人工智能导论课程单元设计-第5章 智能识别
人工智能导论课件第5章
5.1.2 知识表示方法
• “知识表示”是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和 理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础。下面我们从内涵和外延方法方 面进行思考，从而了解表示方法的选择、产生式系统、面向对象等概念。
• 知识的表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机 可以接受的用于描述知识的数据结构，是能够完成对专家的知识进行计算机处 理的一系列技术手段。从某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的 综合： 表示 = 数据结构 + 处理机制
• 其缺点是不能直接执行，需要其他程序解释它的含义，因此执行速度较慢。
5.1.2 知识表示方法
• 2. 过程式表示法 • 将知识用使用它的过程来表示，即过程式表示描述规则和控制结构知识，给出
一些客观规律，告诉怎么做，一般可用一段计算机程序来描述。 • 例如，矩阵求逆程序，其中表示了矩阵的逆和求解方法的知识。这种知识是隐
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
第5章 知识表示
【导读案例】“x0后”网络形象报告：成长为中坚一代
• 讨论：
1
什么是知识表示
2
图形草图与图问题
3
搜索树（决策树）
4
产生式系统、面向对象
5
框架法、语义网络
5.1 什么是知识表示
• 在信息时代，有许多可以处理和存储大量信息的计算机系统。信息 （information）包括数据（data）和事实（fact）。数据、事实、信息和知识 （knowledge）之间存在着层次关系。最简单的信息片是数据，从数据中，我 们可以建立事实，进而获得信息。人们将知识定义为“处理信息以实现智能决 策”，这个时代的挑战是将信息转换成知识，使之可以用于智能决策。
人工智能导论第5章 智能识别5.5
掌纹识别
人的手掌在一定年龄之后就不再发生显著变化，并且每个人手掌 的形状、表面的纹理或纹线都不同，当用户的手放在手形读取器 上时，掌纹就会被捕捉，利用高效的掌纹表示和匹配方法进行识 别。目前掌纹识别在各种生物特征识别应用份额中占很小的部分。
星蓝海学习网
虹膜识别
虹膜是位于人眼表面白色巩膜和黑色瞳孔之间的圆环状区域，约 占总面积的65%，在红外光下呈现丰富的纹理信息。每个人都有 虹膜，并且虹膜是遗传基因决定形成的，每个人的虹膜都是独一 无二的，所以在身份标识方面应用广泛。目前主要应用于金融交 易、银行保险、家庭门禁、单位考勤等领域。
人工智能导论
智能识别
星蓝海学习网
5.5生物特征识别
随着计算机和网络技术的发展，在现代社会活动中，信息安全、 金融交易、城市安防等领域对个人身份识别和验证要求越来越重 视。传统的身份认证已经越来越难以满足现代安防需求，生物特 征识别技术采用人体生理特征以及行为特征进行身份确认，是目 前最为方便与安全的识别技术。
星蓝海学习网
人脸识别
人脸识别是通过采集到的面部特征来进行身份鉴别的过程，最直 观的人脸识别问题可以描述为比较两张人脸图像，通过一些核心 点来判定它们是否属于同一个人。 人脸识别技术的吸引力在于它能够人机交互，可以使用非接触式 传感器在远距离情况下采集。目前人脸识别在刑侦、监控、娱乐、 金融、安防等领域有广泛的应用。
星蓝海学习网
视网膜识别
视网膜是位于眼球后部的血液细胞层，周围分布的血管形态因人 而异，由于视网膜在眼睛的内部，具有很好的保密性和防伪造性 能，并且不易磨损、老化，非常稳定，所以可以用于个体鉴别。 目前视网膜识别由于采集设备价格高昂，并且获取图像时需要受 检测人员的高度配合，所以在普遍推广上具有一定的难度。
人工智能导论第5章 智能识别5.3
人工神经网络模式识别
人工神经网络模式识别可以看作是对原始特征空间进行非线性变 换，产生一个新的样本空间，使得变换后的特征线性可分，与传 统统计方法相比，其分类器是与概率分布无关的。人工神经网络 模式识别的基本方法是：首先用已知样本训练神经网络，使之对 不同类别的已知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别 未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本 的典型应用
模式识别的发展历程
模式识别技术从20世纪20年代发展至今，已经广泛应用于人工智 能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学等重要领 域。
星蓝海学习网
模式识别的典型应用
人工智能导论
THANKS
星蓝海学习网
星蓝海学习网
模糊模式识别
在实际生活中，由于客观事物本身的模糊性，加上人们对客观事 物的反映过程也会产生模糊性，使经典的识别方法已不适应客观 实际的要求，所以，模式识别与模糊数学关系很紧密。比如，学 生的百分制成绩鉴定为优、良、中、差，利用模糊模式识别中的 直接方法——最大隶属原则就可以完成分类。
星蓝海学习网
星蓝海学习网
计图算像机视视频觉识别
第一部分 模式识别基本
概念
第二部分 模式识别的发
展历程
第三部分 模式识别的主
要方法
