模式识别上机作业[1]培训课件
模式识别1课件
不变性
• 尽量选择相关性小的特征 • 尽可能不受噪声的干扰
Applied Pattern Recognition CSE616
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模式识别的基本方法
• 模糊模式识别
• 基于模糊数学和统计分析的识别方法，在不能明确描述模式
特征和结构的复杂模式识别问题中得到了成功应用
模糊模式类
清晰模式类
很像三角 形的图形
远大于2 的整数
三角形
大于2的 整数
• 根据隶属度和模糊文法进行分类
Applied Pattern Recognition CSE616
• 需要考虑的问题： • 特征越多分类性能越好吗？ • 什么样的特征才是好的特征？ • 特征的相关性与冗余？
Applied Pattern Recognition CSE616
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如何获取判别边界：判别模型？ 什么样的判别边界才是最优的：模型优化？
Applied Pattern Recognition CSE616
用能力和领域，促进人工智能的应用与发展
• 促进人们对人脑识别过程的理解和认识
Applied Pattern Recognition CSE616
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模式识别存在的问题
• 模式识别是一门快速发展的新兴学科，涉及到多学科、
多领域的复杂问题
• 和生物认知系统相比，现有人工模式识别系统的适应
和识别能力还远远不能令人满意
• 原理：
样本 观测值 特征 概率统计 决策准则
分类
Applied Pattern Recognition CSE616
模式识别(国家级精品课程讲义).ppt
为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则分类。
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1.1 概述－模式识别的基本方法
理论基础：模糊数学 主要方法：模糊统计法、二元对比排序法、推理法、
模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点：
由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量， 故往往能反映整体的与主体的特征，从而允许样本有 相当程度的干扰与畸变。 主要缺点： 准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的 应用。
式中，p(xi )是 X 的第 i 个分量的 边缘
密度。随机矢量 X 的均值矢量 的各
分量是相应的各随机分量的均值。
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1.3 随机矢量的描述
(二)随机矢量的数字特征：
⑵ 条件期望
在模式识别中，经常 以类别 i 作为条件，在这
种情况下随机矢量 X 的条件期望矢量定义为
i E[ X | i ] X n xp(x | i )dx
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1.1 概述－模式识别的发展简史
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应用。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描 述（定量的或结构的描述），是取自客观世界 的某一样本的测量值的集合（或综合）。
概念
特征(Features)：能描述模式特性的量（测
量值）。在统计模式识别方法中，通常用一
个矢量
x
计算机视觉技术与模式识别培训课件
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对目标进行跟踪，通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果，通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距，优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等，常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来，计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时，随着5G、物联网等新技术的普及，计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像，减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术，实时检测道路上的行人，并根据行人的位置和速度，自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术，对交通信号灯进行准确识别和分类，确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪，提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取，识别出文字内容，用于文档数字化和自然语言处理等领域。
