模式识别课程论文
模式识别课程学习感想
人类可以通过视觉信息识别文字、图片和周围的环境，通过听觉信息识别与理解语言，比如识别人脸，阅读手写文字，通过气味识别一种水果的种类等。
我们希望给机器相同的模式识别能力。
模式识别主要是研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统运用一定的分析算法认定对象的类别，系统应使分类识别的结果尽可能地与真实情况相符合。
模式识别方法最大的实用性在于“智能”仿真，可以说在同常生活中随处可见，如医疗诊断系统、地球资源探测系统、机器人辅助生产线、公安人员用于破案的指纹识别系统等。
模式识别包含由特征和属性所描述的对象的数学模型，这罩所讲的特征和属性是指通常意义上的系统的输入／输出数据对。
模式识别系统主要由两个过程组成，即设计过程和实现过程。
设计过程是指用一定数量的样本(也称训练集或学习集)进行分类器的设计；实现过程是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。
通过这门课程的学习，对各种模型的模式识别算法有了一定程度的了解。
一、线性模型
我们使用线性神经网络来解决线性模型的模式识别。
线性神经网络与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数，这允许输出可以是任意值，而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。
它采用的是W—H学习法则，也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练。
线性神经网络的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想。
二、非线性模型
1、Ada-Boosting
基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法。
Boosting是一个将弱学习(weak learn)算法融合为强学习算法(strong)的方法。
Ada-Boost 算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。
将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
目前在人脸侦测的领域，就有人将Ada-Boost + cascade 作为一个很有效的运算法。
Boost是一种常用来增进learning algorithm正确率的方法。
使用boost 分类器可以排除一些不必要的特征，并将关键放在关键的特征上面。
AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器（弱分类器），然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来，构成一个更强的最终的分类器（弱分类器）。
理论证明，只要每个弱分类器分类能力比随机猜测要好，当其个数趋向于无穷个数时，强分类器的错误率将趋向于零。
AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本的权重实现的。
最开始的时候，每个样本对应的权重是相同的，在此样本分布下训练出一个基本分类器h1(x)。
对于h1(x)错分的样本，则增加其对应样本的权重；而对于正确分类的样本，则降低其权重。
这样可以使得错分的样本突出出来，得到一个新的样本分布。
同时，根据错分的情况赋予h1(x)一个权重，表示该基本分类器进行训练，得到基本分类器h2(x)及其权重。
依次类推，经过T 次这样的循环，就得到了T个基本分类器，以及T个对应的权重。
最后把这T个基本分类器按一定的权重累加起来，就得到了最终所期望的强分类器。
2、多层感知机
神经网络具有强大的非线性映射能力，人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网
络模型都采用bp神经网络及其变化形式。
它也是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络的精华。
bp神经网络是误差反向传播神经网络的简称，它由一个输入层，一个或多个隐含层和一个输出层构成，每一次由一定数量的的神经元构成。
这些神经元如同人的神经细胞一样是互相关联的。
学习的过程：神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值，以使网络的输出不断地接近期望的输出。
学习的本质：对各连接权值的动态调整。
学习规则：权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经元的连接权变化所依据的一定的调整规则。
学习的类型：有导师学习。
核心思想：将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传。
学习的过程：由信号的正向传播到误差的反向传播。
正向传播：输入样本———输入层———各隐层———输出层。
判断是否转入反向传播阶段：若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不符。
误差反传误差以某种形式在各层表示———修正各层单元的权值。
网络结构：输入层有ｎ个神经元，隐含层有ｐ个神经元，输出层有ｑ个神经元。
bp神经网络最主要的优点是具有极强的非线性映射能力。
其次，bp神经网络具有对外界刺激和输入信息进行联想记忆的能力。
再次，bp神经网络对外界输入样本有很强的识别与分类能力。
由于它具有强大的非线性处理能力，因此可以较好地进行非线性分类，解决了神经网络发展史上的非线性分类难题。
另外，bp神经网络具有优化计算能力。
bp神经网络本质上是一个非线性优化问题，它可以在已知的约束条件下，寻找一组参数组合，使该组合确定的目标函数达到最小。
3、SVM(支持向量机)
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）以训练误差作为优化问题的约束条件，以置信范围值最小化作为优化目标，即SVM是一种基于结构风险最小化准则的学习方法，其推广能力明显优于一些传统的学习方法。
支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
