1什么是模式识别
模式识别简介
模式识别简介模式识别简介Pattern recognition诞⽣狗的嗅觉的灵敏度⾮常⾼，⼤约是⼈的50⾄100倍。
狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助⼈类完成⼀些鉴别⼯作。
不仅如此，识别也是⼈类的⼀项基本技能，⼈们⽆时⽆处的在进⾏“模式识别”，古⼈有⼀成语“察⾔观⾊”表达的正是这个意思。
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。
概念简单来说，模式识别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（Optical Character Recognition, OCR）、语⾳识别系统。
其计算机识别的显著特点是速度快，准确性⾼，效率⾼。
在将来完全可以取代⼈⼯录⼊。
模式识别是指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。
研究模式识别研究主要集中在两⽅⾯，⼀是研究⽣物体(包括⼈)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，⼆是在给定的任务下，如何⽤计算机实现模式识别的理论和⽅法。
前者是⽣理学家、⼼理学家、⽣物学家和神经⽣理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学⼯作者近⼏⼗年来的努⼒，已经取得了系统的研究成果。
应⽤计算机对⼀组事件或过程进⾏辨识和分类，所识别的事件或过程可以是⽂字、声⾳、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学
第1章 绪论
图 1-1 模式识别系统的组成框图 1. 信息获取 对于人脑识别而言, 人脑通过感觉器官获取模式信息。 对于机器识别来说, 由于计算机只能处理数字信号, 计算机 获取模式信息意味着实现观察对象的数字化表达, 因此, 需 要借助于各种传感器设备, 将视觉、 听觉、 触觉、 味觉、 嗅觉等信息转化为电信号, 再通过模/数(A/D)转换装置将 电信号转换成数字化信息。 信息获取过程如图1-2所示。
第1章 绪论
例如, 在二战时期, 一名高素质的情报人员根据看到的 一只经常出来晒太阳的波斯猫推断出敌方高级指挥所的位 置, 从而为己方提供了非常有价值的情报信息。
对于听觉而言, 人耳将声音信息传至大脑, 由大脑对所 接收的声音信息进行识别和理解, 获得声音所属的语言种类 (语种识别)、 声音所对应的说话人(说话人识别)以及声音所 包含的关键词(关键词识别)等。 除此之外, 人还具有对触觉、 味觉、 嗅觉等信息的类识别能力, 且也具有低级和高级两个 层次。
第1章 绪论
1.2
模式识别的本质就是根据模式的特性表达和模式类的划 分方法, 利用计算机将模式判属特定的类。 因此, 模式识别需 要解决5个问题: 模式的数字化表达、 模式特性的选择、 特 性表达方法的确定、 模式类的表达和判决方法的确定。 一 般地, 模式识别系统由信息获取、 预处理、 特征提取和选择、 分类判决等4个部分组成, 如图1-1所示。
第1章 绪论
分类特性的选择是模式识别系统设计中非常重要而又关 键的一步, 与识别目的具有很大的相关性, 且往往对领域专家 有较强的依赖性。 例如, 在遥感图像军事目标识别中, 需要结 合军事专家的知识和判图专家的判读分析经验, 形成对目标 的特性描述, 如描述一个舰船目标, 可选用舰船长度、 宽度、 高度等特性。
模式识别的基本概念
模式识别的基本概念
嘿，朋友们！今天咱来聊聊模式识别这个有意思的事儿。
你想想看啊，咱们每天都在不知不觉中进行着模式识别呢！比如说，你在路上远远地看到一个熟悉的身影，你马上就能认出那是谁，这就是一种模式识别呀！就好像你特别熟悉的一首歌，哪怕只听到几个音符，你也能立刻喊出它的名字。
模式识别就像是我们大脑里的一个神奇小助手。
它能帮我们快速地把各种信息归类整理。
比如说各种动物，猫有猫的样子，狗有狗的特点，我们一眼就能分辨出来，这可都是模式识别的功劳呀！这不就跟咱去菜市场买菜一样嘛，青菜是青菜，萝卜是萝卜，咱不会搞混呀！
再比如说我们认脸，每个人的脸都不一样吧，但我们就是能记住那些和我们亲近的人的脸。
这多厉害呀！模式识别让我们能在茫茫人海中找到我们想找的人，就像在一堆拼图里找到那一块最合适的。