模式识别详细PPT
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
模式识别清华 课件第一章
模式识别※第一章绪论§课前索引§1.1 模式识别和模式的概念§1.2 模式的描述方法§1.3 模式识别系统§1.4 有关模式识别的若干问题§1.5 本书内容及宗旨§本章小节§本章习题※第二章贝叶斯决策理论与统计判别方法§课前索引§2.1 引言§2.2 几种常用的决策规则§2.3 正态分布时的统计决策§本章小节§本章习题※第三章非参数判别分类方法§课前索引§3.1引言§3.2线性分类器§3.3 非线性判别函数§3.4 近邻法§3.5 支持向量机§本章小结§本章习题※第四章描述量选择及特征的组合优化§课前索引§4.1 基本概念§4.2 类别可分离性判据§4.3 按距离度量的特征提取方法§4.4 按概率距离判据的特征提取方法§4.5 基于熵函数的可分性判据§4.6 基于Karhunen-Loeve变换的特征提取§4.7 特征提取方法小结§4.8 特征选择§本章小节§本章习题※第五章非监督学习法§课前索引§5.1 引言§5.2 单峰子类的分离方法§5.3 聚类方法§5.4 非监督学习方法中的一些问题§本章小节§本章习题※第六章人工神经元网络§课前索引§6.1 引言§6.2 Hopfield模型§6.3 Boltzmann机§6.4 前馈网络§6.5 人工神经网络中的非监督学习方法§6.6 小结§本章习题第一章绪论本章要点、难点本章是这门课的绪言，重点是要弄清“模式识别”的名词含义，从而弄清这门课能获得哪方面的知识，学了以后会解决哪些问题。
模式识别课件第一章 绪论
Machine Perception
模式识别的发展史
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。
60～70年代，统计模式识别发展很快，但由于 被识别的模式愈来愈复杂，特征也愈多，出现 “维数灾难”。
2020/4/16
References
[1] Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. 2019
(《模式分类》， 李宏东 姚天翔等 译，北京：机械工 业出版社，2003 年9月
➢ Machine Perception ➢ An Example ➢ Pattern Recognition Systems ➢ The Design Cycle ➢ Learning and Adaptation ➢ Methods of Pattern Recognition ➢ Conclusion
2020/4/16
Machine Percepti源自nBuild a machine that can recognize patterns:
• Speech recognition • Fingerprint identification • OCR (Optical Character Recognition) • DNA sequence identification
式识别理论得到了较广泛的应用。 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。 90年代小样本学习理论，支持向量机也受到了 很大的重视。
模式识别培训教程PPT(94张)
线条透视
结构密度
遮盖关系
（二）建构性知觉理论 （Constructive perception）
知觉是一个积极的和建构的过程
知觉并不是由刺激输入直接引起的，而 是所呈现刺激与内部假设、期望、知识以 及动机和情绪因素交互作用的产物
知觉有时可受到不正确的假设和期望影 响，因而也会发生错误
邻近物 体大小 对大小 知觉的 影响
现代观点则认为，知觉是主动 和富有选择性的构造过程。
黄希庭：“知觉是直接作用于感觉器 官的事物的整体在脑中的反映，是人对感 觉信息的组织和解释的过程。”
梁宁建：“知觉是人脑对客观事物的 各种属性、各个部分及其相互关系的综合 的整体的反映，它通过感觉器官，把从环 境中得到的各种信息，如光、声音、味道 等转化为对物体、事件等的经验的过程。”
2. “泛魔堂”模型（“魔城”模型）
通过特征分析识别一个字母R
3.特征分析的生理学依据
1981年诺贝尔医学奖获得者：Hubel & Wiesel
4.特征分析的行为学证据
Neisser(1964)英文字母扫描实验 固定影像与静止影像的实验
5.特征分析说的评论 优点：避开预加工、减轻记忆负担、带有学习
由有关知觉对象的一般知识开始的加工， 由此可以形成期望或对知觉对象形成假 设，这种期望或假设制约着加工的所有 阶段或水平。又称之为概念驱动加工 （Concept-Driven Processing）
