一种基于直线模型的道路识别算法研究

模式识别-参考

认知第一次作业刘春华学号：53 以汉字识别为例，说明模式识别的四个模型各自的主要观点，以及这些模型之间有何区别。 1、模板匹配模型刺激的视网膜图像传递到大脑，并与大脑存储的各种模式直接比较。长时记忆中存储了各种与过去生活中形成的外部模式相对应的袖珍副本（模板），内在模板与客观事物的刺激模式之间存在着一一对应的关系。模式识别是将刺激提供的信息与相应的模板进行匹配的过程，是一种自下而上的加工模型。精确匹配优点：模板说可以在一定程度上解释人在知觉过程中如何进行模式识别，并在实现具有人工智能的机器模式识别中得到了实际运用。缺点：模板说在解释人的模式识别方面仍然有许多缺陷。①按照该理论的假设，每一个有千变万化现象的同一个事物，记忆系统中都要储备与之一一对应的模板才能识别，需要在记忆中存储大量模板②这种理论对模式识别的解释比较刻板和生硬，缺乏人们在实际知觉中对模式识别的灵活性和变通性③没有明确阐释模板匹配的机制，尤其难以解释人们迅速识别一个新的、不熟悉模式的现象。 2、原型模型（Prototype Models）一类相关的物体或模式抽象的、理想化的样例，允许微小的变化，不需要精确匹配。记忆中储存的不是与刺激模式一一对应的模板，而是一类刺激模式的原型（有关某一类事物或刺激模式的概括性表征，反映一类客观事物所具有的共同基本特性）。模式识别是在记忆中找到与当前的刺激模式最相似的原型的过程，不需要严格匹配，只要存在相应的原型，新的、不熟悉的模式也可以得到识别。优点：原型匹配理论大大减少了模板的数量，不仅减轻了记忆负担，而且使模式识别的过程具有灵活性和变通性。这种识别过程基本与日常生活经验相符。缺点：理论不够清晰直观；匹配过程只强调自上而下的加工，而缺少自下而上的加工。 3、区别性特征模型（Distinctive-Features Models）将模式的特征同存储在记忆中的特征相匹配，而不是将整个模式同模板或原型相匹配。刺激被看成是一些基本特征（如水平、垂直或斜线、曲线等）模式识别通过特征分析来完成。每一种刺激模式都能被分解成一些基本特征，同一类别模式的刺激物具有共同的基本特征。刺激信息的特征和对这些特征的分析在模式识别过程中起着关键性的作用。人已有的知识经验中的客观事物，以各种基本特征的方式储存在记忆系统中，模式识别的过程首先是对刺激信息的特征加以分析，抽取有关特征并加以合并，再与长时记忆系统中已储存的各种相应的特征比较，一旦获得二者特征之间最佳匹配，刺激就被识别。

交通道路标志牌检测与识别综述.

交通道路标志牌检测与识别综述一、背景综述随着社会科技不断发展和进步，车辆已经普及到国内大部分家庭。汽车的普及极大方便了人们的出行、生活和工作，同时也不可避免的产生了很多的交通问题。据公安部交通管理局统计，2014年1月至10月，全国共发生道路交通事故426378起，造成87218人死亡、391752人受伤，直接财产损失20.2亿元。交通安全问题成为人们日常生活中最常见的问题之一，受到了政府、科研机构以及汽车生产厂家的高度重视。解决交通安全问题的途径之一是准确、有效地设立道路交通标志，为驾驶员提供丰富的禁令、警告、指示等信息，从而起到减少交通事故的作用。为了确保交通标志的信息能够及时、准确地传达，交通标志自动识别系统(Traffic Sign Recognition,TSR)受到了各国学者的关注，其主要功能表现在以下几个方面： (1)用于驾驶辅助。交通标志识别的概念最早就是作为驾驶辅助工具被提出的。TSR系统在识别出交通标志后，可对驾驶员进行语音或视频等方式的提醒，甚至可以在必要的时候对车辆驾驶系统直接做出控制，从而确保驾驶安全。 (2)用于交通标志维护。由于交通标志通常放置于室外环境中，受自然环境(如风吹雨淋)及人为因素(如涂抹)影响，难免出现褪色、变形甚至坠落失踪现象，需要进行定期检查维护。通常，这一工作需安排专人专岗，工作量巨大且很难保证实时性和准确性。显然，一个有效的TSR系统是完成这一工作的理想方案。 (3)用于无人驾驶技术。无人驾驶汽车在近年来受到了越来越多的关注。从上世纪90年代起，国内外相继研发出了一系列无人驾驶汽车，其智能化逐渐提高，能够自动规划路线，避让障碍物等。使无人驾驶汽车具备辨认交通标志的能力显然是使其实用化的一个重要步骤。 TSR在计算机领域中是一个非常重要的分支研究领域，而图像检测以及处理是其主要手段，这是一个难度比较大的实景图形识别问题。在车载视觉系统中，如何有效地识别道路交通标志是一个非常重要的研究课题。 TSR包括三个重要模块：图像复原、标志检测、标志分类。交通标志的外观