而且模式识别还能让我们对一些事情形成习惯呢！每天早上起来先刷牙洗脸，这就是一种模式呀，我们的大脑记住了这个流程，不用特意去想也能自然而然地做出来。
这不就跟我们走路一样嘛，走多了就熟练了，都不用怎么费脑子。
它还能帮我们预测一些事情呢！比如你知道每天上班路上哪个路口容易堵车，下次你经过的时候就会提前做好准备，这也是模式识别在起作用呀！就好像你知道夏天经常会下雨，出门就会带把伞一样。
模式识别是不是很神奇呀？它就像我们生活中的一个默默工作的小天使，帮我们处理着各种各样的信息，让我们的生活变得更加有序和轻松。
所以啊，我们可不能小瞧了模式识别这个家伙，它可给我们帮了大忙啦！它让我们能轻松应对生活中的各种情况，让我们的世界变得更加丰富多彩。
大家说是不是呀！。
模式识别概念原理及其应用
详细描述
手写数字识别系统通过采集手写数字图像，提取特征 并转换为数字格式，然后与预定义的标准数字进行匹 配，实现数字的自动识别。该技术广泛应用于邮政编 码、支票和银行票据等领域的自动化处理。
医学影像诊断
总结词
医学影像诊断是指利用医学影像技术获取人体内部结构 和功能信息，进而对疾病进行诊断和治疗的过程。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法规则的模式识别方法，通过建立输入数据的结构模型进行分 类和识别。
详细描述
结构模式识别通过分析输入数据的结构和语法规则，建立相应的结构模型，然后 根据这些模型对输入数据进行分类和识别。常见的结构模式识别方法包括句法分 析、语法制导的翻译等。
模糊模式识别
总结词
基于模糊逻辑和模糊集合论的模式识别方法，通过建立模糊隶属度函数进行分类和识别。
02 模式识别的基本原理
特征提取
特征提取
01
从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便更好地分类和识
别。
特征选择
02
选择与分类任务最相关的特征，去除无关或冗余的特征，提高
分类准确率。
特征变换
03
将特征进行变换，使其更适应分类器的需求，提高分类性能。
分类器设计
分类器设计
根据不同的分类任务和数据集，设计合适的分类器。
详细描述
语音识别在智能语音助手、语音搜索、语音 导航、智能家居等领域有广泛应用。通过语 音识别技术，用户可以更方便地与设备进行 交互，提高用户体验和效率。
生物特征识别
总结词
生物特征识别是利用个体独特的生物特征进 行身份认证和识别的技术。
详细描述
生物特征识别与模式识别技术研究
生物特征识别与模式识别技术研究随着科技的不断进步，生物特征识别与模式识别技术在各个领域的应用逐渐增多。
生物特征识别是一种通过对人体的生物特征进行分析和识别的技术手段，包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别等。
而模式识别技术是通过模式匹配和模式分类的方法，从大量的数据集中发现已知或未知的模式。
生物特征识别技术在现代社会中的应用非常广泛。
首先，指纹识别是目前最为常见的生物特征识别技术之一。
每个人的指纹都是独一无二的，因此可以通过读取和比对指纹来进行身份验证和安全防护。
在警务部门和金融领域，指纹识别被广泛应用于犯罪调查、人员出入管理和支付验证等方面。
其次，人脸识别技术也是生物特征识别中非常重要的一项技术。
随着计算机视觉和人工智能的发展，人脸识别技术已经在各种场景下得到了广泛应用。
人脸识别技术可以通过图像和视频中的面部特征进行身份验证和识别。
在社交媒体、公共安全和智能家居等领域，人脸识别技术的应用逐渐增多，为人们的生活提供了更多便利性和安全性。
此外，虹膜识别作为一种高级的生物特征识别技术，通过扫描人眼中的虹膜纹理来实现个体的识别。
虹膜的纹理是独一无二的，能够更加准确地进行身份验证和识别。
虹膜识别技术在边境安检、金融交易和企业出入管理等方面具有重要的应用价值。
同时，声纹识别技术是一种基于个体语音特征分析的生物特征识别方法。
声纹识别通过声音信号分析、声纹特征提取和模式匹配等步骤，实现对个体的识别和验证。
声纹识别技术在电话安全、声纹支付和家庭助手等领域得到了广泛应用，为人们的生活带来了更智能化和便捷的体验。
此外，模式识别技术在大数据时代具有重要作用。
模式识别是一种基于统计学和机器学习的方法，可以从大量的数据中自动发现特定的模式和规律。
模式识别技术广泛应用于金融风险评估、医学诊断、图像识别和语音识别等领域。