机器学习本质上就是一种对问题真实模型的逼近，我们选择的模型与问题真实解之间究竟有多大差距，我们无法得知，因此统计学习引入了泛化误差界的概念，就是指真实风险应该由两部分内容刻画，一是经验风险，代表了分类器在给定样本上的误差；二是置信风险，代表了我们在多大程度上可以信任分类器在未知文本上分类的结果，第二部分是没有办法精确计算的，因此只能给出一个估计的区间，也使得整个误差只能计算上界，而无法计算准确的值（所以叫做泛化误差界，而不叫泛化误差）。
由于SVM 的求解最后转化成二次规划问题的求解，因此SVM 的解是全局唯一的最优解。
SVM方法的特点：①非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射;②对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边界的思想是SVM方法的核心;③支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。
SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾难”。
少数支持向量决定了最终结果,这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本,而且注定了该方法不但算法简单,而且具有较好的“鲁棒”性。
这种“鲁棒”性主要体现
在:
①增、删非支持向量样本对模型没有影响;
②支持向量样本集具有一定的鲁棒性;
③有些成功的应用中,SVM 方法对核的选取不敏感。
SVM分类器算法能较好的完成对线性可分的样品集的分类。
SVM分类器算法适用于线性可分情况，同时也能较好的处理线性不可分情况，它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界，在实际应用中有较好的优势。
三、总结
在本课程的学习过程中，我逐渐明白模式识别的流程，以及对于给定的一个问题，如何进行建模，特征提取等。
首先通过给定的训练数据建立对应的决策模型，然后利用已建立的模型对具体数据进行预测，处理一般模式识别问题的流程为：信息输入->数据获取->预处理->待征选择/提取->决策分析-> 信息输出。
对于简单的线性分类问题，我们可采用单层感知机或线性神经网络来对具体问题进行建模。
而对于非线性问题，我们需要分析具体的情况，综合比较各种因素，选择一种综合性能较好的模型来处理对应问题。
模式识别是人工智能的基础技术，已经广泛应用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面，对人们的日常生活和工作提供了很大的方便。
模式识别作业 小论文
《模式识别》学习心得模式识别(Pattern Recognition)技术也许是最具有挑战性的一门技术了，模式识别有时又被称为分类技术，因为模式识别说到底就是对数据进行分类。
说到识别，最为常用的便是模仿人的视觉的图像识别（当然还有语音识别），也许你会想当然地认为那还不简单，觉得我们用我们的眼睛可以轻而易举地识别出各种事物，但是当你想用计算机中的程序来实现它时，于是你便会觉得很沮丧，甚至于有无从下手的感觉，至此你再也不会觉得电脑有多聪明，你会觉得电脑是多么的低能。
是的，现在的电脑智能，即人工智能还远不如蟑螂的智能，这其中最为根本的原因是模式识别技术还是处于较为低层次的发展阶段，很多的识别技术还无法突破，甚至有人还断言，再过30年也不会有本质的飞跃。
当然，世事总是让人难以预料，我们也用不着这么地悲观，科学技术总是向前发展的，没有人可以阻档得了的。
在这里，我把我对模式识别技术的学习和研究心得拿出来与大家分享一下。
模式识别具有较长的历史，在20世纪60年代以前，模式识别主要是限于统计学领域中的理论研究，还无法有较强的数学理论支持，20世纪80年代神经网络等识别技术得到了突破，计算机硬件技术更是有了长足的发展，模式识别技术便得到了较为广泛的应用，光学字符识别(OCR)是模式识别技术最早得到成功应用的技术，之后的应用还有如DNA序列分析、化学气味识别、图像理解力、人脸检测、表情识别、手势识别、语音识别、图像信息检索、数据挖掘等。
模式识别是一门与数学结合非常紧密的科学，所应用到的数学知识非常多，最基本的便是概率论和数理统计了，模式识别技术到处都充满了概率和统计的思想，我们经常所说的识别率，其实就是概率的表达：在大数据量（严格地说应当是数据量无穷大）测试中识别成功的概率，还有常用的贝叶斯决策分类器便是运用了概率公式。
模式识别还用到了线性代数，因为运用线性代数可以较为方便表达具有多特征的事物，我们一般会用向量来表达一个事物的特征，对于向量的计算是一定会用到线性代数的知识的。
模式识别人工智能论文
模式识别人工智能论文
本文研究的是基于模式识别的人工智能，旨在分析模式识别技术如何帮助实现人工智能。
它介绍了模式识别的基本概念，以及它在人工智能中的作用。
在模式识别技术的基础上，它给出了一些实际应用的示例，例如文本分析，图像识别和语音识别。
此外，它还探讨了模式识别在人工智能中的潜在挑战，并给出了解决方法。
首先，本文简单介绍了模式识别的基本概念。
模式识别是机器学习和人工智能的重要分支，它旨在分析数据，对输入数据进行有意义的分析，以确定它们的关系和结构。
它是人工智能中非常重要的一个技术，可以帮助机器学会从数据中提取特征，并建立模型来预测可能发生的结果。
其次，本文介绍了模式识别在人工智能中的作用。
它可以用来开发机器学习和计算机视觉系统，这些系统可以用于自动识别和分析文本，图像和视频等信息。
例如，使用模式识别技术，可以开发文本分析系统，该系统可以自动分析文本，从中提取有用的信息，从而节省人力。
此外，它还可以用来开发图像识别系统，可以快速识别不同类型的图片，比如动物、植物、自然场景等，并返回分析结果。
时间序列分析中模式识别方法的应用-模式识别论文
时间序列分析中模式识别方法的应用摘要：时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样。
时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理，挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。
经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果，但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征，使得预测系统未来的全部行为几乎不可能，对系统行为的准确预测效果也难以令人满意，很难对系统建立理想的随机模型。
