模式识别概论精品PPT课件
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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
《模式识别课件》课件
率和用户体验。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学.ppt
图 1-4 结构模式识别系统的组成框图 在实际应用中, 统计方法和句法分析往往相互配合、 互相补充。 一般地, 采用统计方法完成基元的识别, 再用 句法分析来表达模式的结构信息。
第1章 绪论
3. 模糊模式识别 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章 绪论
4. 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包 括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其目 的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章 绪论
3. 特征提取和选择 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章 绪论
结构模式识别把观察对象表达为一个由基元组成的句子; 将模式类表达为由有限或无限个具有相似结构特性的模式组 成的集合。 基元构成模式所遵循的规则即为文法, 或称句法。 与统计模式识别类似, 用已知类别的训练样本进行学习, 产生 该类或至少是这些样本的文法, 这个学习和训练过程称为文 法推断。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
第1章 绪论
3. 模糊模式识别 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章 绪论
4. 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包 括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其目 的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章 绪论
3. 特征提取和选择 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章 绪论
结构模式识别把观察对象表达为一个由基元组成的句子; 将模式类表达为由有限或无限个具有相似结构特性的模式组 成的集合。 基元构成模式所遵循的规则即为文法, 或称句法。 与统计模式识别类似, 用已知类别的训练样本进行学习, 产生 该类或至少是这些样本的文法, 这个学习和训练过程称为文 法推断。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
模式识别概论ppt
三、相似与分类
1.两个样本Xi ，Xj之间的相似度量满足以 下要求： ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该 是点间距离的单调函数
距离值越小，相似性越高
距离度量 • 如果用dij表示第i个样本和第j个样本 之间的距离，那么对一切i，j和k， dij应该满足如下四个条件： ①当且仅当i=j时，dij=0 ②dij＞0 ③dij＝dji（对称性） ④dij≤dik＋dkj（三角不等式）
4. 指纹识别、脸形识别 5. 检测污染分析：大气，水源，环境监测。 6. 自动检测：产品质量自动检测 7. 语声识别、机器翻译：电话号码自动查 询，侦听，机器故障判断。 8. 军事应用
§1-4 模式识别的基本问题
一、模式(样本)表示方法 1. 向量表示 : 假设一个样本有n个变量(特征) x= (x1,x2,…,xn)T 2. 矩阵表示: N个样本，n个变量(特征)
§1-2 模式识别系统
• 信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信 息转化为电信息。信息可以是二维的图象如文 字，图象等；可以是一维的波形如声波，心电 图，脑电图；也可以是物理量与逻辑值。 • 预处理：包括A/D,二值化，图象的平滑，变换， 增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理。
• 特征抽取和选择：在模式识别中，需要 进行特征的抽取和选择，例如，一幅 64×64的图象可以得到4096个数据，这 种在测量空间的原始数据通过变换获得 在特征空间最能反映分类本质的特征。 这就是特征提取和选择的过程。 • 分类器设计：分类器设计的主要功能是 通过训练确定判决规则，使按此类判决 规则分类时，错误率最低。把这些判决 规则建成标准库。 • 分类决策：在特征空间中对被识别对象 进行分类。
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？
模式识别培训教程PPT课件( 94页)
启动效应(priming effects)
指先前呈现的刺激项目对随后该刺激项目或与 其相关的刺激项目进行某种加工所产生的易化 现象，表现为启动刺激(prime)对目标刺激 (target)在反应时上的促进作用。
启动效应的分类
启动效应按照启动词和目标词间字形、语音、 语义间的相似程度分为重复启动和相似启动。
依据对语义加工的依赖程度和是否具有知 觉特异性效应(perceptual-specific effects)，分为物体（知觉）启动和语义（概 念）启动。
语义启动 (semantic priming)
指先前的语义加工使得随后的语义性任务 操作的反应时间缩短、准确率提高。
例如，在词汇判断任务中，将“医院” 作为启动刺激时，它会促进被试对目标刺 激“医生”的判断反应。又如:当前面呈现 的词是“面包”时，比是“护士”时对目 标词“黄油”的反应要快。
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）
二、知觉理论
（一） 直接知觉理论（ Direct perception ）
以Gibson为代表，认为环境可提供的信息足以产生 知觉，知觉并不需要内部过程和表征的参与。
刺激眼睛的光线模式是一个结构性的光 学分布；
这种分布能提供空间中目标分布特征 的明确或恒定信息；
知觉在很少或没有信息加工参与的 情况下，可以通过共振直接从光学 分布中提取各种丰富信息。
模式识别介绍课件