通过模式识别技术，可以从复杂的数据中提取出有用的信息和知识，为决策和预测提供支持。
然而，生物特征识别与模式识别技术仍然面临一些挑战。
模式识别理论及其应用综述
模式识别理论及其应用综述
模式识别是指通过对已知模式的学习，从输入数据中自动识别并分类相似的模式或对象。
它是一种基于统计和机器学习的技术，可以应用于多个领域，例如图像处理、语音识别、自然语言处理等。
在模式识别中，最常用的技术是机器学习算法。
机器学习算法是一种通过对大量训练数据的学习，从中发现规律和模式，然后应用这些规律和模式来解决问题的方法。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
在图像处理领域，模式识别可以用于图像分类和目标检测。
例如，当我们要对图像库中的图像进行分类时，可以使用模式识别技术来自动识别和分类不同类型的图像。
在目标检测方面，模式识别可以帮助我们在图像中快速准确地检测和定位目标。
在语音识别领域，模式识别可以用于语音识别和语音合成。
语音识别是将语音信号转化为文本或命令的过程，而语音合成则是将文本转化为语音信号的过程。
模式识别可以通过对大量语音数据的学习，发现语音信号的特征和模式，从而实现准确的语音识别和语音合成。
在自然语言处理领域，模式识别可以用于文本分类和信息提取。
文本分类是将文本数据根据其内容分类到不同的类别中，例如将新闻文章分类到不同的主题类别中。
信息提取是从大量文本中提取出指定信息的过程，例如从新闻文章中提取出人物、地点和事件等信息。
模式识别可以通过对大量文本数据的学习，发现文本的特征和模式，从而实现准确的文本分类和信息提取。
总之，模式识别是一种基于统计和机器学习的技术，可以应用于多个领域，例如图像处理、语音识别、自然语言处理等。
它可以通过对大量数据的学习，发现数据中的规律和模式，从而实现准确的模式识别和分类。
模式识别的主要研究内容
模式识别的主要研究内容模式识别的主要研究内容一、模式提取1、聚类：聚类是模式识别的重要内容，它是指从训练集中提取出有代表性的模式，将具有相似特征的实例归类到同一组中，形成聚类。
2、分类：分类是另外一种模式提取方法，它是指从训练集中提取出若干用于识别的模式，并将具有不同特征的实例划分到不同的类别中。
3、特征提取：特征提取是模式识别的一项关键技术，它是指通过提取实例中具有代表性的特征作为模式，以实现目标的识别。
二、模式识别模式识别是利用计算机对图像、文字、声音、影像等实例进行识别的技术。
其主要研究内容包括：1、基于模板的识别：基于模板的识别是利用计算机对实例中具有特定模板的特征进行识别的技术，常用于文字、图像识别中。
2、基于统计学的识别：基于统计学的识别是利用实例中的统计特征进行识别的技术，主要用于声音、图像识别等多变量模式识别任务中。
3、基于神经网络的识别：基于神经网络的识别是利用计算机模拟人工神经网络的原理对实例进行识别的技术，它主要应用于大规模复杂模式识别任务中。
三、模式分类模式分类是利用计算机对实例进行分类的技术，包括：1、有监督分类：有监督分类是在已有类别的基础上，利用有标注的训练集进行模式分类，以准确地完成分类任务。
2、无监督分类：无监督分类是利用无标注的训练集，自动对实例进行分类，以完成模式分类任务。
四、模式评估模式评估是用于评估模式识别的准确率的技术，主要采用以下几种方法：1、交叉验证：交叉验证是采用训练集上的一小部分样本，作为检验集，对模式进行评估的方法。
2、正确率：正确率是用来评估模式准确率的一种常用方法，指的是模式识别正确的比例。
3、受试者工作特征曲线：受试者工作特征曲线是采用混淆矩阵进行模式评估的方法，指的是模式识别准确率和模式识别的召回率之间的关系。
机器学习与模式识别的关系与区别
机器学习与模式识别的关系与区别机器学习和模式识别是人工智能领域中两个重要的分支，它们在数据分析、模型构建和问题解决等方面具有显著的作用。
虽然它们有一些共同之处，但也存在一些区别。
本文将就机器学习和模式识别的关系与区别展开论述。
一、机器学习的概念与应用领域机器学习是指通过学习和训练从数据中提取规律和模式，并根据这些规律和模式进行预测和决策的一种方法。
它可以应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。
机器学习的主要任务包括分类、回归、聚类和关联规则挖掘等。
二、模式识别的概念与应用领域模式识别是指通过分析和理解数据中的模式和规律，进而识别和分类出未知数据的一种技术。