神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理，可以对一些非线性系统的行为作出预测，这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。
【1】本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析，并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。
关键字：时间序列分析模式识别应用1 概述1.1 本文主要研究目的和意义时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支，它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，即对模型定阶、进行参数估计，以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。
由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位，因此，有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。
目前，结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。
时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科，已有一整套分析理论和分析工具。
传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据，从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。
研究方法着重于全局模型的构造，主要应用于对系统行为的预测与控制。
时间序列分析主要用于以下几个方面：a 系统描述：根据观测得到的时间序列数据，用曲线拟合的方法对系统进行客观的描述；b 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理；c 未来预测：一般用数学模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值；d 决策和控制：根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到偏离目标时便可进行控制。
模式识别人工智能论文【范本模板】
浅谈人工智能与模式识别的应用一、引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别（一)人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。
从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
（二)模式识别。
神经网络论文
人工智能专题报告题目模式识别及人工神经网络概述姓名专业学号学院电脑科学与技术学院内容摘要：模式识别是一项极具研究价值的课题，随着神经网络和模糊逻辑技术的发展，人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段，也使得这一古老的课题焕发出新的生命力.目前国际上有相当多的学者在研究这一课题，它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。
人工神经网络为数字识别提供了新的手段。
正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。
关键词：模式识别，神经网络，人工智能，原理，应用Abstract：Pattern recognition is an extremely valuable project research, with neural network and fuzzy logic technology development, people on this subject, and adopted many new methods and means, also make the ancient subject coruscate gives new vitality. Current international has quite a number of scholars in the study of this topic, and it includes pattern recognition field of typical problems: the data acquisition, processing and selection, input data express choice, the choice of mode identification classifier and using samples of the reader has guidance training. Artificial neural network for digital recognition to provide a new way. It is neural network which has this kind of self-organization self-learning capability, generalization, nonlinear and computing highly parallel ability makes the pattern recognition become the neural network was the most successful application fields.引言具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。
模式识别人工智能论文
模式识别人工智能论文
模式识别是计算机视觉（CV）领域中重要的研究内容，也是人工智能（AI）领域中关键技术之一、模式识别通过分析不同类型的数据，识别出
其中的模式，以便对输入的特征或材料进行分类和分析。
它被用于更广泛
