ch1 模式与模式识别概论 (13)
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模式识别 张学工
Xuegong Zhang, Tsinghua University
2
张学工《模式识别》教学课件
10.1.2
测试错误率
独立的测试集
ˆ
k N
N：测试集样本数；k：测试集错分样本数 最大似然估计
Xuegong Zhang, Tsinghua University
3
张学工《模式识别》教学课件
10.1.3 交叉验证
张学工《模式识别》教学课件
第十章 模式识别系统的评价
Xuegong Zhang, Tsinghua University
1
张学工《模式识别》教学课件
10.1 监督模式识别方法的错误率估计
10.1.1 训练错误率
几个同义词： 训练错误率（Training Error Rate 或简称作 Training Error） 视在错误率（Apparent Error） 重代入错误率（re-substitution error） 经验风险 偏乐观 经验风险与期望风险的关系： 《统计学习理论》
紧致性（compactness）或一致性（homogeneity）
连接性（separation）
Xuegong Zhang, Tsinghua University
12
张学工《模式识别》教学课件
Silhouette 值：同时反映类内距离和类间距离的指标
Dunn 指数（Dunn Index）
Xuegong Zhang, Tsinghua University
7
张学工《模式识别》教学课件
10.2.2 用扰动重采样估计 SVM 错误率的置信区间
Bo Jiang, Xuegong Zhang and Tianxi Cai, Estimating the confidence interval for prediction errors of support vector machine classifiers. Journal of Machine Learning Research, 9:521-540, 2008
模式识别详细PPT
迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模 型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
模式识别讲义_(80pp)
第一章 绪论1．1模式和模式识别模式识别是一门很受人们重视的学科。
早在30年代就有人试图以当时的技术解决一些识别问题，在近代，随着计算机科学技术的发展和应用，模式识别才真正发展起来。
从60年代至今，在模式识别领域中已取得了不少成果。
它的迅速发展和广泛应用前景引起各方面的关注。
模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是用机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。
在这里，“智能”指的是人类在认识和改造自然的过程中表现出来的智力活动的能力。
例如：通过视觉、听觉、触觉等感官接受图象、文字、声音等各种自然信息去认识外界环境的能力；将感性知识加工成理性知识的能力，即经过分析、推理、判断等思维过程而形成概念、建立方法和作出决策的能力；经过教育、训练、学习不断提高认识与改造客观环境的能力‘对外界环境的变化和干扰作出适应性反应的能力等。
模式识别就是要用机器去完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的自然信息的那些工作。
虽然模式识别与人工智能关系很密切，但是发展到现在，它已经形成了独立的学科，有其自身的理论和方法。
在许多领域中，模式识别已有不少比较成功的实际应用。
模式的概念：模式这个概念的内涵是很丰富的。
“我们把凡是人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为模式”。
比如：文字、图片、景物；声音、语言；心电图、脑电图、地震波等；社会经济现象、某个系统的状态等，都是模式。
模式识别：模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。
如，我们要听某一门课，必须做以下识别：1)看课表—文字识别；2)找教室和座位—景物识别；3)听课—声音识别。
再比如，医生给病人看病：1)首先要了解病情；问2)再做一些必要的检验；查3)根据找到的能够诊断病情的主要特征，如体温、血压、血相等，做出分类决策，即诊断。
对于比较简单的问题，可以认为识别就是分类。
如，对于识别从“0”到“9”这十个阿拉伯数字的问题。
对于比较复杂的识别问题，就往往不能用简单的分类来解决，还需要对待识别模式的描述。
模式识别(PatternRecognition)
近年来模式识别在化学、生物、医学、 近年来模式识别在化学、生物、医学、 食品、环境科学、 食品、环境科学、电子等学科中得到了 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 它可以解决样品的分类、 它可以解决样品的分类、方法的选择及 分析过程优化等问题， 分析过程优化等问题，因而越来越受到 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。
经过许多国际组织多年的研究和讨论 ， 经过许多国际组织多年的研究和讨论， 1993年终于制定了 《 测量不确定度表示 年终于制定了《 年终于制定了 指南》 指南》 （Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement） 得到了包括 ） 得到了包括IUPAC在 在 内的七个国际组织的批准， 内的七个国际组织的批准 ， 并由国际标 准化组织（ 准化组织（ISO）出版。 ）出版。 目前 目前GUM的执行已得到了包括中国在内 的执行已得到了包括中国在内 的许多国家政府机构的批准。 的许多国家政府机构的批准。
化学模式识别是根据化学测量矩阵，自 化学模式识别是根据化学测量矩阵， 动将样本集按样本的某种性质（ 动将样本集按样本的某种性质（通常是 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 化学模式识别从化学测量数据出发， 化学模式识别从化学测量数据出发，进 一步揭示样本的隐含性质， 一步揭示样本的隐含性质，提供十分有 用的决策性信息。 用的决策性信息。