它可以应用于图像识别、语音识别、人脸识别等领域。
模式识别的主要任务是根据已知的模式和规律，对未知的数据进行分类和判别。
三、机器学习与模式识别的关系机器学习和模式识别有着密切的联系。
首先，它们都依赖于数据的特征提取和模型构建。
无论是机器学习还是模式识别，都需要通过对数据进行分析和建模来提取数据中的特征和规律，从而实现对数据的处理和识别。
其次，机器学习和模式识别都需要通过训练和学习来实现。
无论是机器学习还是模式识别，都需要依靠大量的数据进行训练和学习，以提高系统的性能和准确性。
再次，机器学习和模式识别都可以应用于数据的分类和预测。
无论是机器学习还是模式识别，最终的目标都是通过对数据的分析和处理，实现对未知数据的分类和预测。
四、机器学习与模式识别的区别机器学习和模式识别在一些方面存在一定的区别。
首先，它们的研究目标不同。
机器学习主要关注算法和模型的设计与改进，以提高系统的性能和准确性；而模式识别更关注对数据模式和规律的识别和理解，以提高对未知数据的判别和分类。
其次，它们的应用领域有所不同。
机器学习广泛应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别等；而模式识别主要应用于图像识别、语音识别等领域。
再次，它们的方法和技术也有所不同。
机器学习主要采用概率统计和优化算法等方法进行模型的构建和学习；而模式识别则主要采用特征提取和模式匹配等方法进行数据的分类和识别。
认知心理学-模式识别
43.5%
38.5%
64.5%
报告成对图形不同的百分 数
陈霖等人（2003）发表在美国科学院学报上的研究发 现，蜜蜂虽然脑子很小，但它能够知觉到图形之间的 拓扑性质差别。
蜜蜂被放置在一个Y形迷宫里，圆圈图形在一侧，S形 在另一侧。虽然在面积、周长和其他非拓扑特征上两 者类似，但它们在拓扑结构上是不同的: 圆圈有一个 洞，而S形则没有。
“特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个“特征 鬼”都有
负责的那个特
其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己
征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其
“认知鬼”——每个“认知鬼”负责一个特殊的模式，它们在倾听“特征
鬼”的喊
发现有关特
叫中搜索自己负责的某个模式的有关特征，一旦
征，就会大喊大叫，发现的特征越多，喊叫声就
拓扑学是数学的一个分支，它主要研究不受形状或大小变 化影响的几何图形或固体物体的特点。
图形的拓扑性质是指在拓扑变换下图形保持不变的性质与 关系。
典型的拓扑性质包括：连通性（connectedness）、封闭 性（closeness）、洞（hole）等。
图形的大小、角度、平行等几何特性在拓扑变换下会发生 变化，因而不是拓扑特征。
四、自上而下加工和模式识别
1、背景和模式识别 字词优势效应：识别一个字词中的字母，比识别一个单独的字母 的正确率要高。 客体优势效应：识别一个客体图形时，图形中的线段要优于识别 结构不严的图形中的同一线段或单独的线段。 构形优势效应：识别一个完整的图形要优于识别图形的某一部分。
Word Superiority Effect
模式识别的重点内容归纳
模式识别的重点内容归纳定义：模式识别是指对表征事物或现象的各种形式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。
主要指用计算机来完成事物的自动识别工作。
机器识别，计算机识别，机器自动识别。
主要应用领域自动检测、字符识别，指纹识别，图像分析与处理、语音识别、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等学科。
模式识别研究目的利用计算机对客观对象进行分类，在一定的决策策略约束下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。
模式识别的主要方法模板匹配、统计方法、句法方法、神经网络模式识别的分类监督分类：(判别分析Discriminant analysis)----将输入的“模式”归入已知的类别中。
非监督分类：（聚类clustering）-----将输入的“模式”归入到划分的未知类别中。
模式识别系统组成1,、图像的获取，通过传感器转化为电信号。
