第10章 模板匹配与模式识别技术

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模板匹配及其类型

模板匹配及其类型

模板匹配及其类型
《模板匹配及其类型》
模板匹配是一种在计算机领域中常用的技术,用于在大规模的数据中查找与特定模式或模板相似的项。

它的核心思想是通过比较待匹配的数据与已知的模板之间的相似度,来确定是否存在匹配。

1. 字符串匹配:这是最常见的模板匹配类型,用于在文本数据中查找与特定字符串模式匹配的项。

例如,在一个文本文件中查找特定的单词或短语。

2. 图像匹配:在计算机视觉领域,模板匹配用于在图像中查找与特定图像模式相似的区域。

它可以用于对象识别、目标跟踪等任务。

3. 数据挖掘:在数据挖掘中,可以使用模板匹配来发现数据集中的模式或规律。

例如,通过比较不同数据集的特征,可以找到相似的数据集或模式。

4. 音频和视频匹配:在音频和视频处理中,可以使用模板匹配来识别特定的音频或视频模式。

它可以用于语音识别、音乐识别、视频内容分析等任务。

5. 生物信息学:在生物信息学领域,模板匹配用于在生物序列中查找相似的模式。

例如,在基因序列分析中,可以使用模板匹配来查找特定的基因或蛋白质序列。

总的来说,模板匹配是一种通用的技术,可以应用于各种领域和任务。

它的关键在于定义合适的模板和相似度度量方法,以准确地识别和匹配数据中的模式。

谢谢大家!。

模板匹配算法原理

模板匹配算法原理

模板匹配算法原理
模板匹配算法是一种基于像素级别的图像识别方法。

该算法的原理是将一个小的图像(称为模板)与另一个较大的图像(称为源图像)进行比较,通过像素级别的比较来确定它们之间的相似度。

当源图像中存在与模板相似的图案或物体时,模板匹配算法可以将其检测出来。

模板匹配算法分为两种:基于像素的模板匹配算法和基于特征的模板匹配算法。

基于像素的模板匹配算法通过像素级别的比较来确定模板与源图像之间的相似度。

该算法的优点是速度快且适用于大尺寸的图像,但缺点是对光照和噪声比较敏感。

基于特征的模板匹配算法则是通过提取图像的特征来确定模板与源图像之间的相似度。

该算法的优点是对光照和噪声不敏感,但缺点是计算量比较大和对图像特征提取的精度要求较高。

模板匹配算法在实际应用中广泛使用,例如在医学图像识别、人脸识别、指纹识别、自动驾驶等领域。

在人脸识别中,模板匹配算法可以通过比较存储的人脸模板和实时摄像头捕捉到的人脸图像来确
定是否匹配。

在指纹识别中,模板匹配算法可以将指纹图像与已知指纹模板进行比较来进行指纹识别。

在自动驾驶中,模板匹配算法可以通过匹配道路标志来确定车辆所在的位置和行驶方向。

总之,模板匹配算法是一种有效的图像识别方法,具有广泛的应用前景。

- 1 -。

数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础

数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
模式识别方法: 模式分类或模式匹配的方法有很多,总体分为四大类:
• 以数据聚类的监督学习方法; • 以统计分类的无监督学习方法; • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法; • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据,然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多,想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络,但是单元之间的连接是对称的(它们在两个方向上 权重相同)。比起循环网络,对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制,因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射,它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系,实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术,它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题,因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储,并行处理及自学习能力等特点,它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
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。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成,即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别,如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图