对于系统误差来说，可以运用消除误差源、改变测量方 对于系统误差来说，可以运用消除误差源、 寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中， 法、寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中，常 用以下一些方法来进行： 用以下一些方法来进行： 1.空白试验 空白试验 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照，或者用不含对 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照， 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。. 2.对照试验 对照试验 凡由方法引起的误差，都应该用标准方法或公认的准确 凡由方法引起的误差， 的方法来进行对照试验。 的方法来进行对照试验。 3.回收试验 回收试验 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。通常是在 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。 被测样品中加入已知量的被测组分，然后看其能否定量 被测样品中加入已知量的被测组分， 回收。 回收。
模式识别的概念过程与应用PPT课件
红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域：生理特征鉴别(Biometrics)，网 上电子商务的身份确认，对公安对象的刑侦和 鉴别；
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域：巡航导弹的景物识别，战斗单元的 敌我识别；
办公自动化：文字识别技术和声音识别技术； 数据挖掘：数据分析； 网络应用：文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别？ 模式识别研究的内容？
模式识别 课程简介
两次课堂练习（10%，基础知识部分） 两次课堂练习（10%，基础知识部分） 自学及研究报告（30%） 自学及研究报告（30%） 期末考试（60%） 期末考试（60%）
武汉大学电子信息学院
7
武汉大学电子信息学院
4
课程内容目录
1． 2． 3． 4． 5． 6． 7． 8． 9． 10. 模式识别概述 2 Bayes决策理论 Bayes决策理论 4 概率密度函数的估计 4 线性判别函数 4 邻近法则 2 非监督学习与聚类方法 4 特征的选择与提取 5 神经网络、统计学习理论和支持向量机7 神经网络、统计学习理论和支持向量机7 模糊模式识别 4 应用举例 2
1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
课程简介
本课程是通信与信息系统、信号与信息处理、电路与系统 等专业硕士研究生的专业选修课。 等专业硕士研究生的专业选修课。 模式识别是研究用计算机自动识别事物的一门科学，其目 模式识别是研究用计算机自动识别事物的一门科学，其目 的是用机器完成类似于人类智能通过视觉、听觉等感官去 识别外界环境所进行的工作，它包括语音识别、图像识别 等典型应用。人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互 等典型应用。人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互 联的数学模型，具有自学习、自组织、自适应的特点，与 模式识别有密切的关系，在优化计算，信号处理，智能控 制等众多领域也得到广泛的应用。 本课程主要介绍统计模式识别，神经网络与 本课程主要介绍统计模式识别，神经网络与模糊模式识别 的理论与方法及其相关应用。要求学生了解模式识别的基 本概念，掌握基本原理和基本方法；了解计算机分类识别 事物和计算机分析数据的概念及基本方法，了解神经元网 络和模糊数学的原理及其在模式识别中的应用。 先修课程 ：线性代数，概率论与数理统计，程序设计基础
模式识别的含义及其主要理论
模式识别的含义及其主要理论（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：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
• 预处理
• 去除噪声，加强有用信息，对输入设备或其他因素造成的退
化现象进行复原。
• 方便后续处理的操作：目标提取，分割，位置、大小、方向
的规一化等等。 分割悖论：分割与识别互为前提 要正确识别，须准确分割；要正确分割，则须准确识别。
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
34
模 式 识 别 系 统
• 特征提取
40
设 计 循 环
• 数据采集
• 数据采集耗时费力花钱； • 数据要尽量多； • 数据要有代表性； • 数据至少应分为训练数据和测试数据； • 如何确定数据是否足够？
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
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设 计 循 环
• 特征选择
• 取决于特定问题领域的性质； • 先验知识非常重要； • 容易提取、对不相关变形具有不变性、对噪声不敏感等； • 对区分不同类别模式的有效性； • 如何将先验知识和实验数据结合起来，以发现有效的特征？
• 改进措施
采用光泽度进行新的尝试
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
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设 计 实 例
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
23
设 计 实 例
• 运用多种特征
鱼
光泽度和宽度 xT = [x1, x2]
光泽度
宽度
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
24
设 计 实 例
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
25
设 计 实 例
则，因此必须研究机器学习问题；
• 分类器的设计过程为：选择某种分类器模型，利用训
练样本来学习或估计分类器模型的参数。
• 学习的方法是采用某种算法来降低模型对训练样本的
分类误差。
模式识别 第一章 绪论 郝红卫
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缺点：缺少有效的学习理论
武汉理工大学理学院
2013
习题
1.
