模式识别 介绍
图像模式识别的方法介绍
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专门多，从图像模式识别提取的特点对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特点的识别技术、基于色彩特点的识别技术以及基于纹理特点的识别技术。
其中，基于形状特点的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特点矢量，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。
基于色彩特点的识别技术要紧针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏锐等特点进行分类识别。
基于纹理特点的识别方法是通过对图像中专门具有结构规律的特点加以分析或者那么是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。
从模式特点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句法模式识别关于较复杂的模式，如采纳统计模式识别的方法，所面临的一个困难确实是特点提取的问题，它所要求的特点量十分庞大，要把某一个复杂模式准确分类专门困难，从而专门自然地就想到如此的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为假设干较简单子模式的组合，而子模式又分为假设干基元，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那么称为文法。
当每个基元被识别后，利用句法分析就能够作出整个的模式识别。
即以那个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。
这确实是句法模式识别的差不多思想。
句法模式识别系统要紧由预处理、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〕。
模式识别系统的主要组成成分及其设计流程
模式识别系统的主要组成成分及其设计流程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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模式识别的应用实例
模式识别的应用实例模式识别的应用实例：人脸识别技术在安全监控中的应用引言：随着科技的不断进步，模式识别技术在各个领域得到了广泛的应用，其中人脸识别技术作为一种非常重要的模式识别技术，正逐渐渗透到我们的日常生活中。
本文将重点介绍人脸识别技术在安全监控领域的应用，探讨其实际应用价值和存在的挑战。
一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。
其基本原理是通过摄像头采集人脸图像，然后使用图像处理和模式识别算法对图像进行处理和分析，提取出人脸的特征信息，再与事先建立的人脸库进行比对，最终确定身份。
二、人脸识别技术在安全监控中的应用1. 出入口管理人脸识别技术可以应用于大型企事业单位的门禁系统中，通过将人脸识别设备与门禁系统相结合，实现对人员进出的严格管理。
只有事先注册过的人员才能被识别通过，从而有效防止陌生人进入。
此外，人脸识别技术还可以与身份证信息进行对比，确保所呈现的人脸与身份证信息一致，增加门禁系统的安全性。
2. 监控系统人脸识别技术在监控系统中的应用也十分广泛。
通过在监控摄像头上加装人脸识别设备，可以实时对监控区域内的人脸进行识别。
一旦出现异常情况，如陌生人进入、重点人员出现等，系统可以即时报警，提高监控系统的响应速度和准确性。
3. 公共安全人脸识别技术在公共安全领域的应用也非常重要。
例如，在机场、车站等交通枢纽站点，可以通过人脸识别技术对旅客进行身份验证，提高安检效率和准确性。
同时，人脸识别技术还可以应用于警务系统中，通过对犯罪嫌疑人的人脸进行识别，加快破案进度。
三、人脸识别技术在安全监控中的优势1. 高度准确人脸识别技术具有高度准确性，能够对人脸图像进行精确的分析和识别。
相比传统的安全监控手段，如刷卡、密码等，人脸识别技术更加安全可靠。
2. 高效便捷人脸识别技术的识别速度快，可以实现实时的人脸识别和比对，大大提高了安全监控系统的效率和便捷性。
不需要额外的操作，只需正常行走，即可完成识别。
模式识别介绍和案例讲解
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理 论得到了较广泛的应用。
模式识别的发展
80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些年人 工神经元网络在模式识别和人工智能上得到较广泛的应 用。
模式识别和模式的概念
模式识别 – 直观，无所不在，“人以类聚，物以群分”
周围物体的认知：桌子、椅子 人的识别：张三、李四 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语 气味的分辨：炸带鱼、红烧肉
人和动物的模式识别能力是极其平常的，但对计算机来 说却是非常困难的。
模式识别的难点
概念
数字化感知数据：来源丰富、数量巨大
模式识别介绍和 案例讲解
第一章 模式识别概述
例子1：医生诊病过程
1)测量病人的体温和血压，化验血沉，询问临床表现； 2)通过综合分析，抓住主要病症； 3)医生运用自己的知识、经验，根据主要病症、测量化验结果， 作出正确的诊断。
在模式识别技术中，常用的术语有：样本、模式、特征、类型等 等，对照医生诊病过程，有：
➢ 模式类与模式联合使用时，模式表示具体的事物，而模式类 则是对这一类事物的概念性描述。
模式识别是从样本到类别的映射。
样 本
模式识别
类 别
模式识别和模式的概念
概念
Watanabe defines a pattern “as opposite of a chaos; it is an entity, vaguely defined, that could be given a name.”
