模式识别-句法方法
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〕。
什么是模式识别模式识别的方法与应用
什么是模式识别模式识别的方法与应用模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
那么你对模式识别了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模式识别的内容，希望大家喜欢!模式识别的简介模式识别(英语：Pattern Recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。
字符识别就是一个典型的例子。
例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。
更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。
人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。
在上述例子中，模式和集合的概念是分未弄的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。
为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。
也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。
这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。
(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
什么是模式识别
什么是模式识别1 模式识别的概念模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。
模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。
广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。
计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。
模式识别－－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。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式。
前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。
我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。
模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。
模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。
统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。
其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。
在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。
统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。
人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。
模式识别的方法
模式识别的方法
以下是 7 条关于模式识别方法的内容：
1. 仔细观察呀！这就像侦探找线索一样，你得认真地去看每一个细节。
比如说观察一个人的表情，从他的眼神、嘴角的细微变化中去发现情绪的蛛丝马迹，这就是很有用的模式识别方法呢！
2. 多做对比呗！就好像挑东西，把不同的放在一起比一比，优缺点立马就出来了。
比如对比不同品牌手机的性能，你就能识别出哪种更符合你的需求呀！
3. 善于归类啊！把相似的东西归到一起，这多简单！比如把水果按照类别分放，香蕉一堆、苹果一堆，这不就找到规律，识别出模式了嘛！
4. 不断总结呀！这就如同在拼拼图，每完成一块就总结一下经验。
像学骑自行车，每次摔倒后总结为啥摔了，下次不就更容易掌握平衡的模式了嘛！
5. 多听他人经验，哎呀，这可太重要啦！就像听老师讲课一样，那些过来人的经验能让你少走好多弯路呢！比如听前辈讲职场规则，不就能更快识别出职场的模式了吗？