试简述样本，模式和模式类等概念间的关系。
2.
试简述模式识别系统的主要组成部分。
武汉理工大学理学院
2013
武汉理工大学理学院
2013
监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
划分的类别已知，且训练样本已知类别信息 没有类别标签， 通常利用聚类方法完成 样本的分类
部分样本有类别标签， 目标与有监督分
类一致
武汉理工大学理学院
2013
监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
地面覆盖物的图示
模式( Pattern)：对研究对象所具有的特征和信息的 描述，对某类事物的抽象也成为该类的模式 .
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别 属性（模式）的过程，即把某一样本归属于多个类 型中的某个类型.
武汉理工大学理学院
2013
1.1 模式及模式识别的概念
人类具有很强的模式识别能力，时刻在完成某种模式 识别的任务。 模式识别是从样本到类别的映射。
Pattern Recognition
第一章
武汉理工大学
概论
wanwanyuan@
理学院
第一章 模式识别概论
1 模式及模式识别的概念
2 模式识别系统
3 模式识别的应用 4 模式识别的方法
武汉理工大学理学院
2013
1.1 模式及模式识别的概念
样本（Sample)：所研究对象的一个个体， 如患者的 细胞、一个汉字、一幅图片、一段视频等.
细胞正常与异常判断，染色体分类，心电脑电图， 测谎仪…
武汉理工大学理学院
2013
1.3 模式识别的应用
应用领域
武汉理工大学理学院
2013
1.4 模式识别方法
1. 模板匹配识别方法
2. 句法识别方法
3. 统计识别方法 4. 人工神经网络方法
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模版匹配
方法
首先对每个类别建立一个或多个模版
应用。
80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型使人工神经元网络 复活，并在模式识别得到广泛的应用。
90年代小样本学习理论，支持向量机受到了很大的重视。
武汉理工大学理学院
2013
1.2 模式识别系统
1、数据获取 2、预处理 3、特征抽取 4、分类器设计
武汉理工大学理学院
语音信号处理与识别
•语音识别
• 说话人识别
• 语种识别 • 口音识别
武汉理工大学理学院
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1.3 模式识别的应用
人脸图像识别
• 人脸检测和定位 • 人脸识别 • 虹膜识别 应用： 图象压缩
视频监视
基于内容的图象检索 武汉理工大学理学院
2013
1.3 模式识别的应用
医学信号的处理、识别和分类：
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
数据获取：架设一个摄像机，采集一些样本图像，获 取样本数据 预处理：去噪声，用一个分割操作把鱼和鱼之间以及 鱼和背景之间分开
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2013
识别过程
特征提取和选择：对单个鱼的信息进行特征选择， 从而通过测量某些特征来减少信息量
方法
神经网络是受人脑组织的生理学启发而创立的。 由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互 间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。 增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的权重系数来 （weight）实现。 进行大规模并行计算的数学模型
优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题
输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较， 求相关或距离
根据相关性或距离大小进行决策
优点：直接、简单
缺点：适应性差
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句法模式
方法
许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组 成所谓 “基元” 每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成 基元可以认为是语言中的词语，每个模式都可以认为是一 个句子，关系可以认为是语法 模式的相似性由句子的相似性来决定 优点：适合结构性强的模式 缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高
样本
模式 识别
类别
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模式识别简史
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。
50年代 Noam Chemsky 提出形式化语言理论，傅京荪 提出句法结构
模式识别。
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别方法得以发展和
– – – – – 长度 亮度 宽度 鱼翅的数量和形状 嘴的位置
分类决策：把特征送入决策分类器
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识别过程
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
武汉理工大学理学院
2013
识别过程
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识别过程