第四部分 模式识别的典
型应用
星蓝海学习网
星蓝海学习网
模式识别基本概念
模式
人类能观察到的事物都具有一些属性特征，而事物间的差异也就 表现在这些特征的差异上。广义地说，若可以区别存在于时间和 空间中的对象是否相同或相似，就可以称之为模式；狭义地说， 模式是通过对具体事物进行观察所得到的时间和空间分布的特征 信息，并且这些信息能够表征或者刻画被识别事物的类属特征。
《人工智能导论》全套教案
知识图谱如何表示呢？ 从 实 际 应 用 的 角 度 出 发 其 实 可 以 简 单 地 把 知 识 图 谱 理 解 成 多 关 系 图 （Multirelational Graph) ,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网 络。 (四） 知识归纳
知识图谱的表示： 从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图
2 、联系实际生活.谈一谈知识图谱在生活中还有哪些应用 六、授课过程 — 、二节 ( _ ) 案例引入
( 1 ) 疾 病 症 状 被 G o o g le 纳入••知识图谱”之中 (2) “度 秘 ” 是 另 一 种 形 式 的 百 度 搜 索 框
(3) IB M 想让机器人沃森和你一起开会
(二）知识归纳 知识： 知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果. 它包括事实、
发展阶段。
2 、 能够联系实际生活.简述人工智能的应 用价值。
2 、 了解人工智能的社会价值和应用领域、3 、 列举出所者到的人工智能应用实例。
人工智能的未来与展望。
三 、教学重点
1、 人工智能的定义和发展 2 、 人工智能的社会价值 四、 教学难点
1 、 “Al+ ”的行业瘦用 2 、 人工智能的未宋与展望 五、 课前任务设计
教学环境
多媒体教室
_ 、学习内容分析
教学方法 情境教学法、任务驱动法、 讲练结合法、小组讨论教学法
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识.智能活动过程其实就是一个获得并运用 知识的过程.要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI) . 则必须以人的知识为基础. 知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中 并被识别运用. 本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定 基础。
人工智能导论PPT第五章
代码分析
提取语音特征
我们之前学习了如何把时域信号转换成频域信号。频域特征在语音识别系统 中应用得很广泛，但是真实世界的频域特征要更为复杂。一旦我们把一个信 号转换成频域，我们需要确保它可以以特征向量的形式供我们使用。这就涉 及到Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)了。MFCC是一种用于从 给定音频信号中提取频域特征的工具。
这一系列的处理主要包括了采样，量化和编码等步骤。 采样：采样就是在某些特定的时刻对模拟信号进行测量，对模拟信号在
时间上进行量化。具体方法是：每隔相等或不相等的一小段时间采样一 次。 量化：分层就是对信号的强度加以划分，对模拟信号在幅度上进行量化 。具体方法是：将整个强度分成许多小段。 编码：编码就是将量化后的整数值用二进制数来表示。
其中，x表示隐含状态，y—可观察的输出， a—转换概率，b—输出概率。
代码判断解析
小结
在这一章中，我们学习了语音识别相关技术。我们讨论了如何 处理语音信号及相关概念。我们学习了将语音信号可视化，并 通过傅里叶变换将其从时域变为频域。我们还使用一些预定义 的参数来生成了语音信号。最后我们讨论了MFCC特征提取和HMM 模型，并用这些知识构建了一个可以识别口语单词语音识别系 统。
在Markov chain的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态， 也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移，与不同的状态改变相关的概率叫做转于时序的概率模型，是在马尔科夫链的基础上， 增加了观测事件（observed events），即把马尔科夫链原本可见的状态序列 隐藏起来，通过一个可观测的显层来推断隐层的状态信息。其中，隐层映射 到显层通过发射概率（emission probability）或观测概率（observation probability）来计算，隐层状态之间的转移通过转移概率（transition probability）获得。
人工智能识别课程设计
识别课程设计一、教学目标通过本章的学习，学生将了解识别的基本概念、技术和应用，掌握识别的基本原理和方法，能够运用Python语言进行简单的图像识别和语音识别项目开发。
1.理解识别的基本概念和原理。
2.掌握常用的图像识别和语音识别技术。
3.熟悉Python语言在识别中的应用。
4.能够运用Python语言进行简单的图像识别项目开发。
5.能够运用Python语言进行简单的语音识别项目开发。
