图像理解-识别
基于深度学习的图像语义理解与识别技术研究
基于深度学习的图像语义理解与识别技术研究图像语义理解与识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在使计算机能够对图像进行深入的理解并准确地识别图中的内容。
而随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像语义理解与识别技术在近年来取得了显著的进展。
本文将针对该任务进行探讨和研究。
首先，为了实现基于深度学习的图像语义理解与识别，我们需要构建一个强大的图像特征提取器。
传统的方法通常利用手工设计的特征描述符，如SIFT、HOG等。
然而，这些方法的性能通常受限于图像中的光照、尺度、旋转等因素。
而基于深度学习的方法可以通过在大规模数据集上进行训练，自动学习图像中的抽象特征表示。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN可以有效地从图像中提取局部和全局特征，而RNN则可以对图像的上下文信息进行建模。
通过结合这两种网络，我们可以构建一个深度学习模型，用于高效地提取图像的语义特征。
其次，在实现图像语义理解与识别的过程中，我们需要为模型提供足够的训练数据。
这一点在深度学习中尤为重要，因为深度学习模型通常需要大量的数据来进行训练。
为了解决数据稀缺的问题，一种常用的方法是利用数据增强技术来扩充训练数据集。
数据增强技术通过对原始图像进行旋转、平移、缩放、翻转、增加噪声等操作，生成一系列不同的图像样本。
这样可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
此外，在进行图像语义理解与识别的任务中，我们还需要选择合适的损失函数来评估模型的性能。
常用的损失函数包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。
在深度学习中，交叉熵损失函数通常用于多分类问题，它可以衡量模型的输出与真实标签之间的距离。
而均方误差损失函数通常用于回归问题，它可以衡量模型的输出与真实值之间的差异。
通过选择合适的损失函数，我们可以训练出具有良好泛化能力的图像语义理解与识别模型。
除了上述方法，近年来还涌现出一些新的技术和方法来进一步提升图像语义理解与识别的性能。
图像识别入门指南
图像识别入门指南随着人工智能的飞速发展，图像识别作为一项重要的技术领域，变得越来越受到关注。
无论是在医疗、安防还是智能驾驶等领域，图像识别都发挥着重要作用。
本文将为大家介绍图像识别的基本概念、方法和应用，帮助读者踏入这个引人入胜的领域。
一、概述图像识别是指通过计算机算法对图像进行分析和理解，从而识别出图像中的特定目标或信息。
它是从计算机视觉领域发展而来，利用模式识别、机器学习等技术手段，实现了计算机对图片、视频等多媒体信息的自动分析与解释。
二、基本方法1. 特征提取特征提取是图像识别的第一步，它将图像中的重要信息转化为计算机可以理解的数据形式。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、边缘特征等。
通过选择适当的特征提取方法，可以使得图像的特征更加明显，为后续的识别操作提供更好的基础。
2. 分类器分类器是图像识别的核心，它是根据图像的特征来判断图像所属类别的模型或算法。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
其中，CNN是目前最为流行的分类器之一，它能够通过学习大量图像数据自动提取特征，并进行准确的分类。
3. 目标检测目标检测是图像识别的一个重要应用领域，它主要是在图像中寻找和定位特定目标。
常用的目标检测方法有滑动窗口法、区域建议法等。
通过目标检测技术，可以实现对图像中多个目标的同时检测和识别，提高系统的准确性和效率。
三、应用领域1. 医疗影像分析图像识别在医疗领域的应用越来越广泛，如肿瘤检测、病理分析等。
通过对医疗影像进行图像识别，可以帮助医生发现潜在的疾病和异常情况，提高疾病的早期诊断和治疗效果。
2. 智能安防图像识别在智能安防系统中发挥着重要作用。
通过对视频监控图像的分析和识别，可以实现对异常行为的实时监控和预警。
同时，还可以对重要区域进行智能识别，方便安防人员的管理和布防。
3. 自动驾驶自动驾驶技术是目前的热门研究领域之一，而图像识别在其中扮演着至关重要的角色。
通过对实时采集的图像进行识别和分析，可以实现对周围环境的感知和判断，提高自动驾驶系统的安全性和准确性。
自动驾驶汽车中的图像识别与场景理解
自动驾驶汽车中的图像识别与场景理解自动驾驶汽车技术的发展为我们带来了诸多便利和安全性，而其中一个关键的技术要素就是图像识别与场景理解。
这项技术通过使用摄像头和传感器来收集周围环境的图像和数据，并通过图像处理和机器学习算法来识别和理解这些图像，为自动驾驶汽车提供感知和决策的能力。
图像识别是自动驾驶汽车中实现场景理解的基础。
通过使用计算机视觉技术，自动驾驶汽车能够对道路上的各种对象进行识别和分类，如车辆、行人、交通标志等。
这些识别结果为自动驾驶汽车提供了周围环境的详细信息，可以帮助车辆判断前方是否有障碍物或其他危险。