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2013
1.数据获取
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句法模式
方法
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统计方法
方法
根据训练样本，建立决策边界
–统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决定决 策边界 –判别式分析方法——给出带参数的决策边界，根据某 种准则，由训练样本决定“最优”的参数
本课程的重点内容
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神经网络
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2．预处理
预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息， 并对种种因素造成的退化现象进行复原。
模糊图像 图像预处理 清晰图像
某人声音有杂音 语音信号预处理 武汉理
为了有效地实现分类识别，要对原始数据进行选择或变换，
得到最能反应分类本质的待征，构成特征向量。
2013
1.2 模式识别系统
训练样本集 学 习 过 程
数据获取
预处理
特征提取 与选择
分类器设 计与改进
数据获取
预处理
特征提取 与选择
分类决策
待识样本集
识别结果
分 类 过 程
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模式识别过程实例
在传送带上用光学传感器件对鱼按品种分类
鲈鱼(Seabass)
品种
鲑鱼(Salmon)
人脸几何特征 人脸部件规一化的点间距离和比率特征点 如眼角、嘴角、鼻尖等 人脸的颜色特征 黄皮肤、黑眼睛 统计特征 脸形模板和图象灰度的自相关性
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2013
4．分类器设计
为了把待识模式分配到各自的模式类中去，必须设计 出分类判别规则。 基本作法是：用一定数量的样本(称为训练样本集)确定 出一套分类判别规则，使得按这套分类判别规则对待 识模式进行分类所造成的错误识别率最小或引起约损 失最小。 分类器按已确定的分类判别规则对待识模式进行分类 判别，输出分类结果。
划分的类别已知，且训练样本已知类别信息 没有类别标签， 通常利用聚类方法完成 样本的分类 部分样本有类别标签， 目标与有监督分 类一致
两波段多光谱图像 聚类的各种特征
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2013
1.3 模式识别的应用
文本分类 文本图像分析 工业自动化 数据挖掘 多媒体数据库检索 生物特征识别 语音识别 生物信息学 遥感 ……
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应用领域
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1.3 模式识别的应用
指纹识别
指纹采集 生成指纹图像 预处理 （极值滤波） （一次平滑） （锐化） （二次平滑）
指纹图像处理
二 值 化
细 化
提 取 特 征 点
指纹库
指纹匹配
输出结果
• 准确性 • 速度
• 存储量
• 价格 武汉理工大学理学院
2013
1.3 模式识别的应用
为了使计算机能够对客体进行分类识别，必须将客体用计 算机所能接受的形式表示，通常从客体获得的信息有下列 三种类型 ①二维图像，如文字、指纹、照片等； ②一维波形，如语音、机械振动波、心电团等； ③物理参量或逻辑值，如体温、各种实验数据等。
通过测量、采样和量化，可以用矩阵或向量表示二维 图象或一维波形，这就是信息获取过程。
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2013
习题
1.
试简述样本，模式和模式类等概念间的关系。
2.
试简述模式识别系统的主要组成部分。
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2013
武汉理工大学理学院
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监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
划分的类别已知，且训练样本已知类别信息 没有类别标签， 通常利用聚类方法完成 样本的分类
部分样本有类别标签， 目标与有监督分
类一致
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监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
地面覆盖物的图示
模式( Pattern)：对研究对象所具有的特征和信息的 描述，对某类事物的抽象也成为该类的模式 .
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别 属性（模式）的过程，即把某一样本归属于多个类 型中的某个类型.
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1.1 模式及模式识别的概念
人类具有很强的模式识别能力，时刻在完成某种模式 识别的任务。 模式识别是从样本到类别的映射。
Pattern Recognition
第一章
武汉理工大学
概论
wanwanyuan@
理学院
第一章 模式识别概论
1 模式及模式识别的概念
2 模式识别系统
3 模式识别的应用 4 模式识别的方法
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1.1 模式及模式识别的概念
样本（Sample)：所研究对象的一个个体， 如患者的 细胞、一个汉字、一幅图片、一段视频等.