•Tulving, Mandler & Baumal的实验
自变量
上下文情况：无上下文、4字上下文、8字上下文 （考察自上而下加工）
1982年他在《科学》杂志上原创性地提出 了“拓扑性质初期知觉”的理论，向半个世纪 以来占统治地位的理论提出了挑战。随后20多 年的时间里，在与国际上持不同学术观点的学 者的争论与交流中，他以令人信服的系列科学 实验不断地完善和论证着这一假说，使之成为 被越来越多的国际同行所接受的学说，进而成 为有国际影响力的理论，他的成果也被《科 学》、《美国科学院院报》等著名学术刊物多 次刊登。2004年，著名知觉杂志《Visual Cognition》以专辑的形式刊载了陈霖教授的 成果并配发了大量国际著名学者的评论性文章。
模式识别上机作业[1]
![模式识别上机作业[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/4fbb1a9e69dc5022aaea006a.png)
模式识别上机作业队别：研究生二队姓名：孙祥威学号：112082作业一：1{(0,0),(0,1)}ω=，2{(1,0),(1,1)}ω=。
用感知器固定增量法求判别函数，设1(1,1,1)w=，1kρ=。
写程序上机运行，写出判别函数，打出图表。
解答：1、程序代码如下：clc,clearw=[0 0 1;0 1 1;-1 0 -1;-1 -1 -1];W=[1 1 1];rowk=1;flag=1;flagS=zeros(1,size(w,1));k=0;while flagfor i=1:size(w,1)if isempty(find(flagS==0))flag=0;break;endk=k+1;pb=w(i,:)*W';if pb<=0flagS(i)=0;W=W+rowk*w(i,:);elseflagS(i)=1;endendendW,kwp1=[0 0;0 1;];wp2=[1 0;1 1];plot(wp1(:,1),wp1(:,2),'o')hold onplot(wp2(:,1),wp2(:,2),'*')hold ony=-0.2:1/100:1.2;plot(1/3*ones(1,size(y)),y,'r-') axis([-0.25 1.25 -0.25 1.25])2、判别函数。
计算得到增广权矢量为*(3,0,1)T w =-，故判别函数表达式为：1310x -+=3、分类示意图：图 1 感知器算法分类结果图作业二：在下列条件下，求待定样本(2,0)T x =的类别，画出分界线，编程上机。
1解答：经计算，两类的协方差矩阵不相等。
设12()()P P ωω=，计算时相关项直接略去。
1、计算时，参考书中P96页式（4-1-31）等。
程序代码如下：clc,clear,close all D1=[1,1,2;1,0,-1;]; D2=[-1,-1,-2;1,0,-1;]; u1=mean(D1,2); u2=mean(D2,2);c1=zeros(size(D1,1),size(D1,1)); for i=1:size(D1,2)c1=c1+D1(:,i)*D1(:,i)'; endc1=c1/size(D1,2)-u1*u1';c2=zeros(size(D2,1),size(D2,1)); for i=1:size(D2,2)c2=c2+D2(:,i)*D2(:,i)'; endc2=c2/size(D2,2)-u2*u2'; I=eye(size(c1,1),size(c1,1)); ic1=c1\I; ic2=c2\I; W1=-0.5*ic1; W2=-0.5*ic2; w1=ic1*u1;; w2=ic2*u2;;w10=-0.5*log(det(c1))-0.5*u1'*ic1*u1; w20=-0.5*log(det(c2))-0.5*u2'*ic2*u2; syms x1 x2; x=[x1;x2];fprintf('决策界面方程为：')D=x'*(W1-W2)*x+(w1-w2)'*x+(w10-w20); pretty(D)fprintf('（2，0）代入决策面方程的值为：') value=subs(D,{x1,x2},[2 0]) figure ezplot(D) hold onplot(D1(1,:),D1(2,:),'bo')plot(D2(1,:),D2(2,:),'ks') plot(2,0,'rp')运行结果显示，决策面方程为：11248180x x x -=。
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模式识别上机作业队别：研究生二队姓名：孙祥威学号：112082作业一：1{(0,0),(0,1)}ω=，2{(1,0),(1,1)}ω=。
用感知器固定增量法求判别函数，设1(1,1,1)w=，1kρ=。
写程序上机运行，写出判别函数，打出图表。