模式识别(K近邻算法)

K 近邻算法 1.算法思想取未知样本的x 的k 个近邻,看这k 个近邻中多数属于哪一类，就把x 归于哪一类。具体说就是在N 个已知的样本中,找出x 的k 个近邻。设这N 个样本中，来自1w 类的样本有1N 个，来自2w 的样本有2N 个，...，来自c w 类的样本有c N 个，若c k k k ,,,21 分别是k 个近邻中属于c w w w ,,,21 类的样本数，则我们可以定义判别函数为： c i k x g i i ,,2,1,)( == 决策规则为：若i i j k x g max )(=，则决策j w x ∈ 2.程序代码 %KNN 算法程序 function error=knn(X,Y ,K) %error 为分类错误率 data=X; [M,N]=size(X); Y0=Y; [m0,n0]=size(Y); t=[1 2 3];%3类向量 ch=randperm(M);%随机排列1—M error=0; for i=1:10 Y1=Y0; b=ch(1+(i-1)*M/10:i*M/10); X1=X(b,:); X(b,:)=[]; Y1(b,:)=[]; c=X; [m,n]=size(X1); %m=15,n=4 [m1,n]=size(c); %m1=135,n=4 for ii=1:m for j=1:m1 ss(j,:)=sum((X1(ii,:)-c(j,:)).^2); end [z1,z2]=sort(ss); %由小到大排序 hh=hist(Y1(z2(1:K)),t); [w,best]=max(hh); yy(i,ii)=t(best); %保存修改的分类结果 end

什么是模式识别

什么是模式识别 1 模式识别的概念模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。模式识别－－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。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。句法结构模式识别：句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。在上述4种算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，在图像模式识别中有着非常广泛的应用。 2 模式识别研究方向模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，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。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着近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。一个计算机模式识别系统基本上事有三部分组成的[11]，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。任何一种模式识别方法都首先要通过各种传感器把被研究对象的各种物理变量转换为计算机可以接受的数值或符号（串）集合。习惯上，称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须对它进行处理，其中包括消除噪声，排除不相干的信号以及与对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征的计算（如表征物体的形状、周长、面积等等）以及必要的变换（如为得到信号功率谱所进行的快速傅里叶变换）等。然后通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特

模式识别感知器算法求判别函数

感知器算法求判别函数一、实验目的掌握判别函数的概念和性质，并熟悉判别函数的分类方法，通过实验更深入的了解判别函数及感知器算法用于多类的情况，为以后更好的学习模式识别打下基础。二、实验内容学习判别函数及感知器算法原理，在MATLAB 平台设计一个基于感知器算法进行训练得到三类分布于二维空间的线性可分模式的样本判别函数的实验，并画出判决面，分析实验结果并做出总结。三、实验原理 3.1 判别函数概念直接用来对模式进行分类的准则函数。若分属于ω1，ω2的两类模式可用一方程d (X ) =0来划分，那么称d (X ) 为判别函数，或称判决函数、决策函数。如，一个二维的两类判别问题，模式分布如图示，这些分属于ω1，ω2两类的模式可用一直线方程 d (X )=0来划分。其中 0)(32211=++=w x w x w d X (1) 21,x x 为坐标变量。将某一未知模式 X 代入（1）中：若0)(>X d ，则1ω∈X 类；若0)(3时：判别边界为一超平面[1]。 3.2 感知器算法 1958年，(美)F.Rosenblatt 提出，适于简单的模式分类问题。感知器算法是对一种分