的计算机视觉应用，如图像分割，图像检索，图像检测，图像建模，图像
深度学习，机器视觉，以及计算机自动控制等应用。
目前，深度学习技术在模式识别领域取得了重大进展。
深度学习模型
具有有效的表示学习能力，可以从大量复杂数据中学习特征，从而更加准
确地预测和分析出数据中的模式。
例如，深度学习模型可以用于图像识别，通过训练模型来学习图像中各个对象的特征，从而可以准确地识别和分类
图像中的对象。
另外，语音识别也可以借助深度学习模型，根据不同语音
的特征，识别出不同的语音。
此外，深度学习模型可以用于识别和分析文本，可以分析文本中的主题，情感，语义等信息。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，模式识别技术也在不断地演
进和创新，提高了视觉计算和人工智能的性能。
模式识别(ECG信号的处理与识别)
课程论文ECG信号的预处理及筛选姓名：何**学号：2012052346专业班级：自动化提交日期：2014年12月31号摘要 (2)Abstract (3)1 绪论 (4)1.1 课题研究背景及意义 (4)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 本文研究内容 (5)1.4 论文章节安排 (6)2 ECG信号的主要噪声及产生原因 (6)2.1 基线漂移噪声 (6)2.2 工频噪声 (7)3 去除基线漂移的算法设计 (7)3.1 方案研究 (7)3.2 去除基线漂移的具体步骤 (8)3.2.1 拟合函数的构造 (8)3.2.2 拟合点的选取[9] (8)3.2.3 最小二乘法基线拟合 (9)3.2.4 滤除基线 (9)4 去除工频干扰的算法研究[11] (9)4.1 方案研究 (10)4.2 ECG信号滤除工频噪声的实现步骤 (10)4.2.1 确定滤波器的性能指标[12] (10)4.2.2 根据数字滤波器性能指标设计巴特沃斯模拟滤波器 (11)4.2.3 借助设计好的模拟滤波器设计巴特沃斯数字滤波器[12] (11)4.2.4 利用设计好的数字滤波器对ECG信号进行滤波处理 (12)5 筛选出符合要求的ECG信号 (13)5.1 ECG信号的基本特征[1] (13)5.2 ECG信号的筛选条件 (14)5.3 ECG信号筛选的算法设计 (14)5.3.1 ECG波形的识别 (14)5.3.2 ECG波形参数的获取和条件的判断 (17)6 总结与展望 (19)6.1 系统总结 (19)6.2 工作展望 (19)参考文献 (20)附录 (21)摘要本论文针主要研究心电图(ECG)信号噪声滤除及不合格ECG信号的排除。
心脏病是严重威胁人类健康的疾病之一[1]。
ECG信号是诊断心脏病的重要依据，但在采集过程中受到各种噪声的干扰，而不利于ECG信号的特征提取，因此有必要对ECG信号滤除各种噪声。
本文设计了能有效滤除ECG信号中的基带漂移噪声和工频噪声的复合数字滤波器。
本科毕业论文-—基于opencv的图像识别
基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。
由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。
该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。
本文的主要工作内容如下：1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。
2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。
在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。
所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。
3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。
Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。
4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。
关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。
模式识别与智能系统专业大学毕业论文
模式识别与智能系统专业大学毕业论文摘要：本文主要探讨了模式识别与智能系统专业的大学毕业论文研究方向和相关领域的现状。
首先介绍了模式识别和智能系统的定义和基本原理。
随后，分析了该专业的发展趋势和应用领域，并对相关领域的研究进行了概述。
最后，总结了毕业论文的选题建议，并提出了未来发展的展望。
1. 引言模式识别与智能系统是一门涉及模式分类、特征提取和决策理论等内容的学科，可以应用于图像识别、语音识别、机器学习、人工智能等众多领域。
大学毕业论文是对学生四年学习成果的总结，对于模式识别与智能系统专业的学生来说，选择一个合适的研究方向是十分重要的。
2. 模式识别与智能系统的基本原理模式识别是基于对数据进行分析和学习，从数据中提取出隐藏的模式，并通过分类或聚类等方法将其与已知模式进行比较和匹配的一种技术。
智能系统是指使用人工智能和机器学习等技术，使计算机拥有类似于人类智能的能力，可以进行智能化的决策和学习。
3. 模式识别与智能系统专业的发展趋势随着人工智能和机器学习等相关技术的快速发展，模式识别与智能系统专业在社会经济的各个领域都有着广泛的应用。
例如，在医学领域中，智能诊断系统和医学图像分析技术可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
在机器人领域中，模式识别和智能系统可以使机器人具备感知和决策的能力。
此外，人脸识别、语音识别和自然语言处理等领域也需要模式识别和智能系统的支持。
4. 相关领域的研究概述在模式识别和智能系统专业中，有许多相关的研究领域，如图像处理、模式分类、模糊推理、机器学习等。
图像处理是模式识别中的一个重要组成部分，它可以对图像进行特征提取和处理，以支持模式的识别和分类。
模式分类是模式识别的核心内容，通过对数据进行分类和聚类，可以进行模式的识别和匹配。
模糊推理是一种处理不确定性和模糊性信息的方法，可以用于决策和推理。
机器学习是模式识别的重要工具，它可以让计算机从数据中学习和推理，为模式的识别和分类提供支持。
毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]
毕业设计基于模式识别的水果智能分类系统基于模式识别的水果智能分类系统摘要本论文综合运用了数字图像处理，模式识别的理论来构建起一个简单的水果智能分类系统。
实现了在相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和种类识别，在此基础上设计出了基于人工神经网络的水果智能分类器，由计算机自动调整神经网络中各个权值，达到水果种类识别的自动化。
数字图像处理对源位图进行了加工，是特征提取的基础。
数字图像处理的理论涉及到彩色图像的灰度化、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。
其中，二值化采用了基本自适应门限的方法。
模式识别包括了特征提取和分类器的设计，是种类识别的关键。
特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。
分类器的设计主要采用了人工神经网络的方式来实现，具体说来是利用了神经网络中反向传播算法来进行网络训练，并利用训练结果完成了水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应门限反向传播算法A Intellective System for Fruit ClassificationBased on Pattern RecognitionAbstractIn this paper, we apply the theory of digital image processing and pattern recognition to construct a simply and intellective system for fruit classification based on pattern recognition. We have already fulfilled characteristic withdrew and type recognition for the pictures of fruit which are photographed under the same condition .We have also designed a categorize machine based on artificial neuro-network , which can adjust the weights of neuro-network automatically by computer in order to recognize the type of the fruit.Digital image processing deals with the original bitmap ,which is the basis of characteristic withdrew .The theory of digital image processing refers to the gradation of color image ,median filter ,image binary, outline withdrew ,the seed fills ,outline track and so on. Among them, image binary makes use of the basic auto-adapted threshold method.Pattern recognition involves characteristic withdrew and the design of categorize machine, which are the keys of type recognition. The characteristic withdrew has mainly used fruit's geometry characteristics ,which reflect fruit’s size and shape .The categorize machine is designed by means of artificial neuro-network, which uses the algorithm of Back-Propogation in detail and completes the fruit type intelligent recognition by using the training results. Keywords:characteristic withdrew, artificial neuro-network, image binary, basic auto-adapted threshold, the algorithm of Back-Propogation.目录摘要 (I)Abstract (III)第1章绪论 (6)模式识别的发展情况 (6)模式识别和模式的概念 (6)模式识别的应用 (7)水果智能分类系统的研究情况 (7)国内研究现状 (7)国外研究现状 (8)第2章图像采集 (9)图像采集的几种方法 (9)本课题所采用的图像采集方法 (9)第3章图像预处理 (11)数字图像处理的基本内容 (11)常用的几种图像文件 (11)与设备无关位图 (12)位图的显示 (14)彩色图像的颜色空间转换 (15)彩色图像的灰度化处理 (17)将伪彩色图像转化为灰度图 (17)将24位真彩位图转化为灰度图 (17)中值滤波 (18)图像的二值化处理 (18)基本全局门限 (19)基本自适应门限 (20)第4章图像分割与特征提取 (21)消除小杂质区域面积 (21)二值图像的区域标记 (21)二值图像的小区域消除 (22)消除大杂质区域 (22)轮廓提取 (23)种子填充 (24)消除杂质区域 (25)特征提取简介 (25)本系统的特征提取 (26)特征形成 (26)特征获取 (26)第5章分类器的设计 (28)人工神经网络基础 (28)人工神经元 (28)前馈神经网络 (29)反向传播算法的应用(BP法) (29)数据归一化 (29)BP算法 (30)神经网络设计思路 (32)结论 (34)致谢 (36)参考文献 (35)附录 (32)第1章绪论1.1模式识别的发展情况模式识别[1]诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。