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第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“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、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
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第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“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、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
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第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
《模式识别导论》课件
结构模式识别
01
结构模式识别是通过分析模式的结构特性来进行识别
的方法，主要应用于具有明显结构特征的模式。
02
结构模式识别方法主要包括基于规则和基于图的方法
，如决策树、有限状态机等。
03
结构模式识别方法在语法分析、文本分类、化学分子
结构解析等领域有广泛应用。
模糊模式识别
模糊模式识别是利用模糊逻辑 和模糊集合理论进行模式识别 的方法，能够处理不确定性和
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁 、考勤、移动支付等领域，通过与数 据库中存储的人脸图像进行比对，实 现快速、准确的身份验证。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是指利用计算机技术自动识别手写数字的能力，是模式识别领域的 一个重要分支。
详细描述
手写数字识别技术广泛应用于邮政编码、支票、银行票据等领域的自动化处理， 提高数据录入效率和准确性。
03
大数据与模式识别的结合有助于推动各行业的智能化进程，如智能交通、智能 安防、智能医疗等领域。未来，随着大数据技术的不断发展，模式识别的应用 场景将更加广泛。
隐私与安全问题
随着模式识别技术的广泛应用，隐私和安全问题逐渐凸显出来。在人脸 识别、生物特征识别等领域，个人隐私容易被泄露和滥用。因此，需要 加强隐私保护和安全管理，确保个人信息安全。
大数据与模式识别
01
大数据为模式识别提供了丰富的数据资源，有助于提高识别的准确率和可靠性 。通过对大数据的分析和处理，可以挖掘出更多有价值的信息，推动模式识别 技术的发展。
02
大数据时代对模式识别提出了更高的要求，需要处理海量数据、提高计算效率 、降低存储成本等。因此，需要不断优化算法和计算架构，以满足大数据时代 的需求。
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– 二维图像：文字、指纹、地图、照片等 – 一维波形：脑电图、心电图、季节震动波形等 – 物理参量和逻辑值：体温、化验数据、参量正常与否的描述
通过各种传感器把研究对象的各种物理变量转化为计算机可 以接受的数值和符号集合,习惯上称这种数值或符号串所组成 的空间为模式空间
• 预处理单元：去噪声，提取有用信息，并对输 入测量仪器或其它因素所造成的退化现象进行 复原
什么是模式？
• 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物 体，如果我们可以区别它们是否相同或是否 相似，都可以称之为模式。
• 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得 的信息，因此，模式往往表现为具有时间和 空间分布的信息。
• 模式的直观特性:
– 可观察性 – 可区分性 – 相似性
认知模式识别
• 模式识别是生物体的基本活动，与感觉、 记忆、学习、思维等心理过程紧密联系。 因此，模式识别是研究生物体如何感知 对象的学科，属于认识科学的范畴，是 生理学家、心理学家、生物学家和神经 生理学家的研究内容，常被称做认知模 式识别。具体而言…
Artificial Intelligence (IJPRAI)
第一章 引论
模式识别例子
• 看云识天气 • 判断今天的天气的冷暖、晴雨 • 医生对病人的病情进行识别 • 学生上课时进行语音、文字识别 • 指纹识别、人脸识别
– 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
模式识别导论
课程对象
• 智能科学与技术 • 自动化 • 计算机应用技术专业
本科专业的高年级学生使用
与模式识别相关的学科
• 统计学 • 概率论 • 线性代数（矩阵计算） • 高等数学
• 机器学习 • 人工智能 • 图像处理 • 计算机视觉 •…
教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念，基本方 法和算法原理。
模式识别系统组成单元
• 特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到 最能反映分类本质的特征
– 测量空间：原始数据组成的空间 – 特征空间：分类识别赖以进行的空间 – 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征
空间
• 分类决策：在特征空间中用模式识别方法把被 识别对象归为某一类别
– 基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则， 使得按这种规则对被识别对象进行分类所造成的错 误识别率最小或引起的损失最小
• 认知模式识别主要经历分析、比较和决 策三个阶段。
• 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。
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 4. 结构优势描述理论
• 模式识别定义： 研究一些自动技术，利用这些技术，计算机 自动地把待识别模式分到各自的模式类中。
例如：数字识别
计算机模式识别
模式识别系统
• 模式识别系统的分类识别过程
数据 获取
预处理
特征提取 和选择
分类器 设计
分类 决策
模式识别系统组成单元
• 数据获取：用计算机可以运算的符号来表示所 研究的对象
• R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, second edition, 2000（有中译本）.