细胞正常与异常判断，染色体分类，心电脑电图， 测谎仪…
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1.3 模式识别的应用
应用领域
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1.4 模式识别方法
1. 模板匹配识别方法
2. 句法识别方法
3. 统计识别方法 4. 人工神经网络方法
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模版匹配
方法
首先对每个类别建立一个或多个模版
应用。
80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型使人工神经元网络 复活，并在模式识别得到广泛的应用。
90年代小样本学习理论，支持向量机受到了很大的重视。
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1.2 模式识别系统
1、数据获取 2、预处理 3、特征抽取 4、分类器设计
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语音信号处理与识别
•语音识别
• 说话人识别
• 语种识别 • 口音识别
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1.3 模式识别的应用
人脸图像识别
• 人脸检测和定位 • 人脸识别 • 虹膜识别 应用： 图象压缩
视频监视
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1.3 模式识别的应用
医学信号的处理、识别和分类：
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识别过程
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识别过程
数据获取：架设一个摄像机，采集一些样本图像，获 取样本数据 预处理：去噪声，用一个分割操作把鱼和鱼之间以及 鱼和背景之间分开
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识别过程
特征提取和选择：对单个鱼的信息进行特征选择， 从而通过测量某些特征来减少信息量
方法
神经网络是受人脑组织的生理学启发而创立的。 由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互 间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。 增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的权重系数来 （weight）实现。 进行大规模并行计算的数学模型
优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题
输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较， 求相关或距离
根据相关性或距离大小进行决策
优点：直接、简单
缺点：适应性差
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句法模式
方法
许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组 成所谓 “基元” 每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成 基元可以认为是语言中的词语，每个模式都可以认为是一 个句子，关系可以认为是语法 模式的相似性由句子的相似性来决定 优点：适合结构性强的模式 缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高
样本
模式 识别
类别
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模式识别简史
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。
50年代 Noam Chemsky 提出形式化语言理论，傅京荪 提出句法结构
模式识别。
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别方法得以发展和
– – – – – 长度 亮度 宽度 鱼翅的数量和形状 嘴的位置
分类决策：把特征送入决策分类器
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识别过程
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识别过程
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识别过程
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识别过程
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1.数据获取
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句法模式
方法
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统计方法
方法
根据训练样本，建立决策边界
–统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决定决 策边界 –判别式分析方法——给出带参数的决策边界，根据某 种准则，由训练样本决定“最优”的参数
本课程的重点内容
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神经网络
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2．预处理
预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息， 并对种种因素造成的退化现象进行复原。
模糊图像 图像预处理 清晰图像
某人声音有杂音 语音信号预处理 武汉理
为了有效地实现分类识别，要对原始数据进行选择或变换，
得到最能反应分类本质的待征，构成特征向量。
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1.2 模式识别系统
训练样本集 学 习 过 程
数据获取
预处理
特征提取 与选择
分类器设 计与改进
数据获取
预处理
特征提取 与选择
分类决策
待识样本集
识别结果
分 类 过 程
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模式识别过程实例
在传送带上用光学传感器件对鱼按品种分类
鲈鱼(Seabass)
品种
鲑鱼(Salmon)
人脸几何特征 人脸部件规一化的点间距离和比率特征点 如眼角、嘴角、鼻尖等 人脸的颜色特征 黄皮肤、黑眼睛 统计特征 脸形模板和图象灰度的自相关性
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4．分类器设计
为了把待识模式分配到各自的模式类中去，必须设计 出分类判别规则。 基本作法是：用一定数量的样本(称为训练样本集)确定 出一套分类判别规则，使得按这套分类判别规则对待 识模式进行分类所造成的错误识别率最小或引起约损 失最小。 分类器按已确定的分类判别规则对待识模式进行分类 判别，输出分类结果。
划分的类别已知，且训练样本已知类别信息 没有类别标签， 通常利用聚类方法完成 样本的分类 部分样本有类别标签， 目标与有监督分 类一致
两波段多光谱图像 聚类的各种特征
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1.3 模式识别的应用
文本分类 文本图像分析 工业自动化 数据挖掘 多媒体数据库检索 生物特征识别 语音识别 生物信息学 遥感 ……
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应用领域
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1.3 模式识别的应用
指纹识别
指纹采集 生成指纹图像 预处理 （极值滤波） （一次平滑） （锐化） （二次平滑）
指纹图像处理
二 值 化
细 化
提 取 特 征 点
指纹库
指纹匹配
输出结果
• 准确性 • 速度
• 存储量
• 价格 武汉理工大学理学院
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1.3 模式识别的应用
为了使计算机能够对客体进行分类识别，必须将客体用计 算机所能接受的形式表示，通常从客体获得的信息有下列 三种类型 ①二维图像，如文字、指纹、照片等； ②一维波形，如语音、机械振动波、心电团等； ③物理参量或逻辑值，如体温、各种实验数据等。
通过测量、采样和量化，可以用矩阵或向量表示二维 图象或一维波形，这就是信息获取过程。