6.能够分析问题和解决问题，提高编程实践能力。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队合作精神。
2.增强学生对技术的认知和兴趣。
3.培养学生热爱科学、探索未知的情感态度。
二、教学内容本章主要讲解识别的基本概念、技术和应用。
首先介绍识别的定义和发展历程，然后讲解图像识别和语音识别的基本原理和方法，最后介绍Python语言在识别中的应用。
1.识别概述–识别的定义–识别的发展历程2.图像识别–图像识别的基本原理–常用的图像识别技术–Python语言在图像识别中的应用3.语音识别–语音识别的基本原理–常用的语音识别技术–Python语言在语音识别中的应用4.项目实践–利用Python语言进行简单的图像识别项目开发–利用Python语言进行简单的语音识别项目开发三、教学方法本章采用讲授法、案例分析法和实验法相结合的教学方法。
首先通过讲授法为学生提供基础知识，然后通过案例分析法分析实际应用案例，最后通过实验法让学生动手实践，提高编程能力。
四、教学资源教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
教材和参考书用于提供基础知识，多媒体资料用于辅助讲解和展示实际应用案例，实验设备用于让学生进行动手实践。
五、教学评估本章的教学评估将采用多元化的评估方式，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。
评估方式包括但不限于以下几个方面：1.平时表现：通过课堂参与、提问、讨论等环节，评估学生的学习态度和积极性。
2.作业：布置相关的编程练习和项目任务，评估学生的理解和应用能力。
人工智能导论第五章课后答案
人工智能导论第五章课后答案
第五章课后答案
一、填空题
1. 决策树是一种基于概率的决策模型，它可以用来表示和求
解复杂的决策问题。
2. 决策树的建立过程包括特征选择、决策树生成和决策树剪枝。
3. 决策树的特征选择是指从训练数据集中选择最有效的特征，以构建决策树。
4. 决策树生成是指根据特征选择的结果，构建决策树的过程。
5. 决策树剪枝是指在决策树生成的基础上，通过减少决策树
的复杂度，以提高决策树的泛化能力的过程。
6. 决策树的优点是可解释性强、易于实现和计算效率高。
7. 决策树的缺点是容易发生过拟合，对缺失数据敏感，对噪
声数据敏感。
二、简答题
1. 请简述决策树的建立过程？
决策树的建立过程包括特征选择、决策树生成和决策树剪枝。
特征选择是指从训练数据集中选择最有效的特征，以构建决策树。
决策树生成是指根据特征选择的结果，构建决策树的过程。
决策
树剪枝是指在决策树生成的基础上，通过减少决策树的复杂度，
以提高决策树的泛化能力的过程。
2. 请简述决策树的优缺点？
决策树的优点是可解释性强、易于实现和计算效率高。
决策
树的缺点是容易发生过拟合，对缺失数据敏感，对噪声数据敏感。
人工智能导论 课件 PPT -第5章 智能识别
黑白图像
彩色图像
按图像时间变换分类
（1）活动图像：随着时间变化的动态图像。 （2）静止图像：不随时间变化的静止图片。
活动图像
静止图像
按图像空间关系分类
（1）二维图像：平面图像。 （2）三维图像：立体图像。
二维图像
三维图像
图像的表示与描述
图像的表示与描述
图像的表示与描述方法种类繁多，人眼所看到的图像是由于光线 照射在图像上并经过漫反射作用映入眼睛中成像，可以数字化公 式描述为I=f(x,y,z,λ,t)，其中，x、y、z是描述空间的位置，λ为波 长，t为时间。若图像是静止的灰度图，就可以描述为I=f(x,y)。
计算机视觉的相关学科
图像处理
图像处理通常是把一幅图像变换成另外一幅图像，也就是说，图 像处理系统的输入是图像，输出仍然是图像，信息恢复任务则留 给人来完成，与计算机视觉有相同的目标。
计算机图形学
通过几何基元，如线、圆和自由曲面，来生成图像，它在可视化 （Visualization）和虚拟现实(Virtual Reality）中起着很重要的作 用。计算机视觉正好是解决相反的问题，即从图像中估计几何基 元和其它特征。因此，计算机图形学属于图像综合，计算机视觉 属于图像分析。
计算机视觉工作原理
计算机视觉的工作原理就是对事物进行图片或者视频采集、预处 理和高级处理的过程，即借助摄影机和计算机的识别、追踪、测 量、感知等方法来捕捉目标对象，在此基础上进行图像信息处理， 使计算机处理后的图像更加适合人眼观察或者传输给仪器进行检 测等高级处理。
计算机视觉工作原理
计算机视觉技术的工作原理
第三部分 计算机视觉的
相关学科
计算机视觉技术简介
计算机视觉系统
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《人工智能导论》课程第五章教学设计
——智能识别
一、管理信息
课程名称：人工智能导论所属系部：
课程代码：制定时间：年月
制定人：授课对象：大一学生
二、基本信息
设计主题：智能识别学时：6
先修内容：人工智能概述、计算机相关基本知识
三、课程设计
1.课程设计目标
（1）能力目标
本章通过ABB——视觉工业机器人、旷视科技——FACE++人脸识别云平台、科大讯飞——中国声谷，让世界聆听我们的声音、深思考人工智能——全自动人工智能TCT宫颈辅助阅片系统、汉王科技——汉王云、3D打印技术——蓝图变成实物六个案例，帮助读者理解智能识别的相关概念，能够了解智能识别在生活中的相关应用。
（2）知识目标
1。