[模式识别及MATLAB实现][杨杰][电子教案(PPT版本)] (2)[64页]
Matlab中的模式识别方法
Matlab中的模式识别方法引言在当今信息爆炸的时代，大量的数据产生和累积对于人们来说已经成为一种常态。
如何从这个庞大的数据集中提取有用的信息，成为了一门重要的学科，即模式识别。
模式识别是一门使用计算机和数学方法来辨识和分类数据的学科，它在众多领域中都有广泛的应用。
而在模式识别领域中，Matlab是一种常用的工具，它提供了丰富的算法和函数库，方便进行各种模式识别任务的实现。
本文将介绍一些常用的Matlab中的模式识别方法。
一、数据预处理在进行模式识别之前，首先需要对数据进行预处理。
数据预处理的目的在于减少噪声和不必要的信息，以提高模式识别的准确性和效果。
Matlab提供了各种数据预处理的函数，比如去除噪声、归一化、特征选择等。
其中，去除噪声是预处理的关键步骤之一，可以通过滤波等方法实现。
归一化是将原始数据转化为一定范围内的值，常用的方法有最大最小归一化、z-score归一化等。
特征选择是指从原始数据中选择有效的特征，以减少冗余信息和降低维度。
常用的特征选择方法有卡方检验、信息增益、互信息等。
二、分类算法分类是模式识别的核心任务，其目的是将数据集分成不同的类别。
在Matlab 中，有多种分类算法可供选择，比如K近邻算法、支持向量机、决策树、随机森林等。
K近邻算法是一种基于实例的分类方法，它通过计算待分类样本与已知样本的距离，来确定其所属类别。
支持向量机是一种二分类算法，它通过在样本空间中找到一个超平面，将不同类别的样本分开。
决策树是一种基于树结构的分类方法，其通过一系列的决策节点和叶节点，来实现对数据的分类。
随机森林是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树，来提高分类的准确性和鲁棒性。
三、聚类算法聚类是模式识别的另一种重要任务，其目的是将数据集中的样本划分成若干个类别，使得同一类别内的样本相似度较高，不同类别之间的样本相似度较低。
在Matlab中，也有多种聚类算法可供选择，比如K均值算法、层次聚类、谱聚类等。
模式识别与MATLAB
模式识别与MATLAB
一、模式识别
模式识别是一种分析和处理不同样式和结构的信息的科学技术，它用
来从特征的测量值中抽取有用的信息，以达到识别、分类或诊断的目的。
模式识别有时也被称为认知计算，是计算机应用领域不可分割的一部分。
模式识别将测量值与特征相比较，根据特征中的信息识别、分类和诊
断目标，并且从许多可能的正确或不正确的模式中确定一个正确的模式。
模式识别多用于图像处理、语音识别、数据挖掘、自然语言处理等领域，
它提供了丰富的技术用于从海量的信息中获取有用的信息，有效地改善了
计算机的智能水平。
MATLAB（Matrix Laboratory）是一款高级编程语言，它被广泛应用
于科学、工程和教育领域，用于进行科学计算、数据可视化、数字信号处理、图像处理和系统建模与仿真等应用。
MATLAB可以快速处理大量矩阵和数据，提供快速、可靠的数值计算。
它的指令和函数可以帮助用户简化复杂的编程任务，可以创建脚本和程序，也可以用图形用户界面（GUI）创建交互式应用程序。
MATLAB一般用于模式识别，可以加速复杂大型数据的处理，并可以
很容易地实现图像识别。
它可以分析图像数据，并对图像中的对象进行识别、分类和诊断。
数字图像处理及MATLAB实现[杨杰][电子教案]第二章
![数字图像处理及MATLAB实现[杨杰][电子教案]第二章](https://img.taocdn.com/s3/m/de4126d1c1c708a1284a4428.png)
距离 像素之间的联系常与像素在空间的接近程度有 关。像素在空间的接近程度可以用像素之间的距 离来度量。为测量距离需要定义距离度量函数。 给定 p, q, r 三个像素，其坐标分别为 ( x, y ), ( s, t ), (u , v) 如果 1） D ( p, q ) ≥ 0( D ( p, q ) = 0 当且仅当 p = q ) 2） D ( p, q ) = D ( q, p ) 3) D ( p, r ) ≤ D ( p, q ) = D (q, r ) 则 D是距离函数或度量。
p 和 q 之间的欧式距离定义为：
De ( p, q) = ( x − s)2 + ( y − t )2
p 和 q 之间的 D4距离（也叫城市街区距离）定义为：
D4 ( p , q ) = x-s + y-t
p 和 q 之间的 D8 距离（也叫棋盘距离）定义为：
D8 ( p, q )=max( x-s ， ) y-t
