清华大学 模式识别 第一章(引言)
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
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• 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
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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
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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》课程教学大纲(本科)
《模式识别》课程教学大纲课程编号：04226课程名称：模式识别英文名称：Pattern Recognition课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务模式识别课程是智能科学与技术专业的•门选修课，是研究计算机模式识别的基本理论和方法、应用。
模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。
这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别和结构模式识别基本原理和方法。
本课程的主要任务是通过对模式识别的基本理论和方法、运用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本理论与方法，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力，为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。
本课程的教学目的是为了使学生能应用模式识别处理计算机自动识别事物，机器学习数据分析中有关的技术问题。
由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。
学生在学习过程中还会用到一些概率论的最基本知识，线性代数中的部分知识，对学生在数学课中学到知识的进一步理解与巩固起到温故而知新的作用。
（该门课程支撑毕业要求中1.1, 2.1, 3.1, 3.3, 4.1, 6.1, 10.1和12.1）二、课程与其他课程的联系先修课程：概率论与数理统计、线性代数、机器学习后续课程：智能感知综合实践先修课程概率论与数理统计和线性代数为学生学习模式识别技术中最基本的概念，必要的数学推导打下基础，机器学习可以使学生建立整体思考问题的方法，并具有系统性能优化的概念。
本课程为后续智能优化方法打下理论基础。
三、课程教学目标1. 学习模式识别基本理论知识，理解参数估计的基本思想，掌握最大似然和贝叶斯儿种典型算法，理解聚类分析的的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法：（支撑毕业要求1.1,2.1）2. 具有数学分析和识别的基本能力；（支撑毕业要求1.1）3. 掌握基本的识别优化创新方法，培养学生追求创新的态度和意识；（支撑毕业要求3.1）4. 培养学生树立正确的分析和识别思想，了解设计过程中国家有关的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；（支撑毕业要求3.3）5. 培养学生的工程实践学习能力，使学生具有运用标准、规范、手册、图册和查阅有关技术资料的能力；（支撑毕业要求4.1, 6.1）6, 了解模式识别方法前沿和新发展动向；（支撑毕业要求10.1, 12.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无六、教学方法本课程以课堂教学为主，结合作业、自学及洲验等教学手段和形式完成课程教学任务。
模式识别 清华版 课后题解ppt课件
6. 无监督学习与聚类的含义， 主要包括两类学习方法，理 解投影法的过程，重点掌握 动态聚类方法中的K-Means 算法。
7. 理解人工神经网络的含义 及历史，人工神经元的模型 及数学分析，掌握主要的人 工神经网络算法，尤其是感 知器与BP算法，能利用人工 神经网络设计模式识别系统。
l() p(x1, x2,...xN ) p(x1 ) p(x2 ) p(xN )
•对数似然函数
N
L() ln p( ) ln p(xi ) i 1
3.1 设总体分布密度为N(,1), 并设 {x1, x2,...xN},
N
2
1
2
2
1
2
N i 1
xi2
——二次函数的指数函数
2 贝叶斯估计
解：•把 p( )写成 N ( N, N 2 )，即：
p( )
1
2
N
exp
(x N 2 N 2
)2
p( ) ~ N(,1)
下的最小错误率贝叶斯决策规则。
贝叶斯决策规则：
如果P(i
|
x)
max j 1,2
P( j
|
x),则x i
其中,
p(i | x)
p(x | i )P(i )
2
p(x | j )P( j )
j 1
例题讲解
（1） P(x|ω1)=P(x|ω2 )
p(i | x)
p( x | i ) P(i )
模式识别(研究生大纲)
模式识别课程编码:课程英文译名:Pattern Recognition课程类别:学位课开课对象:模式识别与智能系统开课学期:第2学期学分: 3 学分;总学时: 48 学时;理论课学时:48 学时;实验学时:0 学时;上机学时:先修课程:学习本课程之前,应先学习《概率论》、《线性代数》课程。
教材:《模式识别》清华大学出版社,2000年1月,第二版参考书:【1】《数字图像处理》 Kenneth.R.Castleman著,朱志刚等译,电子工业出版社 1998年9月一、课程的性质、目的和任务《模式识别》是模式识别与智能系统硕士生一门学位课。
模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类,在错误概率最小的条件下,使识别的结果尽量与事物相符。
本课程的任务是使学生掌握模式识别的基本原理和方法,了解模式识别在实际系统中的应用。
二、课程的基本要求通过本课程的学习,要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。
掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。
掌握特征提取和选择的准则和算法,掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。
基本掌握非监督模式识别方法。
了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。
掌握模式识别的应用和系统设计。
三、教学方式课程采用教师课堂讲授和学生课外自学相结合的教学方式。
教师课堂讲模式识别方面的核心内容,学生通过阅读参考书和文献资料,进一步深入了解课程的最新研究成果。
四、课程的主要教学内容和学时分配授课时数:48学时主要内容:第一章绪论1.1 模式和模式识别的概念1.2 模式识别系统1.3 关于模式识别的一些基本问题第二章贝叶斯决策理论2.1 几种常用的决策规则2.2 正态分布时的统计决策2.3 分类器的错误率分析第三章概率密度函数的估计3.1 参数估计的基本原理3.2 监督参数估计3.3非监督参数估计第四章线性判别函数4.1线性判别函数和线性分类器的基本概念4.2 常用准则函数的线性分类器设计4.3 多类问题第五章非线性判别函数5.1 分段线性判别函数的基本概念5.2 分段线性分类器设计5.3 二次判别函数5.4 近邻法第六章特征的选择与提取6.1 基本概念6.2 类别可分离性6.3 特征提取6.4 特征选择第七章非监督学习方法7.1 引言7.2 单峰子集(类)的分离方法7.3 类别分离的间接方法7.4 分级聚类方法第八章模式识别的发展与应用8.1 神经网络模式识别8.2 模糊模式识别方法8.3 识别方法在语音信号数字处理中的应用8.4 印刷体汉字识别中的特征提取五、习题及课外教学要求通过习题巩固和加深对所学知识的理解,培养分析能力计算能力,为此要布置适量的习题。
模式识别概论
问题是，事物有没有“本质”？一个苹果，牛顿看到
的是它的质量，遗传学家看到的是它的染色体中的
• 一般说来，模式识别过程是将感觉信息 与长时记忆中的信息进行比较，再决定 它与哪个长时记忆中的项目有着最佳匹 配的过程。
.