解答：1、程序代码如下：clc,clearw=[0 0 1;0 1 1;-1 0 -1;-1 -1 -1];W=[1 1 1];rowk=1;flag=1;flagS=zeros(1,size(w,1));k=0;while flagfor i=1:size(w,1)if isempty(find(flagS==0))flag=0;break;endk=k+1;pb=w(i,:)*W';if pb<=0flagS(i)=0;W=W+rowk*w(i,:);elseflagS(i)=1;endendendW,kwp1=[0 0;0 1;];wp2=[1 0;1 1];plot(wp1(:,1),wp1(:,2),'o')hold onplot(wp2(:,1),wp2(:,2),'*') hold ony=-0.2:1/100:1.2;plot(1/3*ones(1,size(y)),y,'r-') axis([-0.25 1.25 -0.25 1.25])2、判别函数。
计算得到增广权矢量为*(3,0,1)T w =-，故判别函数表达式为：1310x -+=3、分类示意图：图 1 感知器算法分类结果图作业二：在下列条件下，求待定样本(2,0)T x =的类别，画出分界线，编程上机。
1、二类协方差相等；2、二类协方差不等。
训练样本号k 1 2 3 1 2 3 特征1x1 1 2-1 -1 -2解答：经计算，两类的协方差矩阵不相等。
设12()()P P ωω=，计算时相关项直接略去。
1、计算时，参考书中P96页式（4-1-31）等。
程序代码如下：clc,clear,close all D1=[1,1,2;1,0,-1;]; D2=[-1,-1,-2;1,0,-1;]; u1=mean(D1,2); u2=mean(D2,2);c1=zeros(size(D1,1),size(D1,1)); for i=1:size(D1,2)c1=c1+D1(:,i)*D1(:,i)'; endc1=c1/size(D1,2)-u1*u1';c2=zeros(size(D2,1),size(D2,1)); for i=1:size(D2,2)c2=c2+D2(:,i)*D2(:,i)'; endc2=c2/size(D2,2)-u2*u2'; I=eye(size(c1,1),size(c1,1)); ic1=c1\I; ic2=c2\I; W1=-0.5*ic1; W2=-0.5*ic2; w1=ic1*u1;; w2=ic2*u2;;w10=-0.5*log(det(c1))-0.5*u1'*ic1*u1; w20=-0.5*log(det(c2))-0.5*u2'*ic2*u2; syms x1 x2; x=[x1;x2];fprintf('决策界面方程为：')D=x'*(W1-W2)*x+(w1-w2)'*x+(w10-w20); pretty(D)fprintf('（2，0）代入决策面方程的值为：') value=subs(D,{x1,x2},[2 0]) figure ezplot(D)hold onplot(D1(1,:),D1(2,:),'bo') plot(D2(1,:),D2(2,:),'ks') plot(2,0,'rp')运行结果显示，决策面方程为：11248180x x x -=。
2、计算结果。
从程序运行结果可以看出，(2,0)T x =带入决策界面方程值为96，可见属于第一类1ω。
见下图：图2 两类协方差不等分类结果图图中，黑色方块为第二类2ω，蓝色圆圈为第一类1ω，红色五角星即为要判断类别的(2,0)T x =。
绿色交叉的两条直线即为决策面曲线。
左上和右下为第一类，右上和左下为第二类。
作业三：有训练集资料矩阵如下表所示，现已知，9N =、1233N N N ===、2n =、3M =，试问，(2,2)T X =-应属于哪一类？ 训练样本号k 1 2 3 1 2 3 1 2 3 特征1x0 2 1-1 -2 -20 0 1三类的分界线。
解答：经计算，三类的协方差矩阵不相等。
设123()()()P P P ωωω==，计算时相关项直接略去。
1、计算时，参考书中P96页式（4-1-31）等。
程序代码如下：clc,clear,close all D1=[0 2 1;0 1 0;]; D2=[-1 -2 -2;1 0 -1;]; D3=[0 0 1;-2 -1 -2]; X=[-2 2]; u1=mean(D1,2); u2=mean(D2,2); u3=mean(D3,2);c1=zeros(size(D1,1),size(D1,1)); for i=1:size(D1,2)c1=c1+D1(:,i)*D1(:,i)'; endc1=c1/size(D1,2)-u1*u1';c2=zeros(size(D2,1),size(D2,1)); for i=1:size(D2,2)c2=c2+D2(:,i)*D2(:,i)'; endc2=c2/size(D2,2)-u2*u2';c3=zeros(size(D3,1),size(D3,1)); for