图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、 图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、 采样和量化。 采样和量化。 图像获取设备由5个部分组成 采样孔， 个部分组成： 图像获取设备由 个部分组成：采样孔， 扫描机构，光传感器， 扫描机构，光传感器，量化器和输出存储 体。 关键技术有：采样——成像技术；量化 成像技术； 关键技术有：采样 成像技术 量化— —模数转换技术。 模数转换技术。 模数转换技术
Sampling
图像的采样
图2.15图像的采样示例 图像的采样示例
Quantization 图像的量化
图2.16图像的量化示例 图像的量化示例
量化等级越多，所得图像层次越丰富， 量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度 分辨率高，图像质量好，但数据量大； 分辨率高，，图像层次欠丰富，灰度分辨 量化等级越少，图像层次欠丰富， 率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差， 率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差， 但数据量小. 但数据量小
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。
使用Matlab进行图像识别与模式识别
使用Matlab进行图像识别与模式识别随着人工智能技术的快速发展，图像识别与模式识别在各个领域的应用变得越来越广泛。
其中，Matlab作为一种强大的科学计算软件，对于图像识别与模式识别问题的解决具有很大的优势。
本文将探讨如何使用Matlab进行图像识别与模式识别。
首先，我们需要了解图像识别与模式识别的基本概念。
图像识别是指通过计算机对图像进行处理和分析，从而达到对图像内容的识别和理解的过程。
而模式识别则是指通过对数据或图像中的模式进行观察、分类和描述，从中发现有意义的信息，并进行进一步的应用和分析。
在实际应用中，图像识别和模式识别常常密不可分，两者相辅相成。
在Matlab中进行图像识别与模式识别，我们可以利用其强大的图像处理和机器学习工具箱。
首先，我们需要对图像进行预处理，即对图像进行滤波、增强和去噪等操作，以便提取出感兴趣的特征信息。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，如imfilter、histeq和medfilt2等，可以帮助我们完成这些操作。
例如，可以使用imfilter函数对图像进行平滑处理，从而降低图像的噪声。
接下来，我们需要对图像进行特征提取，即从图像中提取出表达图像内容的特征向量。
Matlab中的图像特征提取工具箱提供了丰富的特征提取函数，如HOG、SURF和SIFT等，可以帮助我们从图像中提取出纹理、形状和颜色等特征。
这些特征可以作为图像的表征，用于后续的分类和识别任务。
在得到了图像的特征表示之后，我们需要使用机器学习算法对图像进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、K最近邻算法（KNN）和人工神经网络（ANN）等。
这些算法在Matlab中都有相应的实现，可以直接调用进行分类和识别。
例如，可以使用svmtrain函数对提取出的图像特征进行训练，并使用svmclassify函数对新的图像进行分类。
除了传统的机器学习算法，深度学习算法在图像识别与模式识别中也具有重要的作用。
模式识别电子教案
模式识别电子教案教案标题：模式识别电子教案教案概述：本教案旨在帮助学生学习和理解模式识别的基本概念和原理，并通过电子教学工具提供互动和实践的机会。
通过本教案的学习，学生将能够掌握模式识别的基本概念、方法和应用，并能够运用所学知识解决实际问题。
教学目标：1. 理解模式识别的基本概念和原理；2. 掌握常见的模式识别方法和技术；3. 能够应用所学知识解决实际问题；4. 培养学生的分析和解决问题的能力；5. 提高学生的信息技术应用能力。
教学重点：1. 模式识别的基本概念和原理；2. 常见的模式识别方法和技术；3. 实际问题的应用。
教学难点：1. 模式识别方法的选择和应用；2. 实际问题的分析和解决。
教学准备：1. 电子教学工具（如电脑、投影仪等）；2. 互联网连接；3. 教学课件和案例分析。
教学过程：一、导入（5分钟）1. 利用图片或视频引入模式识别的概念，激发学生的兴趣和思考。
二、知识讲解（20分钟）1. 介绍模式识别的定义和基本原理；2. 解释常见的模式识别方法和技术，如统计模式识别、神经网络等；3. 展示相关案例，说明模式识别在实际中的应用。