类学习机模型的称呼，属于有关机器学习的仿生学领域中的问题，由于无法实现非线性分类而下马。但“赏罚概念（ reward-punishment concept ）” 得到广泛应用，感知器算法就是一种赏罚过程[2]。两类线性可分的模式类 21,ωω，设X W X d T )(=其中，[]T 1 21,,,,+=n n w w w w ΛW ，[]T 211,,,,n x x x Λ=X 应具有性质（2）对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有：（3）感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。感知器算法步骤：（1）选择N 个分属于ω1和 ω2类的模式样本构成训练样本集{ X1 ,…, XN }构成增广向量形式，并进行规范化处理。任取权向量初始值W(1)，开始迭代。迭代次数k=1。（2）用全部训练样本进行一轮迭代，计算W T (k )X i 的值，并修正权向量。分两种情况，更新权向量的值： 1. ()，若0≤T i k X W 分类器对第i 个模式做了错误分类，权向量校正为： ()()i c k k X W W +=+1 c ：正的校正增量。 2. 若()，0T >i k X W 分类正确，权向量不变：()()k k W W =+1,统一写为： ???∈<∈>=21T ,0,0)(ωωX X X W X 若若d

模式识别关于男女生身高和体重的神经网络算法

模式识别实验报告（二）学院：专业：学号：姓名：XXXX 教师：

目录 1实验目的 (1) 2实验内容 (1) 3实验平台 (1) 4实验过程与结果分析 (1) 4.1基于BP神经网络的分类器设计 .. 1 4.2基于SVM的分类器设计 (4) 4.3基于决策树的分类器设计 (7) 4.4三种分类器对比 (8) 5.总结 (8)

1)1实验目的通过实际编程操作，实现对课堂上所学习的BP神经网络、SVM支持向量机和决策树这三种方法的应用，加深理解，同时锻炼自己的动手实践能力。 2)2实验内容本次实验提供的样本数据有149个，每个数据提取5个特征，即身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学及是否喜欢运动，分别将样本数据用于对BP神经网络分类器、SVM支持向量机和决策树训练，用测试数据测试分类器的效果，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判。具体要求如下： BP神经网络--自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）； SVM支持向量机--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判；决策树--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。 3)3实验平台专业研究方向为图像处理，用的较多的编程语言为C++，因此此次程序编写用的平台是VisualStudio及opencv，其中的BP神经网络为自己独立编写，SVM 支持向量机和决策树通过调用Opencv3.0库中相应的库函数并进行相应的配置进行实现。将Excel中的119个数据作为样本数据，其余30个作为分类器性能的测试数据。 4)4实验过程与结果分析 4.1基于BP神经网络的分类器设计 BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。其学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。在独自设计的BP神经中，激励函数采用sigmod函数，输入层节点个数为5，

道路交通标志(大全图)

