2016模式识别课程设计
模式识别课程设计
模式识别课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握模式识别的基本概念、方法和应用，培养学生运用模式识别解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解模式识别的定义、发展历程和应用领域；（2）掌握特征提取、相似度测量和分类器设计等基本方法；（3）熟悉常见的模式识别算法，如K近邻、决策树、支持向量机等；（4）理解模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用。
2.技能目标：（1）能够运用模式识别方法解决实际问题；（2）具备基本的编程能力，能够实现简单的模式识别算法；（3）学会使用模式识别相关软件和工具，如MATLAB、Python等。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识，鼓励积极探索新的模式识别方法；（2）培养学生团队合作精神，学会与他人共同解决问题；（3）培养学生具有良好的职业道德，关注模式识别在现实生活中的影响。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.模式识别的基本概念和方法；2.特征提取和相似度测量；3.分类器设计及常见分类算法；4.模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用；5.模式识别相关软件和工具的使用。
三、教学方法为实现教学目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：用于讲解基本概念、方法和算法；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解模式识别的应用；3.实验法：让学生动手实践，掌握模式识别相关软件和工具的使用；4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养团队合作精神。
四、教学资源为实现教学目标，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《模式识别与应用》；2.参考书：《模式识别导论》、《模式识别与机器学习》；3.多媒体资料：教学PPT、相关视频资料；4.实验设备：计算机、模式识别相关软件和工具。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评价方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。
评估内容包括：1.平时表现：包括课堂参与度、提问回答、小组讨论等，占总成绩的30%；2.作业：包括课后练习、小项目等，占总成绩的20%；3.考试：包括期中和期末考试，占总成绩的50%；4.实验报告：包括实验完成情况、实验结果分析等，占总成绩的10%。
图像处理与模式识别课程设计52页PPT文档
要求）；（提高部分） 3、要求自行设计方案、编写代码实现上述功能。
题目3： 车牌识别
参考方案 1、对图像进行预处理，增加图像的对比度； 2、根据图像的颜色对车牌区域定位 2、对图像进行旋转、二值化操作，并进行水平投影操作，
题目1: 基于PCA方法的人脸识别
识别阶段： 1:一张新的图片也表示为d的向量，记为D，D的大小
1×n 2: D乘以上面训练得到的T, 得到这个图片向量D在T下
设计要求
1、按照设计任务书要求，使用Matlab软件独立完成设计 任务，鼓励使用C语言编程实现；
2、根据设计任务写出设计工作小结，对设计过程所进行 的有关步骤进行理论分析，并对完成的设计作出评价，总 结自己整个设计工作中的经验教训、收获；
3、编写课程设计报告，报告必须按照统一格式打印，装 订成册，字数一般不少于三千字；
题目1：图像处理软件
设计内容及要求： （1）、独立设计方案，实现对图像的4种及以上处理
（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原等等），并至 少对其中一种处理方法独立编程实现，不能完全使用工具 箱中的函数。 （2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前 后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分 析。总结设计过程所遇到的问题。
题目2：运动目标的检测
在视频监控领域，需要对监控画面进行存储。长时间的存 储占用了大量的硬盘空间。为了节省存储磁盘空间，对于 监视场景内没有活动目标出现时的视频画面一般不进行存 储。只有在检测到画面中存在运动目标时才进行录像存储。 设计一个视频监控软件，完成对运动目标的检测及视频存 储功能。
模式识别课程设计
模式识别课程设计一、选题本次模式识别课程设计选题为“手写数字识别”。
二、背景与意义随着人工智能技术的发展，数字图像识别在机器学习领域中变得越来越流行和重要。
手写数字识别作为数字图像识别的一个重要分支，能够广泛应用于各种领域，如金融、医学、安全等，其准确度对于实际应用的表现至关重要。
本次课程设计旨在通过手写数字识别实践，探究模式识别算法的基本原理、实现方法和应用技巧。