6. 保持好奇心哟！像小孩子探索世界一样，不停地问为什么。
比如对天上的星星好奇，研究它们的规律，不就识别出星座的模式了嘛！
7. 学会联想呀！把看似不相关的东西联系起来，哇，这会有奇妙的发现哦！就像从云的形状联想到各种动物，这就是在进行有趣的模式识别呢！
我觉得这些模式识别的方法都超有用的，能帮我们更好地理解和认识世界，大家赶紧用起来呀！。
模式识别简介
模式识别系统
待识 对象 训练 样本 人工 干预
数据采集 特征提取
数据采集 特征提取 改进采集 提取方法
二次特征 提取与选择 二次特征提 取与选择 改进特征提 取与选择ຫໍສະໝຸດ 分类 识别 改进分类 识别规则
识别结果
制定改进分 类识别规则
正确率 测试
这里，需要指出的是，应用的目的不同、 采用的分类识别方法不同，具体的分类 识别系统和过程也将会有所不同。一般 而言，特征的提取与选择、训练学习、 分类识别是任何模式识别方法或系统的 三大核心问题。
模糊模式识别技术运用模糊数学的理论 和方法解决模式识别问题，因此适用于 分类识别对象本身或允许识别结果具有 模糊性的场合。 目前，模糊模式识别方法较多，应用较 广。这类方法的有效性主要在于对象类 的隶属函数建立的是否良好，对象间的 模糊关系的度量是否良好。
模式识别的基本方法
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定：
是一个非线性动态系统。通过对样本的学习 建立起记忆，然后将未知模式判决为其最接近的 记忆。
模式识别的基本方法
理论基础：神经生理学，心理学 主要方法：BP模型、HOP模型、高阶网 主要优点： 可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推 理规则不明确的问题。允许样本有较大的缺损、畸变。 主要缺点： 模型在不断丰富与完善中，目前能识别的模式类还不 够多。
面额
系统实例
磁性 金属条位置(大约 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
)
5元 10元 20元 50元 100元 有 有 有 有 有
5元
10元
20元 50元 100元
印刷文字的识别方法分类介绍
识别方法是整个系统的核心。
用于汉字识别的模式识别方法可以大致分为结构模式识别、统计模式识别及两者的结合。
下面分别进行介绍。
结构模式识别汉字是一种特殊的模式，印刷其结构虽然比较复杂，但具有相当严格的规律性。
换言之，汉字图形含有丰富的结构信息，可以设法提取含有这种信息的结构特征及其组字规律，作为识别汉字的依据，这就是结构模式识别。
结构模式识别是早期汉字识别研究的主要方法。
其主要出发点是汉字的组成结构。
从汉字的构成上讲，汉字是由笔划(点横竖撇捺等)、偏旁部首构成的；还可以认为汉字是由更小的结构基元构成的。
由这些结构基元及其相互关系完全可以精确地对汉字加以描述，就像一篇文章由单字、词、短语和句子按语法规律所组成一样。
所以这种方法也叫句法模式识别。
识别时，利用上述结构信息及句法分析的方法进行识别，类似一个逻辑推理器。
用这种方法来描述汉字字形结构在理论上是比较恰当的，其主要优点在于对字体变化的适应性强，区分相似字能力强；但是，在实际应用中，面临的主要问题是抗干扰能力差，因为在实际得到的文本图象中存在着各种干扰，如倾斜，扭曲，断裂，粘连，纸张上的污点，对比度差等等。
这些因素直接影响到结构基元的提取，假如结构基元不能准确地得到，后面的推理过程就成了无源之水。
此外结构模式识别的描述比较复杂，匹配过程的复杂度因而也较高。
所以在印刷体汉字识别领域中，纯结构模式识别方法已经逐渐衰落，句法识别的方法正日益受到挑战。
统计模式识别统计决策论发展较早，理论也较成熟。
其要点是提取待识别模式的的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
汉字的统计模式识别是将字符点阵看作一个整体，其所用的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的。
统计特征的特点是抗干扰性强，匹配与分类的算法简单，易于实现。
不足之处在于细分能力较弱，区分相似字的能力差一些。
常见的统计模式识别方法有：(1) 模板匹配。
模板匹配并不需要特征提取过程。
字符的图象直接作为特征，与字典中的模板相比，相似度最高的模板类即为识别结果。
模式识别
1、什么叫模式？什么叫模式识别？
模式主要有两重含义，一是代表事物（个体或一组事物）的模板或原型，二是表征事物特点的特征或性状的组合。
识别就是把对象分门别类地认出来。
识别就是再认知的过程。