直行向左转弯向右转弯直行和向左转弯表示只准一切车辆直行。此标志设在直行的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向左转弯。此标志设在车辆必须向左转弯的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向右转弯。此标志设在车辆必须向右转弯的路口以前适当位置。表示只准一切车辆直行和向左转弯。此标志设在车辆必须直行和向左转弯的路口以前适当位置。直行和向右转弯向左和向右转弯靠右侧道路行驶靠左侧道路行驶表示只准一切车辆直行和向右转弯。此标志设在车辆必须直行和向右转弯）的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向左和向右转弯。此标志设在车辆必须向左和向右转弯的路口以前适当位置。表示只准一切车辆靠右侧道路行驶。此标志设在车辆必须靠右侧行驶的路口以前适当位置。表示只准一切车辆靠左侧）道路行驶。此标志设在车辆必须靠左侧行驶的路口以前适当位置。立交直行和左转弯行驶立交直行和右转弯行驶环岛行驶步行表示车辆在立交处可以直行和按图示路线左转弯行驶。此标志设在立交左转弯出口处适当位置。表示车辆在立交处可以直行和按图示路线右转弯行驶。此标志设在立交右转弯出口处适当位置。表示只准车辆靠右环行。此标志设在环岛面向路口来车方向适当位置。表示该街道只供步行。此标志设在步行街的两端。鸣喇叭最低限速单行路向左或向右单行路直行表示机动车行至该标志处必须鸣喇叭。此标志设在公路的急转弯处、陡坡等视线不良路段的起点。表示机动车驶入前方道路之最低时速限制。此标志设在高速公路或其他道路限速路段的起点。表示一切车辆向左或向右单向行驶。此标志设在单行路的路口和入口处的适当位置。表示一切车辆单向行驶。此标志设在单行路的路口和入口处的适当位置。

路面面层及交通标志施工方案

1.编制依据及原则 2. 施工条件 3.施工组织管理 4.路面施工方案 5.交通标志施工方案 6.质量标准及要求 7.质量保证体系 8.安全保证体系及措施 9.环境保护与文明施工措施白沙镇太石公路改造程

路面面层及交通标志施工方案、编制依据及要求 1、编制依据 (1) 施工图设计及其技术规范、合同文件等的要求； (2) 国家和地方有关工程建设的质量标准、施工规范和试验检测规范； (3) 我公司以往施工类似工程的经验及现有的技术力量； (4) 我公司已有的及租赁的施工、监测设备并资金状况； (5) 交通部《公路工程技术标准》交通部《公路水泥混凝土路面设计规范》 (JTG D40-2003) 交通部《公路桥涵地基与基础设计规范》 ( JTG D63-2007) 10)交通部《公路勘测规范》 ( JTG C10-2007) 2、质量目标和相关要求针对本工程的特点及我公司的质量方针“精心施工、科技领先、持续改进、优质高效”；质量目标“工程合同 100%履约、单位工程 100%优良、顾客意愿 100% 追求”，并为国家公路建设质量方针“创建精品” 、“优质、生态、环保、绿色” 。特制定了我公司的建设质量目标：总体质量达到国优， “单位工程优良率 100%、分部工程优良率 100%；分项工程合格率 100%、优良率 95%，资料正确率 100%、资料完好率 95%，环保、绿色满意率 100%”。二、施工条件 1 、设计提供的方位测量基准点和高程测量基准点位置。 2、施工现场临时设施的布置详见总平面布置图。 3、施工用电现场振捣、照明采用两台15KW 柴油发动机，一台备用；砼拌和场采用电网供电，安装一台100KV 变压器，考虑电网临时停电，现场准备一台 30KW 柴油发动机。 3、施工用水采用水车运输至施工现场。三、施工组织管理一)、项目组织体系。交通部《公路路线设计规范》 JTG D20-2006) 交通部《公路路基设计规范》 JTG D30-2004) JTG B01-2003)

人工智能多种模式识别的调研报告

郑州科技学院本科毕业设计（论文）题目多种模式识别的调研报告姓名闫永光专业计算机科学与技术学号201115025 指导教师郑州科技学院信息工程系二○一四年六月

摘要信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，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(Pattern Recognition)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；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力

引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知 1、模式识别什么是模式和模式识别？模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。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。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