三、设计目标本次课程设计的目标为：1.熟练掌握数字图像处理的常用算法和技巧；2.熟练掌握模式识别的基础理论和算法；3.能够基于Python编写手写数字识别算法；4.实现高准确度的手写数字识别系统。
四、设计内容与步骤1.数据集制备为了训练和测试手写数字识别系统，需要准备一份手写数字的数据集。
我们可以采用MNIST数据集，该数据集包括60,000张28x28的手写数字图片作为训练集，以及10,000张测试集。
我们需要将其下载下来，并通过Python进行预处理，将其转换为合适的格式。
2.数字图像处理为了使得手写数字的特征更加凸显，我们需要对图像进行一些处理，包括二值化、降噪、归一化等，以便于后续特征提取和分类处理。
3. 特征提取将数字图像进行特征提取是手写数字识别的重要步骤。
在此，我们可以采用传统的特征提取方法，如SIFT、HOG等方法，而机器学习中的深度学习技术也能很好地应用于手写数字识别。
4.分类模型训练与优化我们可以基于传统分类算法训练模型，如KNN、SVM、RF等；我们也可以应用深度学习算法，如CNN、RNN等。
在此过程中，我们需要对模型进行训练、测试和评估，并考虑如何优化模型以达到更高的准确度。
5.系统实现与性能测试最终，我们需要将模型整合成一个完整的手写数字识别系统，通过用户输入手写数字图片，计算机能够自动识别并显示出识别结果。
除此之外，我们还需要针对系统进行一系列的性能测试，以验证其准确度和实用性。
五、总结本次模式识别课程设计中，我们将通过手写数字识别实践，全面掌握模式识别算法的基本原理、实现方法和应用技巧。
模式识别课程设计
模式识别课程设计聚类图像分割一. 图像分割概述图像分割是一种重要的图像分析技术。
在对图像的研究和应用中, 人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。
这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。
它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了辨识和分析图像中的目标, 需要将它们从图像中分离提取出来, 在此基础上才有可能进一步对目标进行测量, 对图像进行利用。
图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
近年来, 研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割, 提出了不少新的分割方法。
图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题, 是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。
图象分割应用在许多方面, 例如在汽车车型自动识别系统中, 从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景, 为了进一步提取汽车特征, 辨识车型, 图象分割是必须的。
因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测, 大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。
在所有这些应用领域中, 最终结果很大程度上依赖于图象分割的结果。
因此为了对物体进行特征的提取和识别, 首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来, 即图象分割。
但是, 在一些复杂的问题中, 例如金属材料内部结构特征的分割和识别, 虽然图象分割方法已有上百种, 但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果, 原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟, 而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统。
目前, 人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅, 计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统, 形成计算机视觉, 还有一个很长的过程。
因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术, 对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。
图像处理与模式识别课程设计
01
02
03
人脸检测
通过图像处理技术，在输 入的图像中检测出人脸的 位置和大小。
特征提取
提取人脸的特征，如眼睛、 鼻子、嘴巴等部位的形状、 大小、位置等信息。
身份识别
将提取出的特征与已知人 脸特征进行比对，实现身 份的识别或验证。
文字识别系统
图像预处理
01
对输入的文字图像进行去噪、二值化、倾斜校正等操作，以提
03 颜色模型
常见的颜色模型有RGB、CMYK和灰度等，每种 模型都有自己的特点和适用场景。
图像的灰度化处理
01
灰度图像
灰度图像只有黑白两种颜色，通过调整像素的亮 度来模拟色彩。
02
灰度化处理方法
包括最大值法、平均值法和加权平均值法等，可 以改善图像的视觉效果。
图像的滤波与平滑
滤波器