15
认识模式识别
• 认知模式识别是认知心理学研究领域的 核心问题之一，是人的一种最基本的认 知能力。匹配过程可以采用 ：
1. 模板匹配理论
2. 原形匹配理论
3. 特征匹配理论
.
36
模式识别方法
• 模式识别系统的目标：在特征空间和解 释空间之间找到一种映射关系，这种映 射也称之为假说。
– 特征空间：从模式得到的对分类有用的度 量、属性或基元构成的空间。
– 解释空间：将c个类别表示为 其中 为所属类别的集合，称为解释空间。
.
37
假说的两种获得方法
• 监督学习、概念驱动或归纳假说：在特征空 间中找到一个与解释空间的结构相对应的假 说。在给定模式下假定一个解决方案，任何 在训练集中接近目标的假说也都必须在“未 知”的样本上得到近似的结果。
• 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
.
25
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
– 长度 – 亮度 – 宽度 – 鱼翅的数量和形状 – 嘴的位置，等等 …
• 分类决策：把特征送入决策分类器
.
26
.
27
.
28
.
– 周围物体的认知：桌子、椅子
– 人的识别：张三、李四
– 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语
– 气味的分辨：炸带鱼、红烧肉
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第一章引言
§1.1 样本和模式
§1.2 模式识别（分类）
§1.3 机器模式识别基本方法
——有监督模式识别
——无监督模式识别
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言1
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
2§1.1 样本和模式
清华大
学→方正舒体清华大
学→隶书清华大
学→幼圆体清华大
学→ 华文彩云体↓ ↓ ↓ ↓
清华大学→ 代码（符号、概念）
C7E5 BBAA B4F3 D1A7强弱分布（信号）个体之间：有差别又有共性
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章3
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章
4
弓形螺旋形
环形短纹-孤
立点
分叉点纹线端点
样本的定义（from wiki)
⏹In statistics and quantitative research methodology,a data
sample is a set of data collected and/or selected from a statistical population by a defined procedure.
⏹This process of collecting information from a sample is
referred to as sampling.
⏹In mathematical terms,given a random variable X with
distribution F,a random sample of length n(where n may be any of1,2,3,...)is a set of n independent,identically distributed(iid)random variables with distribution F.
⏹The concept of a sample thus includes the process of how
the data are obtained(that is,the random variables).
⏹正样本&负样本
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言5
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言6
模式的定义和性质
⏹
广义定义：一种独特的、用于区别于其他类型的形态、方式、规律等⏹边书定义（P1）：时间和空间中可观察的事物、
可区别其是否相同或相似（表现为具有时间或空间分布的信息）
⏹工程定义：与概念（符号？）有关的某种数据
结构（向量、矩阵、符号串等）
⏹《说文解字》
◆“模”：法也；式：法也
⏹样本所属的类别，同一类样本的总体（母体）
⏹模式分类的主观（目的）依存性
◆数字“零”、字母“O
◆椅子（P6）
◆形状、颜色：方、圆、长、4腿、3腿、单腿、红、绿
◆功能：“坐人”
◆字符：“字符识别”、“字体识别”
◆语音：“语音内容识别”、“说话人识别”、“语言识
别”
Guijin Wang, Tsinghua University,
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言8
学习（训练）、样本、模式
→0
→1
→2
→3
→4
样本和模式
清华大学→方正舒体
清华大学→隶书
清华大学→幼圆体
清华大学→华文彩云体
↓↓↓↓
清华大学
C7E5 BBAA B4F3 D1A7
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言9
样本和模式
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言10
人脸检测与识别
正脸检测: 既快又好(Voila 2001)
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
样本和模式
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言12
人脸检测与识别
⏹人脸检测解决的是一个类别（人脸）分类问题⏹表情识别：笑脸检测
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
人脸检测与识别
⏹人脸检测解决的是一个类别（人脸）分类问题
⏹表情识别：笑脸检测
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
人脸检测与识别
⏹人脸识别则考虑的是个体认知问题
⏹业界动态
⏹Google在9月4号获得了一项新专利——“人脸识别登录计算
机”。
/htm/wljs/2012/0907/194466.html
⏹据New Scientist杂志报道，FBI称将耗资十亿美元于面部识
别技术，来完成一个名为下一代身份识别（Next Generation Identification，简称NGI）的项目。
⏹在2010年的测试表明，最好的算法可以在160万嫌
疑犯照片中达到92％正确率。
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
人脸检测与识别
人脸比对
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
人脸检测与识别
人脸比对
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
人脸检测与识别
人脸比对
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
人脸检测与识别
人脸比对
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言20
Dog face detection
53种类别的狗
狗脸检测
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
23
姿势检测
姿势检测
24
Guijin Wang, Tsinghua University, 第一章引言
静态手势
☐>10种静态手势
☐支持自定义手势☐高精度肢端定位☐基于手掌模型的静态手势识别。