognition Writer independent on-line handwriting recognition using an HMM approach Original Research Article Pattern Recognition A new benchmark on the recognition of handwritten Bangla and Farsi numeral characters Original Research Article Pattern Recognition

模式识别练习题(简答和计算)..

1、试说明Mahalanobis 距离平方的定义，到某点的Mahalanobis 距离平方为常数的轨迹的几何意义，它与欧氏距离的区别与联系。答：Mahalanobis 距离的平方定义为：∑---=1 2)()(),(u x u x u x r T 其中x ，u 为两个数据，1-∑是一个正定对称矩阵（一般为协方差矩阵）。根据定义，距某一点的Mahalanobis 距离相等点的轨迹是超椭球，如果是单位矩阵Σ，则Mahalanobis 距离就是通常的欧氏距离。 2、试说明用监督学习与非监督学习两种方法对道路图像中道路区域的划分的基本做法，以说明这两种学习方法的定义与它们间的区别。答：监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。 3、已知一组数据的协方差矩阵为??? ? ??12/12/11，试问 (1) 协方差矩阵中各元素的含义。 (2) 求该数组的两个主分量。 (3) 主分量分析或称K-L 变换，它的最佳准则是什么？ (4) 为什么说经主分量分析后，消除了各分量之间的相关性。

答：协方差矩阵为??? ? ??12/12/11，则 (1) 对角元素是各分量的方差，非对角元素是各分量之间的协方差。 (2) 主分量，通过求协方差矩阵的特征值，用???? ? ? ?? ----121211λλ＝0得4/1)1(2=-λ，则 ?? ?=2/32/1λ，相应地：2/3=λ，对应特征向量为???? ??11，21 =λ，对应??? ? ??-11。这两个特征向量，即为主分量。 (3) K-L 变换的最佳准则为：对一组数据进行按一组正交基分解，在只取相同数量分量的条件下，以均方误差计算截尾误差最小。 (4) 在经主分量分解后，协方差矩阵成为对角矩阵，因而各主分量间相关性消除。 4、试说明以下问题求解是基于监督学习或是非监督学习： (1) 求数据集的主分量 (2) 汉字识别 (3) 自组织特征映射 (4) CT 图像的分割答：(1) 求数据集的主分量是非监督学习方法； (2) 汉字识别：对待识别字符加上相应类别号—有监督学习方法； (3) 自组织特征映射—将高维数组按保留近似度向低维映射—非监督学习； (4) CT 图像分割—按数据自然分布聚类—非监督学习方法； 5、试列举线性分类器中最著名的三种最佳准则以及它们各自的原理。

北工大模式识别基础课程作业

姓名：学号： 2.1 设有10个二维模式样本，如图2.13所示。若21=θ，试用最大最小距离算法对他们进行聚类分析。 1 3 5 7 9 X 1

解：① 取T 11]0,0[==X Z 。 ②选离1Z 最远的样本作为第二聚类中心2Z 。 ()()201012221=-+-=D ，831=D ，5841=D ，4551=D 5261=D ，7471=D ，4581=D ，5891=D ，651,10=D ∵ 最大者为D 71，∴T 72]7,5[==X Z 742 121=-=Z Z θT ③计算各样本与{}21,Z Z 间距离，选出其中的最小距离。 7412=D ，5222=D ，3432=D ，…，132,10=D }13,20,17,0,2,5,4,8,2,0{),min(21=i i D D ④742 120)},max{min(9221=>==T D D D i i ,T 93]3,7[==∴X Z ⑤继续判断是否有新的聚类中心出现： ?????===58740131211D D D ，???????===40522232221D D D ，…???????===1 13653,102,101,10D D D }1,0,1,0,2,5,4,8,2,0{),,min(321=i i i D D D 742 18)},,max{min(31321= <==T D D D D i i i 寻找聚类中心的步骤结束。 ⑥按最近距离分到三个聚类中心对应的类别中： 3211,,:X X X ω；76542,,,:X X X X ω；10983,,:X X X ω 代码附录： clear all close all clc %坐标点，初始化选定比例系数 num = 10;eta = 0.5;