机器学习在模式识别中的算法研究

机器学习在模式识别中的算法研究摘要：机器学习是计算机开展智能操作的基础，人工智能的发展依靠机器学习技术，而机器学习、模式识别与当前人工智能的发展密切相关。本文通过概述机器学习机制，围绕神经网络、遗传算法、支持向量机、K-近邻法等算法研究当前机器学习在模拟识别中的应用，为今后模拟识别与人工智能开发与研究提供借鉴。关键词：机器学习；模式识别；人工神经网络前言：机器学习技术覆盖了人工智能的各个部分，如自动推理、专家系统、模式识别、智能机器人等。模式识别是将计算机的不同事物划分成不同的类别。人工智能的模式识别可以利用机器学习算法完善分类能效。因此，机器学习与模式识别密不可分，本文就机器学习在模式识别领域的学习算法中的应用展开研究。 1、机器学习机制与系统设计在机器学习模型中，环境可以向系统的学习部件中提供信息，学习部件根据这些信息调整和修改知识库，提升系统内部执行文件的性能。执行文件再将获得的信息向学习部件反馈，此过程就是机器学习系统结合外部与内部的环境信息自动获取知识的过程。机器学习系统设计的构建过程应包含两部分：其一，模型的选择和构建。其二，学习算法的选择与设计。不同种类的模型具有不同的目标函数，涉及到不同的学习机制，算法的复杂性与能力决定着学习系统的效率与学习能力。此外，训练样本集的特征与大小的问题也与机器学习系统的性能相关。 2、机器学习在模式识别中的应用 2.1 遗传算法在机器学习中，特征维数是一大难题，每一种模式中的特征反映出的事物本质权重均不一致。部分对于分类结果并无积极作用，甚至属于冗余，因此选择特征尤为关键。遗传算法实际上是寻优算法，可以有效的解决特征选择问题。遗传算法可以筛选出准确反映出原模式相关信息、影响分类的结果、相互关联性较小的特征。遗传算法实际是利用达尔文的生物进化思想，在运算领域中巧妙生成一种寻优算法。该算法是1975年由美国Michigan大学的Holland教授提出的，遗传算法的主要方法如下：首先，将种群中的个体作为对象，进行一系列的变异、交叉、选择等操作。其次，利用遗传操作促进群体不断的进化，最终产生最优的个体，最后，结合个体对于环境的适应程度选择最优良的个体，为其创造机会繁衍后代。遗传算法程序如下：选择合适的编码策略，确定遗传策略和适应度函数。遗传策略包含种群的选择、大小、交叉概率、变异方法、变异概率等遗传参数；利用编码策略，将特征集变为位串结构；构建初始化群体；计算整个群体的个体适应度；结合遗传策略，将交叉、选择等作用在群体中，产生下一代群体；判别群体性能是否到达某一标准，假若不满足将回到遗传策略阶段。 2.2 k-近邻法 k-nearest neighbor(k-近邻法)被广泛运用在无指导、基于实例的学习方法中，可以实现线性不可分的样本识别，在之前并不了解待分样本的分布函数。当前被广泛应用的k-近邻法主要是将待分类样本为重点形成超球体，同时扩展超球的半径一直到球内包含着K个已知模式的样本，判别k个邻近样本属于哪一种。其主要分类算法如下：设有c个类别，分别是w1,w2,w3,...,wc,i=1,2,3,...,c.测试样本x

图像模式识别的方法介绍

2.1图像模式识别的方法图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

交通标志识别

指示标志直行向左转弯向右转弯直行和向左转弯表示只准一切车辆直行。此标志设在直行的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向左转弯。此标志设在车辆必须向左转弯的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向右转弯。此标志设在车辆必须向右转弯的路口以前适当位置。表示只准一切车辆直行和向左转弯。此标志设在车辆必须直行和向左转弯的路口以前适当位置。直行和向右转弯向左和向右转弯靠右侧道路行驶靠左侧道路行驶表示只准一切车辆直行和向右转弯。此标志设在车辆必须直行和向右转弯）的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向左和向右转弯。此标志设在车辆必须向左和向右转弯的路口以前适当位置。表示只准一切车辆靠右侧道路行驶。此标志设在车辆必须靠右侧行驶的路口以前适当位置。表示只准一切车辆靠左侧）道路行驶。此标志设在车辆必须靠左侧行驶的路口以前适当位置。立交直行和左转弯行驶立交直行和右转弯行驶环岛行驶步行表示车辆在立交处可以直行和按图示路线左转弯行驶。此标志设在立交左转弯出口处适当位置。表示车辆在立交处可以直行和按图示路线右转弯行驶。此标志设在立交右转弯出口处适当位置。表示只准车辆靠右环行。此标志设在环岛面向路口来车方向适当位置。表示该街道只供步行。此标志设在步行街的两端。鸣喇叭最低限速单行路向左或向右单行路直行表示机动车行至该标志处必须鸣喇叭。此标志设在公路的急转弯处、陡坡等视线不良路段的起点。表示机动车驶入前方道路之最低时速限制。此标志设在高速公路或其他道路限速路段的起点。表示一切车辆向左或向右单向行驶。此标志设在单行路的路口和入口处的适当位置。表示一切车辆单向行驶。此标志设在单行路的路口和入口处的适当位置。