i=1:size(D3,2)c3=c3+D3(:,i)*D3(:,i)'; endc3=c3/size(D3,2)-u3*u3'; I=eye(size(c1,1),size(c1,1)); ic1=c1\I; ic2=c2\I; ic3=c3\I; W1=-0.5*ic1; W2=-0.5*ic2; W3=-0.5*ic3; w1=ic1*u1; w2=ic2*u2;w3=ic3*u3;w10=-0.5*log(det(c1))-0.5*u1'*ic1*u1;w20=-0.5*log(det(c2))-0.5*u2'*ic2*u2;w30=-0.5*log(det(c3))-0.5*u3'*ic3*u3;syms x1x2real;x=[x1;x2];D12=x'*(W1-W2)*x+(w1-w2)'*x+(w10-w20);D13=x'*(W1-W3)*x+(w1-w3)'*x+(w10-w30);D23=x'*(W2-W3)*x+(w2-w3)'*x+(w20-w30);fprintf('一、二类决策界面方程为：')pretty(D12)fprintf('一、三类决策界面方程为：')pretty(D13)fprintf('二、三类决策界面方程为：')pretty(D23)DD1=x'*W1*x+w1'*x+w10;DD2=x'*W2*x+w2'*x+w20;DD3=x'*W3*x+w3'*x+w30;value=[];fprintf(['（' num2str(X(1)) ',' num2str(X(2)) '）代入1-2决策面方程的值为：'])v1=subs(DD1,{x1,x2},X)fprintf(['（' num2str(X(1)) ',' num2str(X(2)) '）代入1-3决策面方程的值为：'])v2=subs(DD2,{x1,x2},X)fprintf(['（' num2str(X(1)) ',' num2str(X(2)) '）代入2-3决策面方程的值为：'])v3=subs(DD3,{x1,x2},X)V=[v1 v2 v3];fprintf(['可见（'num2str(X(1)) ','num2str(X(2)) '）属于第'num2str(find(V==max(V))) '类。
\n'])figurehold onh=ezplot(D12);set(h,'Color','r')h=ezplot(D13);set(h,'Color','b')h=ezplot(D23);set(h,'Color','y')plot(D1(1,:),D1(2,:),'ko')plot(D2(1,:),D2(2,:),'ks')plot(D3(1,:),D3(2,:),'kp')plot(X(1),X(2),'r*')title('分界线及样本点分布')1-2类决策面方程为：221211229633618240140737488355328x x x x x x -+--+=1-3类决策面方程为：2121226612660x x x x x ++-+=2-3类决策面方程为：222121122512627241802251799813685248x x x x x x ---+-=2、计算结果。
从程序运行结果可以看出，(2,0)T x =带入三个判决函数（略去()i P ω相关项）计算的值分别为-95.3521、-17.3521、-29.3521，可见属于第二类2ω。
分类界面参见下图：图3 三类协方差不等分类结果图作业四：样本1 2 3 4 5 6 7 8 1x 0 2 1 5 6 5 6 7 2x2133445解答：1、程序代码如下：clc,clear,close allExampleData=[0,0,2,2,4,4,5,6,6,7,-4,-2,-3,-3,-5,1,0,0,-1,-1,-3; 6,5,5,3,4,3,1,2,1,0,3,2,2,0,2,1,-1,-2,-1,-3,-5;]; Data=[0,2,1,5,6,5,6,7;0,2,1,3,3,4,4,5;];N=size(Data,2);Data=[1:N;Data];G1=Data;G2=[];N1=size(G1,2);N2=size(G2,2);X1=mean(G1,2);X1=X1(2:end);X2=[0;0];E=N1*N2/N*(X1-X2)'*(X1-X2);RE=[];ZY=[];LE=E;while LE<=ELE=E;n1=size(G1,2);e1=[];for i=1:n1g1=G1;g2=G2;g2=[g2 g1(:,i)];g1(:,i)=[];nn1=size(g1,2);nn2=size(g2,2);x1=mean(g1,2);x1=x1(2:end);x2=mean(g2,2);x2=x2(2:end);ee1=nn1*nn2/N*(x1-x2)'*(x1-x2);e1=[e1;ee1];endE=max(e1);RE=[RE;E];I=find(e1==E);nzy=G1(1,I);ZY=[ZY;nzy];if LE<=EG2=[G2 G1(:,I)];G1(:,I)=[];endendRE=[(1:length(RE))' ZY RE]figureplot(G1(2,:),G1(3,:),'o')hold onplot(G2(2,:),G2(3,:),'*')2、对分法聚类结果。