三、案例分析（15分钟）1. 提供一个实际问题的案例，要求学生运用所学知识进行分析和解决；2. 引导学生思考如何选择合适的模式识别方法，并进行实际操作。
四、小组讨论（15分钟）1. 将学生分成小组，让他们共同讨论案例分析的结果和解决方案；2. 鼓励学生积极交流和分享自己的观点和思路。
五、总结归纳（10分钟）1. 对本节课的重点内容进行总结和归纳；2. 强调模式识别的重要性和应用价值；3. 鼓励学生继续深入学习和探索相关领域。
六、作业布置（5分钟）1. 布置相关的阅读和实践作业，巩固所学知识；2. 提供相关资源和参考资料。
教学延伸：1. 鼓励学生参与相关竞赛和实践项目，提升实际应用能力；2. 推荐相关的学术研究和领域前沿的阅读材料。
教学评估：1. 课堂参与度和表现；2. 作业完成情况和质量；3. 实践项目或竞赛成绩。
数字图像处理及MATLAB实现[杨杰][电子教案]第1章
1.4.1数字图像处理的应用
军事公安方面的应用
13
图1.19 交通监控
(Applications and Development of Digital Image Processing )
1.4.1数字图像处理的应用
图1.20 人眼虹膜识别系统
(Applications and Development of Digital Image Processing )
1.3 数字图像处理的主要研究内容
（Research Areas in Digital Image Processing）
1.4数字图像处理的应用和发展
(Applications and Development of Digital Image Processing )
1.1.1 数字图像与数字图像处理
1.4.1数字图像处理的应用
生物医学工程方面的应用
图 1.6 SARS 冠状病毒图像
(Applications and Development of Digital Image Processing )
1.4.1数字图像处理的应用
图 1.7 医学超声成像
(Applications and Development of Digital Image Processing )
数字图像处理
武汉理工大学 信息学院
第1章 概述(Introduction )
1.1 数字图像处理及特点 （(Characteristics and Processing of Digital Image) ） 1.2 数字图像处理系统
(System of Digital Image Processing）
1.4.1数字图像处理的应用
《模式识别与MATLAB》课件
支持向量机
01
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，主要用于分类 和回归分析。
02
SVM通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现 分类，这个决策边界被称为超平面。
03
SVM使用核函数将输入特征映射到高维空间，使得数据点在空间中更 容易被分隔。
04
SVM具有较好的泛化性能和鲁棒性，适用于解决各种分类问题。
05
Matlab中的模式识别实例
手写数字识别
总结词
通过训练，让机器学会识别手写数字， 是模式识别领域中一个经典的任务。
VS
详细描述
手写数字识别是利用计算机技术识别手写 数字的一种技术。在Matlab中，可以使 用内置的函数和工具箱来实现手写数字的 识别。首先，需要收集大量的手写数字图 片作为训练数据，然后使用这些数据训练 分类器。训练完成后，分类器就可以对新 输入的手写数字图片进行识别。
随着硬件技术的发展，模式识别的实时性将得到进一步提升， 满足实时监测、控制等应用需求。
随着人工智能伦理问题的关注度提升，模式识别的可解释性将 成为一个重要研究方向，以解决人工智能决策过程的黑箱问题
。
Matlab在模式识别中的前景
集成化
Matlab将继续发挥其集成化优势，为模式 识别研究者提供更完善、更便捷的开发环
CHAPTER
02
模式识别的基本概念
特征提取
特征选择
选择与分类任务最相关的特征，排除 无关或冗余特征。
特征变换
通过线性或非线性变换，将原始特征 转换为更有利于分类的新特征。
分类器设计
监督学习
基于已知类别的训练数据设计分类器 。
无监督学习
在没有类别信息的情况下，对数据进 行聚类或降维。
[模式识别及MATLAB实现][杨杰][电子教案(PPT版本)] (5)[56页]
个区域，一个属于，i 另一个属于i 。再考察另一个决策的
判别函数d j (X ) WjT X ，（j ）i 其决策面WjT X 0 同样把特
征空间划分成两个区域，一个属于，j 另一个属于
。这两
j
个决策面分别确定的i和 j类型区域可能会有重叠，这个
重叠区域不能由这两个判别函数确定类别。同样，i和 j