道路交通标志的安装与识别

道路交通标志的安装与识别摘要：经济的快速发展，给道路交通带来了巨大的压力。为缓解交通拥挤，减少交通事故，构建智能交通系统，我们工作人员加强了对于道路交通标志的安装与识别的能力。文章对新时期道路交通标志标志的识别系统以及一些交通标志安装技术进行了简单的介绍，仅供参考。关键词：道路交通；识别；标志；智能；方法引言：在我国的智能交通系统技技术与国外发达国家相比还存在一定差距。本文结合笔者自身工作经验，从智能交通系统的重要子系统—道路交通标志识别系统出发，介绍了道路交通标志的基本知识，分析了道路交通标志的安装技技术与识别原理，阐述了道路交通标志识别的方法。一、道路交通标志识别系统在智能交通系统的研究中，以道路交通标志的检测与识别为代表的智能交通计量是一项重要内容。道路交通标志识别（Traffic signs Recognition，简称TSR ）已经成为智能交通系统相关技术研究的热点问题。道路交通标志识别系统的工作流程如下：对识别系统覆盖下的机动车辆按照摄像机，准确及时的摄取周围环境状况，并将拍摄的照片传送到道路交通标志识别系统，经过系统的图像处理环节，对车辆拍摄的照片进行解析和处理，进行道路交通标志的识别，并输出识别结果给现场的车辆驾驶员，起到提示作用，以缓解交通压力、增强道路交通安全。二、道路交通标志简介智能交通系统集检测、通讯、控制、计量、计算机信息等技术于一体，是一个综合性应用系统。如上文所述，利用计算机控制的视觉系统信息采集是智能交通系统发挥作用的重要环节，道路交通标志作为提示、告警标志，本身包含了重要的交通信息。因此，熟悉和了解基本的道路交通安全标志，是进行道路交通标志识别的基础。道路交通标志对大部分人并不陌生，它是与日常生活息息相关的一种起到指示、提示和警示作用的标志。路标的设置不仅要考虑人眼的对比度和识别程度，还要考虑使用特定颜色来表达抽象概念。考虑到图形符号在辨认速度和距离上优于文字信息，道路交通标志集合了各类图形、符号、颜色与少量文本，分别用来表达特定的环境条件，以提醒驾驶员和行人根据路况作出判断。另外，人眼的辨识力受到交通标志的尺寸、间隔、观察距离影响，因

常见交通标志标线辨识教学教案

常见交通标志、标线和交警手势辨识教学教案

附: 交通标志：指示标志（蓝色）、指路标志（蓝、绿色）、警告标志（黄色）、禁令标志（红色）、旅游标志（褐色）、辅助标志（黑白色）道路施工安全标志。（1）蓝色：指示标志，指示方向、路线。直行向左转弯向右转弯直行和向左转弯表示只准一切车辆直行。此标志设在直行的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向左转弯。此标志设在车辆必须向左转弯的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向右转弯。此标志设在车辆必须向右转弯的路口以前适当位置。表示只准一切车辆直行和向左转弯。此标志设在车辆必须直行和向左转弯的路口以前适当位置。直行和向右转弯向左和向右转弯靠右侧道路行驶靠左侧道路行驶表示只准一切车辆直行和向右转弯。此标志设在车辆必须直行和向右转弯）的路口以前适当位置。表示只准一切车辆向左和向右转弯。此标志设在车辆必须向左和向右转弯的路口以前适当位置。表示只准一切车辆靠右侧道路行驶。此标志设在车辆必须靠右侧行驶的路口以前适当位置。表示只准一切车辆靠左侧）道路行驶。此标志设在车辆必须靠左侧行驶的路口以前适当位置。立交直行和左转弯行驶立交直行和右转弯行驶环岛行驶步行表示车辆在立交处可以直行和按图示路线左转弯行驶。此标志设在立交左转弯出口处适当位置。表示车辆在立交处可以直行和按图示路线右转弯行驶。此标志设在立交右转弯出口处适当位置。表示只准车辆靠右环行。此标志设在环岛面向路口来车方向适当位置。表示该街道只供步行。此标志设在步行街的两端。