2、预处理包括A\D，二值化、图像平滑、变换、增强、恢复、滤波等，主要指图像处理。
3、特征提取和选择：在测量空间的原始数据通过变换获得在在特征空间中对被识别对象进行分类。
4、分类器设计：分类器设计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，将这些判决规则建成标准库。
5、分类决策：在特征空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。
“模式识别”主要工作就是如何设计一个模式分类器。
其内容归结为：（1）特征提取；（2）学习/训练；（3）分类。
模式识别系统设计步骤1设计目标检测器；2特征选取；3分类器设计；4分类器训练；5性能评估设计周期数据收集(Data collection) 特征选择(Feature Choice)模型选择(Model Choice) 学习训练(Training)性能评价(Evaluation) 计算复杂性(Computational Complexity)。
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312012*********—计科三班—张建
1什么是模式识别？
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等。
2三大核心问题
（1）特征降维
在进行图像的特征提取的过程中，提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂，消耗系统资源，不得不采用特征降维的方法。
所谓特征降维，即采用一个低纬度的特征来表示高纬度。
特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。
特征提取 (extraction)：用映射（或变换）的方法把原始特征变换为较少的新特征
特征选择(selection) ：从原始特征中挑选出一些最有代表性，分类性能最好的特征。
（2）分类识别
分类判别的前提是已知若干个样品的类别以及每个样品的特征，在此基础上才能对待测样品进行分类判别。
对分类问题需要建立样品库。
根据这些样品库建立判别分类函数，这一过程是由机器来实现的，称为学习过程，然后对一个未知的新对象分析它的特征，决定它属于哪一类。
主要的分类器模板匹配分类器、Bayes分类器、几何分类器、神经网络分类器。
（3）聚类
聚类分析前提是已知若干对象和它们的特征，但是不知道每个对象属于哪一类，而且事先并不知道究竟分成多少类，在此基础上用某种相似性度量的方法，把特征相似的归为一类。
主要的聚类算法：顺序聚类、分层聚类、模型聚类。
3几大算法
(1)主成分分析 ( PCA )
PCA）就是基于K-L变换的提取图像特征的一种最优正交线性变换，可以有效去掉一个随机向量中各元素间的相关性。
PCA的目的：寻找能够表示采样数据的最好的投影子空间.
PCA的求解：特征向量常被叫做“主分量”，每个样本被它在前几个主分量上的投影近似表示，U张成的空间称为原空间的子空间，PCA实际上就是在子空间上的投影。
(2) 线性判别分析(LDA)
LDA的思想: 寻找最能把两类样本分开的投影直线.
LDA的目标: 使投影后两类样本的均值之差与投影样本的总类散布的比值最大 .
LDA的求解: 经过推导把原问题转化为关于样本集总类内散布矩阵和总类间散布矩阵的广义特征值（3）K近邻算法（KNN）
待分类对象的类别可以通过在它附近的训练数据的类别来确定，所以采取的策略就是找到离待分类对象最近的 K 个邻居进行分析。
在 KNN 的设计过程中，有四个要点需要注意：1用来对待分类对象所属类别进行评估的数据集合（不一定需要用到整个训练集）；用来计算对象之间相似度的距离或者相似度矩阵（比如，欧式距离，马氏距离等）；K 值的选取；用来确定待分类对象所属类别的方法（比如，距离加权与否）。
（4）K均值算法(K-means)
K-means算法是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。
其步骤如下:1为每一个聚类确定一个初始的聚类中心，这样就有K个聚类中心2将样本集中的样本按照最小距离准则分配到最临近聚3使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中4重复步骤2,3直到聚类中心不再变化。
5结束，得到K个聚类.。