机构、会议、刊物
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际 会APR”
• 提高：能够将所学知识和内容用于课题研究， 解决实际问题。
• 飞跃：通过模式识别的学习，改进思维方式， 为将来的工作打好基础，终身受益。
教材/参考文献
• 范九伦，赵凤，雷博等，模式识别导论，西安电子科 技大学出版社，2012。
• 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学出版社，
2000。
• 齐敏，李大建，郝重阳，模式识别导论，清华大学出 版社，2009。
什么是模式？
• 狭义地讲，模式是为了能让计算机执行 和完成分类识别任务，通过对具体的个 别事物进行观测所得到的具体时间和空 间分布的信息。
• 把模式所属的类别或同一类中模式的总 体称为模式类。
计算机模式识别
• 根据待识别对象的特征或属性，利用以计算 机为中心的机器系统，运用一定的分析算法 确定对象类别的学科，是数学家、信息学专 家和计算机专家的研究内容
• 1977年IEEE成立PAMI委员会，创立IEEE Trans. on PAMI，并支持ICCV, CVPR两个会议
• 其他刊物
– Pattern Recognition (PR) – Pattern Recognition Letters (PRL) – Pattern Analysis and Application (PAA) – International Journal of Pattern Recognition and
模式识别
• 模式识别 – 直观，无所不在，“人以类 聚，物以群分”
• 人和动物的模式识别能力是极其平常的， 但对计算机来说却是非常困难的。
随着计算机科学的发展和计算机应用的普及，迫切希望 计算机也能听懂我们说的话、看懂我们写的字，从而代 替人去完成某些复杂、繁重以及危险恶劣环境下的识别 工作。
什么是模式（Pattern）？
• 注重理论与实践紧密结合
–实例教学：通过大量实例讲述如何将所学 知识运用到实际应用之中
• 避免引用过多的、繁琐的数学推导。
教学目标
• 掌握模式识别的基本概念和方法
• 有效地运用所学知识和方法解决实际问 题
• 为研究新的模式识别的理论和方法打下 基础
题外话
• 基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。
模式识别系统
一个功能完善的计算机模式识别系统除了具有 分类识别过程外, 通常还应该具有学习功能, 具体如下图.