了解并应用模式匹配和模式识别的概念和方法

了解并应用模式匹配和模式识别的概念和方法

了解并应用模式匹配和模式识别的概念和方法模式匹配和模式识别是信息处理和数据分析中常用的两种方法,可以用于识别、分类和分析数据中的模式和结构。

这两个概念和方法在人工智能、机器学习和模式识别领域具有重要的应用价值。

本文将从定义、应用领域、方法和案例等方面进行详细论述。

一、概念和定义1.模式匹配:模式匹配是一种通过比较输入数据和预定义的模式来发现匹配的过程。

在模式匹配中,输入数据和模式都可以是任何形式的数据,例如数字、字符串、图像、音频等。

模式匹配的目标是找到输入数据中与模式匹配的部分。

2.模式识别:模式识别是一种通过学习和预测来对输入数据进行分类或预测的过程。

在模式识别中,输入数据是事先未知的,模式是通过训练数据得到的。

模式识别的目标是根据输入数据的特征对其进行分类或预测。

二、应用领域模式匹配和模式识别广泛应用于各个领域,包括人脸识别、语音识别、图像处理、数据挖掘、生物信息学、金融分析等。

1.人脸识别:模式匹配和模式识别可以通过比较输入图像与预定义的人脸模式来进行人脸识别。

人脸识别技术在安防、身份认证等领域具有重要应用价值。

2.语音识别:模式匹配和模式识别可以通过比较输入音频与预定义的语音模式来进行语音识别。

语音识别技术被广泛应用于智能助理、语音识别软件等领域。

3.图像处理:模式匹配和模式识别可以用于图像处理中的目标识别、图像分割、图像增强等任务。

图像处理技术在计算机视觉、医学影像等领域具有广泛应用。

4.数据挖掘:模式匹配和模式识别可以用于数据挖掘中的特征提取、聚类分析、异常检测等任务。

数据挖掘技术在企业决策、市场分析等领域具有重要应用价值。

5.生物信息学:模式匹配和模式识别可以用于DNA序列、蛋白质序列等生物信息的分析和识别。

生物信息学技术在基因组学、药物研发等领域有重要应用。

6.金融分析:模式匹配和模式识别可以用于金融数据的模式分析、交易策略的识别等任务。

金融分析技术在股票交易、风险管理等领域具有重要应用价值。

第10章-模板匹配与模式识别

第10章-模板匹配与模式识别
当差的绝对值部分和超过某一个阈值的时就 认为在该位置不存在于模板一致的图案,从而转 移到下一个位置。
还有一种方法:粗检索和细检索两个阶段。
模板一次移动若干个像素,计算匹配尺度, 先求出大致的范围。然后在大致范围内,在每次 移动一个像素,求出匹配尺度,确定对象所在位 置。
模板的要求:
检测对象大小和方向未知的情况下进行模板匹 配,需要具备各式各样大小和方向的模板,从而确 定对象及其未知。
模式,子模式,基元类似于短语,单词,字 母。因此该方法类似于语言句法结构分析,因此 称句法模式识别。
模式表示
图象输 入
预处 理
分割 描述
基元 提取
句法 分析
分类决策
识别
分析
句法
训练
基元 句法 分析
样本
选择 推断
改进
规则
结构模式识别系统框图
树分类法
树分类法:根据树型分层理论,将未知数据归属于某 一类的分类方法,是一种基于二叉树的分类方法。
特征处理:特征提取和特征选择
首先对识别对象的性质进行测量;利用测量值作 为分类的特征。
特征选择:
识别 对象
性质1 性质2 性质3 性质4 性质n
性质1 性质2 性质n-1
选择有区分性,可靠性,独立性好的特征
特征选择的方法:
穷举法:从m个测量值里面选取n个特征,然后对每
一种选法利用已经知道类别属性的样本进行试分类, 获得其正确率,分类误差最小的一组特征便是最好 的选择。
实例:句法模式识别(续)
多级树描述结构
墙壁N
L T
D 地板M
B XYZE景物A源自物体B 三角形D 长方体E
背景C
地板 M
墙N

模板匹配算法

模板匹配算法

模板匹配算法模板匹配算法(Template Matching Algorithm)是一种基于图像识别的算法, 它可以根据已有的模板信息, 对于待匹配图像中的目标进行检测和识别。