滤波器用于减少图像中的噪声和细节，常见的滤 波器有高斯滤波器、中值滤波器和双边滤波器等。
本课程设计的收获与不足
培养了解决实际问题的能力和创新思维。 提高了团队协作和沟通能力。
本课程设计的收获与不足
不足
实践环节时间较短，未能充分掌握所有技 术。
部分理论知识较为抽象，难以理解。
缺乏实际应用案例，导致对知识理解不够 深入。
未来研究的方向与展望
研究方向 深度学习在图像处理与模式识别中的应用。 图像识别技术在医疗、安全等领域的应用研究。
人工智能将在未来成为图像处理与模式识别的重要研究方向。
THANKS
感谢观看
采用滤波器去除图像中的噪声和干扰。
实现方法与步骤
• 边缘检测：提取图像中的边缘信息，用于特征提取。
实现方法与步骤
特征提取
2. 使用特征选择算法，筛 选出对分类或检测任务最 有用的特征。
模式识别与应用课程设计
模式识别与应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握模式识别的基本概念，理解其在实际生活中的应用。
2. 使学生了解并掌握常用的模式识别算法，如统计方法、机器学习方法等。
3. 帮助学生了解模式识别技术在各领域的发展趋势。
技能目标：1. 培养学生运用模式识别技术解决实际问题的能力。
2. 提高学生运用编程语言（如Python）实现模式识别算法的技能。
3. 培养学生分析数据、提取特征、选择合适算法并进行模型训练的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对模式识别技术及其应用的兴趣，激发学生的创新意识。
2. 培养学生严谨的科学态度，养成良好的学术道德。
3. 增强学生团队合作意识，提高沟通与协作能力。
课程性质分析：本课程为应用性较强的学科，结合当前热门的人工智能技术，旨在培养学生的实际操作能力和创新思维。
学生特点分析：学生具备一定的数学基础和编程能力，对新鲜事物充满好奇，喜欢探索未知领域。
教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的动手操作能力。
2. 采用案例教学，让学生在实际问题中感受模式识别技术的魅力。
3. 强化团队合作，培养学生的沟通与协作能力。
二、教学内容1. 模式识别基本概念：包括模式、特征、分类、聚类等基本概念及其相互关系。
教材章节：第一章 模式识别概述2. 模式识别算法：重点讲解统计方法、机器学习方法及其在实际中的应用。
教材章节：第二章 统计模式识别；第三章 机器学习与模式识别3. 特征提取与选择：介绍常用的特征提取和选择方法，如主成分分析、线性判别分析等。
教材章节：第四章 特征提取与选择4. 模型评估与优化：讲解模型评估指标、过拟合与欠拟合问题，以及优化方法。
教材章节：第五章 模型评估与优化5. 模式识别应用案例分析：分析实际案例，如人脸识别、语音识别等。
教材章节：第六章 模式识别应用案例分析6. 实践环节：安排学生进行编程实践，实现简单的模式识别算法，如K-近邻、支持向量机等。
模式识别课程设计
模式识别导论课程设计学号：班级：姓名：课程名称模式识别考试性质考查试卷类型 A 使用班级电信1101-1103考试方法大作业人数100题号一二三四五六七八九十总成绩成绩（2）分类器设计方法概述及选择依据分析；（10分）（3）感知器算法原理及算法步骤；（20分）（4）感知器算法流程设计；（20分）（5）感知器算法程序；（10分）（6）程序仿真及结果分析；（20分）（7）结论；（5分）（8）参考文献。
（5分）四、请结合具体的应用背景，设计基于K-L变换的特征提取算法，并编写程序，分析结果，提交报告一份。
报告内容包括：（1）具体应用背景的介绍；（10分）（2）特征提取方法概述及选择依据分析；（10分）（3）基于K-L变换的特征提取算法原理及步骤；（20分）（4）基于K-L变换的特征提取算法流程设计；（20分）（5）基于K-L变换的特征提取算法程序；（10分）（6）程序仿真及结果分析；（20分）（7）结论；（5分）（8）参考文献。
（5分）1具体应用背景的介绍随着社会经济的发展、人口的增多，人们对水资源的利用更加重视，不同的水资源质量程度不一，为了更好地适应人类的需求，需要对水资源根据污染物有机物、无机物、重金属含量进行适当的分类。
在这里将运用模式识别的方法简单的对其分类为一类水与二类水。
2分类器设计方法概述及选择依据分析感知器是一种神经网络模型，是20世纪50年代中期到60年代初人们对模拟人脑学习能力的一种分类学习机模型的称呼，当时有些人认为它是一种学习记的强有力模型，后来发现估计过高，由于无法实现非线性分类，到60年代中期，从事感知器研究的实验室纷纷下马，但在发展感知器是所获得的一些数学概念，如“赏罚分明”今天仍在模式识别中起着很大的作用。
将用感知器的方法在本次设计中对水资源进行分类3感知器算法原理及算法步骤两类线性可分的模式类 21,ωω，设X W X d T)(=其中，[]T121,,,,+=n n w w w w W ，[]T211,,,,n x x x =X 应具有性质（3-1）对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有：2)-(3 0)(T >=X W X d感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。
模式识别课程设计