待识别对象 训练样本
数据采集 与预处理
数据采集 与预处理
特征提取 与选择
分类识别
识别结果
特征提取 与选择
对分类判决的 规则进行改进
正确率测试
模式识别系统的原理框图
通过各种传感器把研究对象的各种物理变量转化为计算机可 以接受的数值和符号集合,习惯上称这种数值或符号串所组成 的空间为模式空间
• 预处理单元：去噪声，提取有用信息，并对输 入测量仪器或其它因素所造成的退化现象进行 复原
什么是模式？
• 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物 体，如果我们可以区别它们是否相同或是否 相似，都可以称之为模式。
• 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得 的信息，因此，模式往往表现为具有时间和 空间分布的信息。
• 模式的直观特性:
– 可观察性 – 可区分性 – 相似性
认知模式识别
• 模式识别是生物体的基本活动，与感觉、 记忆、学习、思维等心理过程紧密联系。 因此，模式识别是研究生物体如何感知 对象的学科，属于认识科学的范畴，是 生理学家、心理学家、生物学家和神经 生理学家的研究内容，常被称做认知模 式识别。具体而言…
Artificial Intelligence (IJPRAI)
第一章 引论
模式识别例子
• 看云识天气 • 判断今天的天气的冷暖、晴雨 • 医生对病人的病情进行识别 • 学生上课时进行语音、文字识别 • 指纹识别、人脸识别
– 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
模式识别导论
课程对象
• 智能科学与技术 • 自动化 • 计算机应用技术专业
本科专业的高年级学生使用
与模式识别相关的学科
• 统计学 • 概率论 • 线性代数（矩阵计算） • 高等数学
• 机器学习 • 人工智能 • 图像处理 • 计算机视觉 •…
教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念，基本方 法和算法原理。
模式识别系统组成单元
• 特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到 最能反映分类本质的特征
– 测量空间：原始数据组成的空间 – 特征空间：分类识别赖以进行的空间 – 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征
空间
• 分类决策：在特征空间中用模式识别方法把被 识别对象归为某一类别
– 基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则， 使得按这种规则对被识别对象进行分类所造成的错 误识别率最小或引起的损失最小
• 认知模式识别主要经历分析、比较和决 策三个阶段。
• 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。
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 4. 结构优势描述理论
• 模式识别定义： 研究一些自动技术，利用这些技术，计算机 自动地把待识别模式分到各自的模式类中。
例如：数字识别
计算机模式识别
模式识别系统
• 模式识别系统的分类识别过程
数据 获取
预处理
特征提取 和选择
分类器 设计
分类 决策
模式识别系统组成单元
• 数据获取：用计算机可以运算的符号来表示所 研究的对象
• R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, second edition, 2000（有中译本）.
机构、会议、刊物
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际 会APR”
• 提高：能够将所学知识和内容用于课题研究， 解决实际问题。
• 飞跃：通过模式识别的学习，改进思维方式， 为将来的工作打好基础，终身受益。
教材/参考文献
• 范九伦，赵凤，雷博等，模式识别导论，西安电子科 技大学出版社，2012。
• 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学出版社，
2000。
• 齐敏，李大建，郝重阳，模式识别导论，清华大学出 版社，2009。
什么是模式？
• 狭义地讲，模式是为了能让计算机执行 和完成分类识别任务，通过对具体的个 别事物进行观测所得到的具体时间和空 间分布的信息。
• 把模式所属的类别或同一类中模式的总 体称为模式类。
计算机模式识别
• 根据待识别对象的特征或属性，利用以计算 机为中心的机器系统，运用一定的分析算法 确定对象类别的学科，是数学家、信息学专 家和计算机专家的研究内容
• 1977年IEEE成立PAMI委员会，创立IEEE Trans. on PAMI，并支持ICCV, CVPR两个会议
• 其他刊物
– Pattern Recognition (PR) – Pattern Recognition Letters (PRL) – Pattern Analysis and Application (PAA) – International Journal of Pattern Recognition and
模式识别
• 模式识别 – 直观，无所不在，“人以类 聚，物以群分”
• 人和动物的模式识别能力是极其平常的， 但对计算机来说却是非常困难的。
随着计算机科学的发展和计算机应用的普及，迫切希望 计算机也能听懂我们说的话、看懂我们写的字，从而代 替人去完成某些复杂、繁重以及危险恶劣环境下的识别 工作。
什么是模式（Pattern）？
• 注重理论与实践紧密结合
–实例教学：通过大量实例讲述如何将所学 知识运用到实际应用之中
• 避免引用过多的、繁琐的数学推导。
教学目标
• 掌握模式识别的基本概念和方法
• 有效地运用所学知识和方法解决实际问 题
• 为研究新的模式识别的理论和方法打下 基础
题外话
• 基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。
模式识别系统
一个功能完善的计算机模式识别系统除了具有 分类识别过程外, 通常还应该具有学习功能, 具体如下图.
待识别对象 训练样本
数据采集 与预处理
数据采集 与预处理
特征提取 与选择
分类识别
识别结果
特征提取 与选择
对分类判决的 规则进行改进
正确率测试
模式识别系统的原理框图