这种算法在计算机视觉、机器人控制、智能交通、安防等领域中得到了广泛的应用。

一、算法原理模板匹配的过程可以简单描述为: 在待匹配图像中搜索与指定模板最相似的局部区域, 并标记其所在位置。

匹配程度的计算可以通过两幅图像的灰度值来实现。

模板匹配算法主要基于以下原理:1、模板图像与待匹配图像的灰度值变化连续和相似, 且待匹配图像与模板图像的尺寸关系一致。

2.相对于待匹配图像, 模板图像为小尺寸图像, 可以忽略旋转和放缩等影响。

基于以上原理, 我们可以通过以下几个步骤来实现模板匹配算法:1.读入待匹配图像和模板图像。

2.计算待匹配图像的灰度值和模板图像的灰度值, 并将其归一化。

3.在待匹配图像中进行滑动窗口操作, 将其分解为若干个小的局部区域。

4、在每个小局部区域内, 计算其灰度值和模板图像的灰度值之间的匹配程度, 并寻找与模板图像最相似的局部区域。

5、标记每个相似的局部区域的中心位置, 并绘制相应矩形框。

二、算法优缺点模板匹配算法是一种简单易懂, 容易实现的算法。

它具有以下几个优点:1.非常适合处理大尺寸且单一对象图像的匹配问题。

2、不需要复杂的预处理或模型训练, 不依赖于外部数据集或学习算法。

3.可以在较短的时间内完成匹配操作, 并对匹配结果确定性较高。

但是, 模板匹配算法也存在以下缺点:1.非常敏感于光照变化、噪声、目标遮挡等因素, 容易出现误报和漏报情况。

2、难以适用于多目标场景的处理, 难以达到真正的智能感知水平。

3、需要占用大量的计算资源和内存, 适用于小数据集的处理。

三、算法优化为了提高模板匹配算法的性能和鲁棒性, 一些优化措施可以采取, 包括:1、使用归一化的互相关函数(Normalized Cross-Correlation, NCC)来计算匹配程度, 从而避免光照和噪声等因素的影响。

图像处理中模板匹配的使用教程

图像处理中模板匹配的使用教程

图像处理中模板匹配的使用教程图像处理是现代计算机视觉和人工智能领域中的重要分支之一。

而模板匹配则是图像处理中的一种常用技术,它可以用于目标检测、目标跟踪、图像纠偏等应用。

本文将为大家介绍图像处理中模板匹配的基本原理、分类方法,以及在实际应用中的使用技巧。

一、基本原理模板匹配是一种基于像素级别的图像处理方法,它通过将一个预定义的模板与输入图像进行比较,来找出图像中与模板相似的目标区域。

其基本原理可以概括为以下几个步骤:1. 选择模板:首先需要选择一个代表目标的模板图像。

模板图像通常是一个小尺寸、高对比度的图像,应尽可能准确地表示所要检测的目标。

2. 预处理模板和输入图像:为了提高匹配效果,需要对模板图像和输入图像进行一些预处理。

常见的预处理方法包括灰度化、滤波、归一化等。

3. 像素级别比较:将模板与输入图像在像素级别进行比较,计算它们之间的相似度。

常用的比较方法包括平方差法、相关系数法、互相关法等。

4. 目标定位:根据相似度计算的结果,确定目标在输入图像中的位置。

一般来说,相似度越大的区域,就越可能是目标区域。

二、分类方法模板匹配方法按照匹配目标的特征类型,可以分为灰度模板匹配和彩色模板匹配两种。

1. 灰度模板匹配:适用于灰度图像。

灰度模板匹配的基本思想是通过像素灰度值的相似度来判断目标区域。

常用的灰度模板匹配方法包括平方差法、相关系数法、互相关法等。

2. 彩色模板匹配:适用于彩色图像。

彩色模板匹配在灰度模板匹配的基础上,考虑到了像素颜色信息的差异。

常用的彩色模板匹配方法包括基于颜色直方图的匹配方法、基于颜色矩的匹配方法等。

三、使用技巧在实际应用中,为了提高模板匹配的准确率和效率,需要注意以下几个方面的技巧:1. 模板选择:选择合适的模板对于匹配效果至关重要。

模板应具备目标的特征,且尺寸不宜过大或过小。

同时,模板的对比度应尽量高,以增加目标与背景的差异。

2. 预处理:良好的预处理可以提高匹配的准确性。

模板匹配与模式识别技术PPT课件

模板匹配与模式识别技术PPT课件
度) ; 当相关度达到最大时,模板下面的图像就是待识
别的目标。 模板
相关度:
设: 原图像为 f (x, y),尺寸为 M×N。
模板图像为 t (i, j ) , -m ≤ i ≤ m,
-n ≤ j ≤ n。
定义:
-n -m
mi
t (i, j )与 f (x, y) 在 (x, y) 处的相关度
R (x, y) 为:
先抽取图像的边缘。在相关度计算时,仅考虑边缘点。因边 缘点较少,故计算量大大减少。
(4)局部匹配法 先对模板上的一部分作匹配。当匹配程度较高时,再考虑
全部模板匹配。否则放弃。
10.2 统计模式识别
10.2.1 统计模式识别的基本思想
(1) 生成样本库
输入样 板图像
特征 参数 提取
特征 参数 优化
得到样本库,备用。 每个样板图像都有一 组特征参数。
为消除平均灰度的影响,应先作如下处理:
从 f (x, y) 中减去平均灰度:
f (x, y) F
从 t (i, j ) 中减去平均
t(x, y) T
灰度:
其中,F 为模板下面图像的平均灰度;
T 为模板图像的平均灰度。
于是,相关度公式变为:
R(x, y)
mn
[ f (x i, y j) F][t(i j) T]
(2) 对待识别的目标图像,按同样的算法,得到优化后的特征参数
输入待 识别图 像
特征 参数 提取
特征 参数 优化
得到一组特征参数
(3) 设计一个分类器,对待识别图像分类,判别待识别图像的特征 参数属于样本库中的哪一个。
输入样 板图像
输入待 识别图 像
提取 特征 参数
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i m j n
[ f ( x i, y j) F ]
m
m
n
i m j n
[ f ( x i, y j) F ]
n