可观察性 可区分性 相似性
模式（Pattern）实例
数字图像处理与模式识别
数字图像处理与模式识别数字图像处理和模式识别是近年来快速发展的技术领域。
随着计算机的普及，数字图像处理和模式识别技术正在越来越广泛地应用于生产、医疗、安全、交通等领域。
本文将介绍数字图像处理和模式识别技术，以及它们的应用。
数字图像处理数字图像处理是对从数字相机、扫描仪等设备中得到的数字图像进行处理的技术。
数字图像处理可以用于增强图像的质量、改变图像的颜色、减少图像噪声、提取图像特征等。
数字图像处理的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类。
图像预处理是对图像进行预处理的过程，目的是去除噪声、增强对比度、增加分辨率等。
常用的图像预处理方法包括平滑、边缘检测、二值化等。
平滑技术用于去除图像中的噪声。
边缘检测技术用于提取图像中的边缘信息。
二值化是将图像转换为黑白两色，以便进行下一步的特征提取。
特征提取是指从图像中提取与目标有关的特征。
特征提取通常通过对彩色图像中的像素值进行转换来实现。
在图像处理中，特征可以是形状、颜色、纹理、边缘等。
通过特征提取，可以将目标从图像中分离出来，以便进行下一步的分类。
分类是将图像分为不同类别的过程，目的是区分不同对象，并进行识别和分析。
在图像分类中，常用的方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
决策树是一种通过选择特征来分割数据的方法。
支持向量机是一种通过线性或非线性分类器来分配数据的方法。
神经网络是一种通过训练数据集来识别不同类别的方法。
数字图像处理的应用场景包括生产、医疗、安全、交通等各个方面。
例如，在生产领域中，数字图像处理可以用于检测机器的运行状态，优化流程和提高生产效率。
在医疗领域中，数字图像处理可以用于对医学图像进行处理和分析，以便进行疾病的诊断和治疗。
在安全领域中，数字图像处理可以用于实时监测和识别危险行为和违规行为。
在交通领域中，数字图像处理可以用于车辆和行人的识别，以提高道路安全性。
模式识别模式识别是一种人工智能技术，旨在建立模型，使计算机能够自动从输入数据中学习，从而识别或分类到新的数据。
(模式识别)第六章结构模式识别
例1：G = (VN,VT, P, S)
– VN = {S, B, C} VT = {a, b, c} – P: S→aSBC， CB→BC，S→abC，bB→bb，
bC→bc， cC→cc
S →aSBC→aabCBC→abbBCC→aabbCC→aabbcC →aabbcc 由文法G产生的语言L(G)={anbncn|n≥0}
• 每个待识别的样本都可用若干基元按照一 定的文法组合成的句子表示
• 同一类别的样本可用相同的文法描述 • 当表示某个样本的一个句子中的每个基元
都被识别后，通过句法分析可判断出该句 子是否符合某一个类别的文法。
模式基元
• 信号基元 • 图像基元
– 链码和模板 – 曲线段
链码和模板
• Freeman链码和模板可以用来描述图形的边界和 骨架。
• 字符串的运算
– X=a1a2…am, Y=b1b2…bn, 则X+Y=a1a2…amb1b2…bn
– X+ λ= λ+X=X
• 字符串结构描述适合于串联结构
结构化描述之图形
• 图形G是一个有序对G={N,R},N表示分 析集合，R表示边长集合，通俗的说， N表示图中的顶点，R表示联接顶点的 弧
– 无约束型(0型)文法 – 前后文有关型(1型)文法 – 前后文无关型(2型)文法 – 正规(3型)文法
• L(G)表示由文法G产生的语言
无约束型(0型)文法
• P:α→β,其中α∈V+,β∈V*,α,β无约束
• 由0型文法产生的语言称为0型语言
• 例2：G = (VN,VT, P, S) – VN = {S, A, B}，VT = {a, b, c} – P: S→aAbc, Ab→bA, Ac→Bbcc bB→Bb, aB→aaA, aB→λ
模式识别导论
基于模式识别的个人认识班级自动化1002班姓名刘永福学号 1009101016摘要：本文主要介绍了模式识别的基本理论概念及算法，通过对模式识别的几种算法的概括、分析，推出算法的要求及步骤，实现样本的基本分类要求。
主要包括模式识别及模式识别系统的基本概念以及应用领域、线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明、非线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明。
一．模式识别及模式识别系统（1）模式识别的基本概念模式识别是以计算机为工具、各种传感器为信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类，包括人类在内的生物体的一项基本智能。
对于模式和模式识别有“广义”和“狭义”两种解释：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。
此时，模式识别是生物体(包括人)的基本活动，与感觉、记忆、学习、思维等心理过程紧密联系，是透视人类心理活动的重要窗口之一。
从这个角度讲，模式识别是研究生物体如何感知对象的学科，属于认识科学的范畴，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，常被称做认知模式识别。
具体来说，它是指人们把接收到的有关客观事物或人的刺激信息与他在大脑里已有的知识结构中有关单元的信息进行比较和匹配，从而辨认和确定该刺激信息意义的过程。
正是通过认知模式识别，我们才能认识世界，才能辨别出各个物体之间的差别，才能更好地学习和生活。
狭义地说，模式是为了能让计算机执行和完成分类识别任务，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)。
计算机模式识别就是指根据待识别对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法确定对象的类别的学科，是数学家、信息学专家和计算机专家的研究内容。
因此，模式识别的研究主要集中在认知模式识别和计算机模式识别这两个方面。
模式识别综述及汉字识别的原理
１３３模式识别综述及汉字识别的原理Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｓｕｍｍａｒｙ ａｎｄ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ宋佳Ｓｏｎｇ Ｊｉａ（洛阳师范学院， 河南洛阳４７１０２２）（Ｌｕｏｙａｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｈｅｎａｎ Ｌｕｏｙａｎｇ４７１０２２）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，并对模式识别在汉字识别方面的应用原理作了介绍。
关键字： 模式识别系统； 模式识别方法； 汉字识别中图分类号：ＴＰ３９１．４ 文献标识码：Ａ文章编号：１６７１－４７９２－（２００７）９－０１０２－０３Ａｂｓｔｒａｃｔ： 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．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ； Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ； Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ０引言模式识别技术的研究目的是根据人的大脑的识别机理，通过计算机模拟，构造出能代替人完成分类和辨识的任务，进而进行自动信息处理的机器系统。
模式识别技术在社会生活和科学研究的许多方面有着巨大的现实意义，己经在许多领域得到了广泛应用。
随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，模式识别技术正在向更高、更深的层次发展。
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How does this knowledge affect our decision?