模式识别就是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干类别中适当的一类。
2、模式识别的主要方法？
模板匹配：首先对每个类别建立一个或多个模版
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
形变模版
统计方法：根据训练样本，建立决策边界(decision boundary)
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
句法方法：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
神经网络：进行大规模并行计算的数学模型
具有学习、推广、自适应、容错、分布表达和计算的能力
优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题
缺点：缺少有效的学习理论
3、监督模式识别与非监督模式识别的区别？。
模式识别习题参考1_齐敏教材第6章
第5章 句法模式识别习题解答6.1 用链码法描述5～9五个数字。
解：用弗利曼链码表示，基元如解图6.1所示：数字5~9的折线化和量化结果如解图6.2所示：各数字的链码表示分别为：“5”的链码表示为434446600765=x ； “6”的链码表示为3444456667012=x ； “7”的链码表示为00066666=x ；0 17解图6.1 弗利曼链码基元解图6.2 数字5~9的折线化和量化结果“8”的链码表示为21013457076543=x ； “9”的链码表示为5445432107666=x 。
6.2 定义所需基本基元，用PDL 法描述印刷体英文大写斜体字母“H ”、“K ”和“Z ”。
解：设基元为：用PDL 法得到“H ”的链描述为)))))(~((((d d c d d x H ⨯+⨯+=；“K ”的链描述为))((b a d d x K ⨯⨯+=； “Z ”的链描述为))((c c g x Z ⨯-=。
6.3 设有文法),,,(S P V V G T N =，N V ，T V 和P 分别为},,{B A S V N =，},{b a V T =：P ①aB S →，②bA S →，③a A →，④aS A →⑤bAA A →，⑥b B →，⑦bS B →，⑧aBB B → 写出三个属于)(G L 的句子。
解：以上句子ab ，abba ，abab ，ba ，baab ，baba 均属于)(G L 。
bcadeabba abbA abS aB S ⇒⇒⇒⇒ ① ⑦ ② ③ab aB S ⇒⇒ ① ⑥ba bA S ⇒⇒② ③ abab abaB abS aB S ⇒⇒⇒⇒ ① ⑦ ① ⑥baab baaB baS bA S ⇒⇒⇒⇒ ② ④ ① ⑥baba babA baS bA S ⇒⇒⇒⇒② ④ ② ③6.4 设有文法),,,(S P V V G T N =，其中},,,{C B A S V N =，}1,0{=T V ，P 的各生成式为①A S 0→，②B S 1→，③C S 1→ ④A A 0→，⑤B A 1→，⑥1→A ⑦0→B ，⑧B B 0→，⑨C C 0→，⑩1→C问00100=x 是否属于语言)(G L ？ 解：由可知00100=x 属于语言)(G L 。
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x(n)= x(nT)：取样值 时间 采样周期(T)
模式识别，第十章
18
语音信号预处理
• 频率预加重
• 语音信号受声门激励和口鼻辐射的影响，高频部分（清
音）幅度快速跌落
• 预加重的目的是提升高频部分，使信号频谱平坦，以便
于提取特征参数
• 通常采用一阶FIR滤波器
20
语音信号预处理
• 分帧处理与加窗
• 通过加窗处理实现语音信号分帧
j w(n) j + N-1 x(n)
xj(n) = x(j+n)w(n)
模式识别，第十章
21
语音信号预处理
• 矩形窗：
WR =
{ 0 = (Other)
1 = (0≤n＜N-1)
• 汉明窗(Hamming)：
WHM =
{ 0 = (Other)
较困难
• 声学识别基元（如音素）受前后音素发音方式的影响（协同
发音）使特征变得不稳定
• 不同人、不同心理和生理以及在不同的说话环境下说同一词
时，声学信号特征会发生变化
• 一个词的读音不仅包含了词义特征，而且还包含了说话人性
别、年龄、情绪等大量与词义无关的信息，而这些信息的分 离是不容易的
模式识别，第十章
• 话音（也称语音），频率范围通常为300Hz～3400Hz • 音乐（ 由乐器演奏形成的规范的符号化声音），其带宽可
达到20Hz～20kHz