2
i m j n
[t (i j ) T ]
i m j n
m
n

m
2 [ t ( i , j ) T ]
图像的傅立叶描述子: ( a0, a1, a2, a3, a 4, a5, b1, b2, b3, b4, b5 )
…… 样板图像的特征参数称为样本。不同的样板图像有不同的样本值。 通过提取特征参数,使表示图像的数据大大减少。
10. 2. 3 特征参数优化 (1) 特征参数选择 从 m 个特征参数中,选出 n ( n < m ) 个区分性、独立性、可靠 性好的特征。
n
对目标图像灰度规范化
简写为:
对样板图像灰度规范化
R( x, y) f ( x i, y j) t (i, j)
滑动模板匹配算法: 将各个模板规范化; Rm=0; for( x = m; x< M - m; x++ ) { //遍历图像上有效区域的所有像素 for( y = n; y< N - n; y++ ) { 对模板下面的图像规范化; 计算各个模板在 ( x, y ) 点的相关度 R; if( Rm < R ) { Rm = R; //总是保存较大的相关度 xc = x; yc = y; Temp=取得最大相关度的模板编号; } } } 结果:Rm为最大相关度; (xc,yc) 为最大相关度发生的位置; Temp为取得最大相关度的模板编号。
第10章 模板匹配与模式识别技术 10.1 模板匹配
10.2
10.3
统计模式识别
结构模式识别法
10.4
人工神经网络识别法
10.1
10.1.1 模板匹配的原理
模板匹配
模板: 待识别目标的标准图像,也称为样板。 例如:汽车牌照识别中使用的部分模板图像:
模板匹配: 将模板放在图像上滑动; 每滑动一个像素点,求重合区域的相关度(相似程度) ; 当相关度达到最大时,模板下面的图像就是待识别的目标。
利用现有的样本矢量,对各种判别函数进行试验,当某判别函数能将 各样本在特征空间划分开来,且各类样本之间的距离最大时,该函数就是 希望的判别函数,可作为实际识别中采用的判别函数。 上述试验过程称为“学习”,学习的目的是选择一个最佳的判别函数。 x1 g1 a(x) 类别1 a(x)
x2 …… xn 输入样本X
10.3
结构模式识别法
当我们提取到目标的特征矢量后: 按上面讨论的分类方法,是让特征矢量的各个分量一齐参加分类。 结构模式分类法,研究组成特征矢量的各个分量的构造机制,按结 构层次逐步推理,最后实现将目标归到某一类。 结构模式分类法内容丰富,本节介绍文法(句法)和树分类法。
10.3.1 文法(句法) 用 形式语言(数理语言)来描述目标。 引例:用形式语言描述字符 “A” 和 “4” 定义符号集 { a, b, c, d } c d c b
10.2
(1) 生成样本库 输入样 板图像 特征 参数 提取
统计模式识别
10.2.1 统计模式识别的基本思想
特征 参数 优化
得到样本库,备用。 每个样板图像都有一 组特征参数。
(2) 对待识别的目标图像,按同样的算法,得到优化后的特征参数 输入待 识别图 像 特征 参数 提取
特征 参数 优化
得到一组特征参数
例:以直线穿越字符笔画的次数作为特征参数,如下表。
l4
l1 l2 l3
l5 是孔数
l1
l2 l3 l4 l5
2
2 2 2 1
1
1 1 1 0
2
1 2 3 0
1
1 1 3 0
1
2 1 2 1
1
2 2 3 0
1
1 2 3 1
1
1 1 2 0
2
1 2 3 2
2
2 1 3 1
在5个特征中选择 4 个,有 5 种选法。究竟选哪种好? 从独立性看 —— 去掉 l2 或 l3 均可; 从区分性看 —— 去掉 l2 较好。因 l3中的数据有较大的熵。
类别3
最小距离
类别3
最近邻距离
(2)线性判别函数
g(X)=a· X+b 是多维空间的平面。 只能将各样本划分为两类,用于 2 类识别问题。 类别1
类别2 线性判别
a· X+b
3
统计决策理论 ——贝叶斯( Bayes)决策
引例: 设在模板匹配的汽车牌照识别中,因字符模糊,求得第1字符为 “湘”的相关度为0.79;为“浙”的相关度为0.80。 因相关度接近,不能判定是二者中的哪一个。但是,如果在湖南, 判定为“湘”的正确度要远远高于“浙”;反之,如果在浙江,判定为 “浙”的正确度要远远高于“湘”;
分类结果 : X 属于“湘”