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An Example: Multiple Features
Assume we also observed that sea bass are typically wider than salmon. We can use two features in our decision:
Introduction to Pattern Recognition
Ming Dong
Ming Dong, PS, Inc.
Department of Computer Science Wayne State University Detroit, Michigan /~mdong
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Examples of Patterns
Patterns with variations: 1. Expression –geometric deformation 2. lighting --- photometric deformation 3. 3D pose transform 4. Noise and occlusion
Boss: On-Vehicle Computer Cluster
上海大学可视化信息与智能中心
Autonomous Driving: Intelligent Road Scene Analysis
上海大学可视化信息与智能中心
What is Pattern?
Pattern is a entity, vaguely defined, that could be given a name
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Examples of Patterns
Natural language and stochastic grammar.
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Human and Machine Perception
We are often influenced by the knowledge of how patterns are modeled and recognized in nature when we develop pattern recognition algorithms. Research on machine perception also helps us gain deeper understanding and appreciation for pattern recognition systems in nature. Yet, we also apply many techniques that are purely numerical and do not have any correspondence in natural systems.
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Road Map
Human and Machine Perception Pattern Recognition Systems: Design and Applications Learning Models: Generative vs. Discriminative Feature Selection and Extraction Supervised Learning: Classifier, Combination, Error Estimation Unsupervised Learning Advanced Learning
◦ ◦ ◦ ◦ recognizing a face understanding spoken words reading handwriting distinguishing fresh food from its smell
We would like to give similar capabilities to machines.
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An Example
Problem: sorting incoming Fish on a conveyor according to species
Assume that we have only two kinds of fish: ◦ sea bass ◦ salmon
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An Example: Decision Process
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An Example: Selecting Features
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An Example: Cost of Error
We should also consider costs of different errors we make in our decisions. For example, if the fish packing company knows that:
◦ Fingerprint image, ◦ handwritten word, ◦ human faces, etc.
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Examples of Patterns
Constellation patterns in the sky, which are represented by 2D graphs.
◦ Customers who buy salmon will object vigorously if they see sea bass in their cans. ◦ Customers who buy sea bass will not be unhappy if they occasionally see some expensive salmon in their
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What is Pattern Recognition
Pattern recognition is the study of how machines can:
◦ observe the environment, ◦ learn to distinguish patterns of interest from their background ◦ make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns.
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An Example: Selecting Features
Assume a fisherman told us that a sea bass is generally longer than a salmon. We can use length as a feature and decide between sea bass and salmon according to a threshold on length. How can we choose this threshold?
2
Important References
Pattern Classification, by Duda, Hart, Stork Book Website: /~stork/DHS. html
A. K. Jain, et al., “Statistical Pattern Recognition: A Review”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, VOL. 22, NO. 1, pp. 4 – 37 IEEE TPAMI, TNN, TKDE, Neural Computation, Machine Learning, Journal of Machine Learning Research, etc.
What kind of information can distinguish one species from the other?
◦ length, width, weight, number and shape of fins, tail shape, etc.
What can cause problems during sensing?
Primary Research Interests: Pattern Recognition, Data Mining & Visual Data Analysis IEEE Computational Intelligence Society IEEE Transactions on Neural Networks: Associate Editor
◦ lighting conditions, position of fish on the convey or belt, camera noise, etc.
What are the steps in the process?
◦ capture image -› isolate fish -› take measurements -› make decision
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Examples of Patterns
Speech signal and Hidden Markov model
Human and Machine Perception • We are often influenced by the knowledge of how patterns are modeled and recognized in nature when we develop pattern recognition algorithms. • Research on machine perception also helps us gain deeper understanding and appreciation for pattern recognition systems in nature. • Yet, we also apply many techniques that are purely numerical and do not have any correspondence in natural systems.