外的判决函数 d j (X )的值。若 dj(X ) 0 ，j i 才能确定。所以 此时判决规则为
•
如果 di (X ) 0 d j ( X ) 0
j i 则 X i 。
（4-7）
Page 9
• 二、i / j 两分法
•
i / j 两分法的基本思想是对 c 个类别中的任意两个类
别和i j建立一个判别函数 dij (X，) 决策面方程 dij (X ) ，0 能
把i和 j 两个类别区分开，但对其他类别的分类则不提
供任何信息。因为 c 个类别中，任取两个类别的组合数为
，c(c 1) / 2
•即
•
dij (X ) WijT X
• 此时，判别函数具有性质
，i, j 1,2,....c
（4-8）
•
dij ( X ) d ji ( X )
（4-9）
• 每个判别函数具有以下功能
，将属于 i 类的模式与其余不属于i 类的模式分开。对于
c类问题，如果样本模式是完全线性可分的，则需要c 1个独 立的判别函数。为了方便，可建立 c 个判别函数，形如
Page 5
•
， di ( X ) WiT X
i 1, 2, ，c
（4-5）
• 其中，每一个判别函数具有以下功能
•
Matlab中的模式识别系统设计与实现
Matlab中的模式识别系统设计与实现一、介绍在计算机科学和人工智能领域，模式识别是一种重要的技术，它可以用于自动识别和分类不同的模式或对象。
Matlab作为一种强大的数值计算和科学计算软件，不仅被广泛用于数据处理和分析，也被应用于模式识别系统的设计和实现。
二、模式识别概述模式识别是一种研究和应用统计理论、计算机科学和机器学习等方法的交叉学科。
其主要目标是通过对数据样本进行分析和学习，建立起一个可以自动识别和分类新样本的系统。
在现实生活中，我们可以使用模式识别来解决许多实际问题，如人脸识别、声音识别和手写体识别等。
三、Matlab在模式识别中的应用由于其强大的矩阵运算和数据处理能力，Matlab成为实现模式识别系统的理想工具之一。
Matlab提供了一系列丰富的函数和工具箱，可以帮助我们实现从数据预处理到特征提取、分类和测试等一系列步骤。
1. 数据预处理在构建模式识别系统之前，通常需要对原始数据进行预处理，以提高系统的鲁棒性。
Matlab提供了一些重要的函数和工具，如数据清洗、数据平滑和降噪等，用于处理和准备原始数据。
此外，Matlab还支持其它功能，如数据拟合和插值，用于填充丢失的数据。
2. 特征提取特征提取是模式识别系统中的一个关键步骤，其目的是从原始数据中提取出具有代表性的特征向量。
在Matlab中，我们可以使用多种方法和技术来实现特征提取，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和小波变换等。
这些方法可以帮助我们选择和提取最相关的特征，从而增强模式识别系统的性能。
3. 分类和测试在特征提取之后，我们需要通过设计合适的分类器来对模式进行分类。
Matlab提供了一系列强大的分类和回归算法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）和人工神经网络（ANN）等。
这些算法可以根据特征向量的模式将其分配到正确的类别中。
四、案例研究为了更好地理解Matlab在模式识别系统中的应用，我们以人脸识别为例进行案例研究。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
rop,[32,24]); 其中像素0表示有数字笔 画，像素1表示无数字笔 画。归一化后的数字图像 矩阵如图：
（a）数字“2”的点阵
（b）数字“4”的点阵
图9-7数字图像归一化
Page 12
模式识别的工程应用
字符图像的特征提取
3. 特征提取
本节采用基于局部
特征的粗网格特征法对
字符图像进行特征提取，
分割后的数字图像如图9-5所示。
图9-5数字图像分割
Page 9
模式识别的工程应用
字符图像的特征提取
4）单字符边缘裁剪
第一步：找到分割后单字符图像的上下左右边界，以便后续图像 的扫描。
第二步：找到数字字符的左边界，即自左至右对图像进行逐列扫 描，当遇到第一个黑色像素(0)时停止扫描，保存第一次出现黑色像 素点的列标。
Page 3
模式识别的工程应用
9.1基于BP神经网络的手写数字识别
• 数字识别是模式识别领域中的重要研究方向 之一，它是字符识别的基础，其目的是把图 像识别成文字。
• BP神经网络是基于误差反向传播算法，是目 前应用最广泛的神经网络模型之一，它通过 不断调整输出层到隐含层、隐含层到输入层 间的连接权值实现分类器最优化。
模式识别的工程应用
字符图像的特征提取
1.数字字符的输入
本节中实验样本采用经投影
仪输入的100张手写数字图片（见
图9-2），每张图片包含数字0~9