要使用似然法,必须先求出 P (i ) 和 p( X | i )
P (i )
可由大量统计数据获得,称为先验概率; 计算概率的函数。算出待识别目标 X 属于第 i 类的概率。
p( X | i )
问题: p( X | i ) 函数是什么函数? 假定: p( X | i ) 为正态分布函数:
| x
i 1
n
i
yi |
相关度:
X Y X Y
距离越大(或相关度 越小),表示两矢量的差别越大。
用距离函数可计算样本类之间的距离。有两种计算方法。
最小距离 最近邻距离 类别1 各类之间的距离 各类中最靠近的样本之间的距离 类别1 d12
d12 d13 d23 类别2
d13
d23 类别2
p( X | i ) (2 )
n / 2
1 1 exp[ ( X U i )T ( i ) 1 ( X U i )] 2 | i |
其中: Ui 是第 i 类样本矢量的平均矢量。 i 是第 i 类样本的协方差矩阵, (i )1 是 i 的逆矩阵, | i | 是 的行列式值。 i
(...)T 是矢量或矩阵的转置运算。
Bayes分类操作步骤: ① 由大量实际数据统计出各类目标出现的概率 P (i ) ; ② 采集一批样本,提取各样本的特征,由特征求出计算实际目标属于
样本中的哪一类的概率函数 p( X | i ) ;
③ 对实际目标进行分类: 计算似然度: p( X | i ) P (i ) 分类判别式: 取似然度最大者。 似然法的特点: 要求各类样本的特征矢量形成正态分布。否则将产生分类错误。
g2
max
gn 判别函数集 选择
……
类别3
类别2
特征空间
常用判别函数
(1)距离函数 设两矢量分别为:
X ( x1, x2 ,..., xn ),
则 X 和 Y 之间的距离为:
欧几里德距离:
n
Y ( y1, y2 ,..., yn )
1/ 2
2 ( x y ) i i i 1
L 距离:
模板匹配识别目标的特点: (1)与目标的大小、旋转、错切有关。 解决办法: 方法1: 匹配前,先矫正目标的大小、旋转、错切; 目标的定位、大小、旋转、错切检测必须准确。 方法2: 准备各种大小、旋转角、错切角的模板,一一进行匹配; 模板的数量极大,实际中难以应用。
(2) 具有较强的抗干扰能力。 若匹配前目标的大小、旋转、错切矫正良好,则对模糊、污损字符 也能较好地识别。
为消除平均灰度的影响,应先作如下处理:
从 f (x, y) 中减去平均灰度: 从 t (i, j ) 中减去平均灰度:
f ( x, y ) F
t ( x, y ) T
其中,F 为模板下面图像的平均灰度; T 为模板图像的平均灰度。
于是,相关度公式变为:
R( x , y )
i m j n
模板
相关度: 设: 原图像为 f (x, y),尺寸为 M×N。 模板图像为 t (i, j ) , -m ≤ i ≤ m, -n ≤ j ≤ n。
定义: t (i, j )与 f (x, y) 在 (x, y) 处的相关度 R (x, y) 为:
-n -m m
i
R( x , y )
i m j n
10. 2. 4 统计分类 1 统计分类的基本概念 找到一个判别函数 a ( X ) ,能有效地将待识别目标的特征矢量 X划分为几类。 即:当输入特征矢量 X 时,a ( X )的输出为 X 所属的类。
x1 x2 xn
a(X)
输出类号
……
样本输入
判别函数
统计分类分为监督分类和非监督分类。
2
监督分类法
[ f ( x i , y j ) F ] [t (i j ) T ] [ f ( x i, y j) F ]
n 2 i m j n
m
n
i m j n

m

m
2 [ t ( i , j ) T ]
n
或写为:
R( x , y )
(2) 特征参数变换 特征参量实际上是一个多维空间的矢量。记为
X ( x1 , x2 ,..., xn )
例:上例中,剩下的 4 个特征参量记为:
X (l1 , l3 , l4 , l5 )
这是 4 维空间的矢量。每个样本对应此 4 维空间的一个矢量。 对于字符 “0” , X=(2, 2, 2, 2, 1) 由线性代数可知,可以通过线性空间的线性变换,使这10个样本矢 量之间的相关性减少。
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