鸣喇叭最低限速单行路向左或向右单行路直行表示机动车行至该标志处必须鸣喇叭。此标志设在公路的急转弯处、陡坡等视线不良路段的起点。表示机动车驶入前方道路之最低时速限制。此标志设在高速公路或其他道路限速路段的起点。表示一切车辆向左或向右单向行驶。此标志设在单行路的路口和入口处的适当位置。表示一切车辆单向行驶。此标志设在单行路的路口和入口处的适当位置。干路先行会车先行人行横道右转车道表示干路先行，此标志设在车道以前适当位置。表示会车先行，此标志设在车道以前适当位置。表示该处为专供行人横穿马路的通道。此标志设在人行横道的两侧。表示车道的行驶方向。此标志设在导向车道以前适当位置。直行车道直行和有转合用车道分向行驶车道公交线路专用车道表示车道的行驶方向。此标志设在导向车道以前适当位置。表示车道的行驶方向。此标志设在导向车道以前适当位置。表示车道的行驶方向。此标志设在导向车道以前适当位置。表示该车道专供本线路行驶的公交车辆行驶。此标志设在进入该车道的起点及各交叉口入口处以前适当位置。机动车行驶机动车车道非机动车行驶非机动车车道表示车道机动车行驶。此标志设在道路或车道的起点及交叉路口入口处前适当位置。表示该车道只供机动车行驶。设在该车道的起点及交叉路口和入口前适当位置。在标志无法正对车道时，可以不标注箭头。表示非机动车行驶。此标志设在道路或车道的起点及交叉路口入口处前适当位置。表示该车道只供非机动车行驶。设在该车道的起点及交叉路口和入口前适当位置。在标志无法正对车道时，可以不标注箭头。

模式识别第三章-感知器算法

模式识别第三章感知器算法一．用感知器算法求下列模式分类的解向量w ： })0,1,1(,)1,0,1(,)0,0,1(,)0,0,0{(:1T T T T ω })1,1,1(,)0,1,0(,)1,1,0(,)1,0,0{(:2T T T T ω 将属于2ω的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式： T x )1,0,0,0(1 =，T x )1,0,0,1(2=，T x )1,1,0,1(3=，T x )1,0,1,1(4 = T x )1,1-,0,0(5-=，T x )1,1-,1-,0(6-=，T x )1,0,1-,0(7-=，T x )1,1-,1-,1-(8-= 第一轮迭代：取1=C ，T )0,0,0,0()1(=ω 因0)1,0,0,0)(0,0,0,0()1(1==T T x ω不大于0，故T x )1,0,0,0()1()2(1=+=ωω 因1)1,0,0,1)(1,0,0,0()2(2==T T x ω大于0，故T )1,0,0,0()2()3(==ωω 因1)1,1,0,1)(1,0,0,0()3(3==T T x ω大于0，故T )1,0,0,0()3()4(==ωω 因1)1,0,1,1)(1,0,0,0()4(4==T T x ω大于0，故T )1,0,0,0()4()5(==ωω 因1)1,1-,0,0)(1,0,0,0()5(5-=-=T T x ω不大于0，故T x )0,1-,0,0()5()6(5 =+=ωω 因1)1,1-,1-,0)(0,1-,0,0()6(6=-=T T x ω大于0，故T )0,1-,0,0()6()7(==ωω 因0)1,0,1-,0)(0,1-,0,0()7(7=-=T T x ω不大于0，故T x )1-,1-,1,0()7()8(7-=+=ωω 因3)1,1-,1-,1-)(1-,1-,1,0()8(8=--=T T x ω大于0，故T )1-,1-,1,0()8()9(-==ωω 第二轮迭代：因1)1,0,0,0)(1-,1-,1,0()9(1-=-=T T x ω不大于0，故T x )0,1-,1,0()9()10(1-=+=ωω 因0)1,0,0,1)(0,1-,1-,0()10(2==T T x ω不大于0，故T x )1,1,1,1()10()11(2--=+=ωω 因1)1,1,0,1)(1,1,1,1()11(3=--=T T x ω大于0，故T )1,1,1,1()11()12(--==ωω 因1)1,0,1,1)(1,1,1,1()12(4=--=T T x ω大于0，故T )1,1,1,1()12()13(--==ωω