• 语音信号的采样频率一般为8kHz，音乐信号的采样频率则
应在40kHz以上
模式识别，第十章
17
语音信号预处理
• 语音信号数字化
振 幅 xa(t)：模拟波形
• 1998年11月5日，微软中国研究院在北京成立 • 重点研究计算机在中文环境下的易用性
模式识别，第十章
6
语音识别概述
• IBM：ViaVoice仍居主流
• IBM公司潜心研究语音识别技术迄今已达30年之久，投资超
过2亿美元。
• IBM公司于1995年在北京成立了中国研究中心，中文语音信
息处理成了该中心三大研究领域之一
• 按识别器的类型
• 孤立单词识别 • 连续单词识别 • 连续言语识别
模式识别，第十章
12
语音识别的分类
• 按使用者情况
• 特定人语音识别 • 非特定人语音识别
• 按词汇表大小
• 有限词汇识别 • 无限词汇识别
模式识别，第十章
13
语音识别的关键问题
• 连续语音词与词之间没有明显的停顿，词与词之间的分割比
14
语音识别系统结构
训练
模型 建立
语音输入
预处理
特征 提取 识别 判决结果
模式 匹配
判决 规则
模式识别，第十章
15
语音信号预处理
• 对语音信号进行转换，使之更适合计算机处理，并符
合特征提取的要求
• 语音信号数字化 • 频率预加重 • 分帧 • 加窗
模式识别，第十章
16
语音信号预处理
• 语音信号数字化
H ( z) 1 z
1
模式识别，第十章
19
语音信号预处理
• 分帧处理与加窗
• 语音信号是时变的非平稳过程 • 由于人的发音器官运动速度较慢，可以认为语音信号是局部
平稳的，或短时平稳的
• 采用分段或分帧来进行分析，即认为在同一帧时间内语音信
号是平稳的
• 一般每秒帧数为33-100帧
模式识别，第十章
• 1997年9月4日，
ViaVoice。
IBM 在北京推出了中文连续语音识别产品
模式识别，第十章
7
语音识别概述
• Intel：做语音技术倡导者
• 1998年，英特尔公司也宣布致力于推广语音识别技术，除了
在北京举办首届语音技术国际论坛之外，还在北京、上海、 成都、广州等地展开了“基于英特尔框架的语音识别技术” 的宣传活动。
• 联合了七家世界著名学术机构（中科院自动化所、清华大学、
香港科技大学、香港中文大学、麻省理工学院、俄勒岗研究 院、 WATERLLOO大学）成立了“国际语音技术研究组织”， 致力于计算机语音技术的基础研究
模式识别，第十章
8
语音识别概述
• 国内开展语音识别的科研机构和高等院校主要有中科
院声学所、自动化所、清华大学、北方交通大学。已 有不少语音识别系统已研制成功
金融证券和旅游等方面的信息查询及服务成为可能， 进而成为电子商务进展中的重要一环
• 作为声控产业，语音识别技术将对编辑排版、办公自
动化、工业过程和机器操作的声控技术起到重大的推 进作用。 教育等诸方面事业产生革命性的影响
模式识别，第十章
• 可以预言，语音技术必将对工业、金融、商业、文化、
4
语音识别概述
• 语音识别是研究如何采用数字信号处理技术自动提取
以及决定语音信号中的上述信息的一门新兴的边缘学
科
• 是模式识别的重要应用领域之一
模式识别，第十章
10
语音识别的分类
• 按识别任务
• 说话人识别：说话人辩识、说话人确认 • 语种识别 • 关键词识别 • 语音识别与理解
模式识别，第十章
11
语音识别的分类
第十章: 语音识别基础
2
语音识别概述
• 语音是人类信息交流的基本手段之一 • 让计算机能说会听是智能计算机系统的重要特征 • 语音识别技术的应用将从根本上改变计算机的人机界
面，从而对计算机的发展以及推广应用产生深远的影 响
模式识别，第十章
3
语音识别概述
• 基于电话的语音识别技术，使计算机直接为客户提供
0.5-0.46cos(2πn/(N-1)) (0≤n＜N-1)
• 哈宁窗(Hanning)：
WHN =
• 面对如此广阔的应用领域，目前国内外众多公司正积
极推动语音识别技术的应用。
•微软：让计算机能说会听 •IBM：ViaVoice仍居主流 •Intel：做语音技术倡导者
模式识别，第十章
5
语音识别概述
• 微软：让计算机能说会听
• Bill
Gates 在97 年世界计算机博览会 (COMDEX) 主题演讲会 上描绘IT事业的发展宏图时，率先指出： 下一代操作系统和应用程序的用户界面将是语音识别。 工业界应对语音识别领域的重大突破做好充分准备，因为那 将是一场席卷全球的另一次热潮。
• 清华大学电子工程系与中国电子器件公司合作研制成
功特定人语音识别与理解实时系统
• 四川大学计算机中心研发的特定人连续英语---汉语语
音翻译演示系统
•投入实际使用
模式识别，第十章
9
语音识别概述
说话人信息、情感信息等
• 语音中包含有多种有用的信息：语义信息、语言信息、