模式识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握模式识别的基本概念，包括特征提取、分类器设计等；2. 使学生了解模式识别在现实生活中的应用，如图像识别、语音识别等；3. 帮助学生理解并掌握不同模式识别算法的原理及优缺点。
技能目标：1. 培养学生运用编程工具（如Python等）实现简单模式识别任务的能力；2. 培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，提高学生的动手实践能力；3. 培养学生团队协作、沟通表达的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对模式识别技术的兴趣，激发学生探索未知、勇于创新的科学精神；2. 培养学生具有积极的学习态度，树立正确的价值观，认识到技术对社会发展的积极作用；3. 引导学生关注人工智能伦理问题，培养其具有良好社会责任感。
课程性质：本课程为理论与实践相结合的课程，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础、编程能力和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：结合学生特点，采用案例教学、任务驱动等教学方法，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力和创新能力。
在教学过程中，关注学生的情感态度价值观的培养，使其成为具有社会责任感的优秀人才。
通过分解课程目标为具体的学习成果，为后续的教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 基本概念：特征提取、特征选择、分类器、评估指标等；教材章节：第一章 模式识别概述2. 传统模式识别方法：统计方法、结构方法、模糊方法等；教材章节：第二章 传统模式识别方法3. 机器学习方法：监督学习、无监督学习、半监督学习等；教材章节：第三章 机器学习方法4. 特征提取技术：主成分分析、线性判别分析、自动编码器等；教材章节：第四章 特征提取技术5. 分类器设计：决策树、支持向量机、神经网络、集成学习等；教材章节：第五章 分类器设计6. 模式识别应用案例：图像识别、语音识别、生物特征识别等；教材章节：第六章 模式识别应用案例教学安排与进度：第1周：基本概念学习，了解模式识别的发展历程；第2-3周：学习传统模式识别方法，对比分析各种方法的优缺点；第4-5周：学习机器学习方法，掌握监督学习、无监督学习的基本原理；第6-7周：学习特征提取技术，进行实践操作；第8-9周：学习分类器设计，通过实例分析各种分类器的性能；第10周：学习模式识别应用案例，开展小组讨论和项目实践。
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或purity进行评价(参考网址： /luoleicn/article/details/5350378)
4）编程语言任意，算法必须自己实现，不能使用任何的机器学习工具包。
三、课程设计的基本要求
一、课程设计的目的
《模式识别》课程是智能科学与技术等专业教学计划中以应用为基础的一门 专业课，是研究如何用机器去模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官以识别外界 环境的理论与方法，《模式识别》课程设计的目的是使学生掌握统计模式识别的 基本分类方法的算法设计及其验证方法，通过设计性实验的训练，以提高学生设 计算法及数值实验的能力，进一步提高分析问题、解决问题的能力。通过本课程 设计，学习利用监督或非监督学习方法对生活中的实际问题进行识别分类，掌握 模式识别系统的基本设计思路与步骤。
1、各组独立完成课程设计任务 2、课程设计报告内容要求：
（1）问题描述，选用某种方法的理由，模式采集，特征提取与选择，分类 器设计，学习过程，测试结果，结果分析（含不足与展望），设计总结。程序代 码作为附录与报告一起提交。
（2）内容应层次分明，文字简练，说明准确，数据可靠，结构合理，表格 图规范， 符合国家标准。 3、课程设计报告格式要求：
二、课程设计的基本内容
1）观察生活与环境，自选一个题目，采用一种监督或非监督学习方法对其 进行分类与识别。（贝叶斯决策、Fisher线性判别、感知准则方法、Parzen 窗法 或 Kn 近邻法、K-L变换法、K-means等）。
2）数据源可以自选，也可以参考UCI数据集：
/ml/。
前言 目录 正文 结论学期最后 2 周进行课程设计。 2、分组进行，2 人一题。
五、考核方式与评分办法
1、学生在设计过程中的态度、完成工作量、提问或质疑所涉及的问题的深度 和广度。
2、设计报告的内容、质量及图表的正确性。 3、综合性面试考核：主要考核设计算法的有效性和解决实际识别问题的能力。 4、综合上述三方面内容给出课程设计成绩（优、良、中、及格、不及格），不 及格者重做。
《模式识别》课程设计任务书
课程编号：090718Z1 课程名称：模式识别课程设计 英文名称：Course Exercise in Pattern Recognition 学时与学分: 2 周/2 先修课程要求：模式识别 适应专业：智能科学与技术、自动化、计算机科学与技术
参考教材：
1、《模式识别》（第 3 版），张学工，清华大学出版社，2010 年。 2、西奥多里德斯 著 （李晶皎等译），模式识别（第三版），电子工业出版社， 2006 年 。