建设中原经济区背景下河南城镇化战略

建设中原经济区背景下河南城镇化战略建国初期，我国城市化道路为城市发展工业，变消费性城市为生产性城市，城乡之间存在互帮互助、统筹发展的辩证关系。改革开放后，城市化思想百花齐放，除了初期占主导地位的小城镇理论外，大城市重点论、中等城市重点论和城市体系论都受到过关注。新世纪以来，充分发展大城市得到越来越多的赞同，同时也出现了批判反思的声音。就河南省而言，如何走出一条不以牺牲农业和粮食、生态和环境为代价的“三化”协调发展的道路，是建设中原经济区和河南城镇化过程所面临的核心任务。2011年9月，《国务院关于支持河南省加快建设中原经济区的指导意见》的推出，正是运用马克思主义城市理论对如何实现“三化”协调发展提出的重大指导性意见，这对河南走新型城镇化道路具有直接指导意义。一、马克思主义城市理论与河南城镇化进程马克思、恩格斯将城市纳入到研究的整体视野中，使之成为研究资本主义的重要视角和领域。当代西方城市学者都承认“虽然马克思、恩格斯本人实际上没有撰写过任何关于城市的著作，但他却极大地影响了20世纪60年代以后的城市研究。”马克思主义城市理论揭示了城市发展的一般规律和趋势，并对城市起源、城市功能、城市形态和未来趋势提出了许多有建设性意义的见解，直接影响了城市理论的嬗变。马克思主义城市理论主要观点：一是关于城市作用。认为城市是资本主义生产要素的空间聚合体、劳动力的集中地和商品流通的集

散地。正如列宁所说：城市是经济、政治和人民的精神生活中心，是前进的主要动力，随着城镇化进程的加快，城市助推力作用愈发明显。河南社会发展也必然需要城镇化这个推动力。二是关于城市形态。认为城市作为一个整体，存在系统的复杂性和形态的多样性，其存在形式与众多独立的家庭、区域不同，这里的整体并不是简单地由各个部分简单地堆积或几何相加，而是一个相对独立的有机体，同时由大城市的聚集性自然派生出城市社会形态的多样性。河南城镇化必然也面临着城市社会形态的多样性和有机体的统一问题。三是关于城市前景。“从城市的现象入手探索城市的本质，认为城市既是资本主义罪恶最生动的体现，也是社会进步力量最充分发展的空间”。资本主义城市的产生和发展并没有消除工农业之间的矛盾和城乡之间的对立，反而扩大和激化了这种矛盾。对于河南城镇前景我们应当看到城乡分离和对立运动，但如何使这个城市发展总体的外在表现在城镇体系出现的过程中实现“三化”协调发展是我们要解决的问题。二、国外城市群与河南城镇化模式法国地理学家戈德认为，城市群作为城市化区域最高空间组织形式，其产业分工、城市规划、交通运输和经济生活相互影响，对促进经济区域合理布局和城乡一体化具有直接的推动作用。结合河南实际，莱茵—鲁尔城市群、大巴黎城市群、美国大西洋和太平洋沿岸城市群、日本太平洋沿岸城市群等带状空间结构模式值得我们借鉴。