的50个手写数字，将其中60张图
片作为训练样本，剩余40张作为
测试样本，这样每类数字训练样
图9-2数字图像样本
本就有300个，每类测试样本有200个。
2. 图像预处理
图9-3数字图像灰度化
其中，Img为原始样本图像矩阵，灰度化后的结果如
图9-3所示。
Page 7
模式识别的工程应用
字符图像的特征提取
2）字符图像二值化处理 二值化处理是把图像中像素根据灰度值处理成黑白两 种灰度。调用MATLAB的im2bw函数实现图像的二值化 ，其形式如下： ImgBw = im2bw(ImgGray,graythresh(ImgGray)) 其中，ImgGray为灰度图像，graythresh为阈值函数。
模式识别的工程应用
BP神经网络设计
1）确定输入神经元的个数 4）隐含层神经元个数
神经网络的输入即为各字
m为隐含层节
符的特征向量，即48个。
点数，n为输入
2）确定输出层神经元个数 层节点数，l为
输出神经元个数定为10个， 输出层节点数，
000001表示一类，000010表 a为常数。最终
示另一类，依次类推。
Page 4
模式识别的工程应用
整体方案设计
学习阶段：
读入数字图 输入 数字图像预
像训练样本
处理
数字图像特 征提取
训练输 出
BP神经网络训练
分类器
期望输出
识别阶段：
读入数字图 输入 数字图像
像测试样本
预处理
数字图像 特征提取
BP神经网络 识别
识别结果
Page 5
图9-1 BP神经网络分类器的数字识别设计方案
第 9 章 模式识别的章背景
• 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。
Page 8
图9-4 数字图像二值化
模式识别的工程应用
字符图像的特征提取
3）单字符分割 由于待处理的数字字符图像一般会含有多个数字或一 些无关物体，为了从图像中找到待识别的数字字符，需 要对二值化后的图像进行分割来定位和分离出单个字符 ，以便对单个字符进一步处理。本节采用基于连通域的 分割方法对数字图像进行分割。
确定隐含层神经元为15个。
3）隐含层层数
5）激活函数的确定
本节BP神经网络只设置1 本节采用S型函数（Sigmoid
1）字符图像灰度化处理
为降低运算复杂性，需要将三维图像矩阵压缩
到二维进行处理，通常是对图像进行灰度化处理。
Page 6
模式识别的工程应用
字符图像的特征提取
调用MATLAB中的灰度处理 函数rgb2gray对数字图像进行灰 度化，其计算公式如下：
Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B
该公式的MATLAB调用形式为： ImgGray = rgb2gray(Img)
g(x, y) f (x, y) x [u 0.5] y [v 0.5]
其中，[...]表示求整。
Page 11
模式识别的工程应用
字符图像的特征提取
调用MATLAB的imresize 函数对边缘裁剪后的数字
字符图像进行归一化处理，
使归一化后的图像为个像 素：
ImgNorm=imresize(EdgeC
第三步：在图片的边界范围内，按照第
二步的方法，分别从右至左、从上至下、
从下至上逐行逐列扫描图像来获取数字字 符的边界所在行列right,upper,down。
图9-6数字图像边缘裁剪
第四步：根据第二、三步扫描到的字符边界点坐标，再调用分割 函数imcrop对单字符分割后的图片进行边缘剪裁。
Page 10
• 模式识别（Pattern Recognition）指的是通过计算机用 数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，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。
Page 2
模式识别的工程应用
9.1基于BP神经网络的手写数字识别 9.2基于朴素贝叶斯的中文文本分类 9.3 基于PCA和SVM的人脸识别 9.4基于隐马尔科夫模型的语音识别
模式识别的工程应用
字符图像的特征提取
5）字符归一化处理 为了减少字符大小不一对特征提取带来的影响，必 须对字符点阵进行归一化处理。 最近邻插值算法的思想是选择离它所映射到的位置 最近的输入像素的灰度值为插值结果。若几何变换后输 出图像上坐标为的像素点在原图像上的对应值坐标为， 则最近邻插值公式为：
基本思路是先将待识别
的字符进行归一化为个（a）字符“2”的网格数字特征 （b）字符“4”的网格数字特征
像素，再等分成个网格，
图 9-8 网格特征矩阵
每个网格有个像素。然后依次计算每个网格内黑像素（ 或白像素）的数量从而得到一个以数值表示的维网格特
征，将该特征矩阵转化为作为后续数字识别的输入。
Page 13