为了实现高精度的图像识别，自动驾驶汽车使用了深度学习技术。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法，通过层层叠加的神经网络来自动提取和学习图像特征。
在图像识别中，深度学习模型能够学习到更加丰富和抽象的特征表示，并且具有良好的泛化能力，可以适应各种不同场景的图像。
除了图像识别，场景理解还需要对图像中的物体和动作进行解析和理解。
自动驾驶汽车通过分析图像中的物体间的关系和动作的轨迹来推测场景的发展趋势和可能的危险情况。
例如，通过识别行人和车辆的相对位置和运动状态，自动驾驶汽车可以判断行人是否有可能前往道路等情况。
为了实现更高水平的场景理解，自动驾驶汽车还利用了其他传感器数据的辅助信息。
例如，通过激光雷达和毫米波雷达等传感器可以获取道路的距离和形状等信息，进一步辅助图像识别和场景理解。
这种多模态数据的融合可以提供更准确的场景理解，增强自动驾驶汽车的感知和决策能力。
然而，要实现准确的图像识别和场景理解仍然面临一些挑战。
首先，自动驾驶汽车需要处理大量的图像数据，这对计算和存储资源提出了很高的要求。
其次，不同的场景和环境可能存在丰富的变化和复杂性，如不同的天气条件、光照变化等，这可能会影响图像识别和场景理解的准确性。
此外，确保图像识别和场景理解的实时性和可靠性也是一个挑战。
为应对这些挑战，研究人员和工程师们正在开展广泛的研究和实践。
图像语义理解技术在智能图像识别技术中的应用
图像语义理解技术在智能图像识别技术中的应用一、引言随着计算机和网络技术的迅猛发展，图像处理和图像识别技术也日益成熟。
图像语义理解技术作为图像处理领域的重要分支，在智能图像识别中发挥着重要作用。
本文将从相关概念、技术原理和应用实例等角度，分析图像语义理解技术在智能图像识别技术中的应用。
二、相关概念1、智能图像识别技术智能图像识别技术是指计算机通过处理数字图像的时空特征和色彩信息，对图片中的对象、场景、特征进行识别和分析。
它主要应用于监控安全、智能交通、医学影像、机器人视觉、智能家居、虚拟现实等领域。
2、图像语义理解技术图像语义理解技术是指对图像中的对象、场景、特征进行基于语义的分类、识别、理解和描述。
通过深度学习、神经网络等技术，将图像特征提取、特征降维、分类识别、语义理解等过程进行自动化、智能化。
三、技术原理图像语义理解技术主要基于深度学习、神经网络等技术实现。
其原理包括：1、图像预处理图像预处理包括图像特征提取、特征降维和图像增强等过程。
其中，特征提取是指从图像中提取有用的特征或者特征组合，突出图像的关键特征；特征降维是指将高维的图像特征降低到低维，提高特征提取的效率；图像增强是指对图像进行滤波、锐化、去噪等处理，提高图像质量。
2、深度学习深度学习是指通过搭建多层神经网络，实现对大量数据的自动表示和分析。
在图像语义理解技术中，深度学习主要应用于图像特征的表示和分类识别。
3、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种深度学习模型，主要应用于图像识别。
它通过卷积、池化、全连接等操作，实现图像信息的自动提取和特征学习。
在图像语义理解技术中，卷积神经网络主要用于图像特征提取和表征学习。
4、循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理时序数据的神经网络。
在图像语义理解技术中，循环神经网络主要用于图像中的文本信息提取、自然语言理解和图像描述等任务。
四、应用实例1、视觉qa视觉qa是指通过问答的形式，向计算机提问关于图像内容的问题，计算机通过对图像的语义理解和自然语言处理对问题进行回答。
图片识别原理
图片识别原理图片识别是一种通过计算机视觉技术，将图像中的内容转换成可识别的数据的过程。
它可以帮助计算机理解图像中的信息，并进行相应的处理和分析。
图片识别的原理涉及到多个领域的知识，包括图像处理、模式识别、机器学习等。
在本文中，我将介绍图片识别的原理及其相关技术，希望能为您对这一领域有更深入的了解。
首先，图片识别的原理主要包括图像获取、特征提取、特征匹配和分类识别四个步骤。
在图像获取阶段，我们需要通过摄像头或者其他设备获取图像数据，并将其转换成数字信号。
然后，在特征提取阶段，我们需要从图像中提取出能够代表图像特征的信息，比如颜色、纹理、形状等。
接着，在特征匹配阶段，我们需要将提取出的特征与已知的特征进行比对，以找出图像中的对象或者场景。
最后，在分类识别阶段，我们需要根据匹配结果对图像进行分类识别，从而得到最终的识别结果。
在实际的应用中，图片识别涉及到多种技术和方法。
其中，深度学习技术在近年来得到了广泛的应用。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络结构来学习图像数据的特征，并进行识别和分类。
深度学习技术在图片识别领域取得了很大的突破，能够处理复杂的图像数据，并取得比传统方法更好的识别效果。
除了深度学习技术，还有一些其他的图片识别技术，比如基于特征的方法、基于模型的方法等。
这些方法在不同的场景下有着各自的优势和局限性，需要根据具体的应用需求来选择合适的方法。
总的来说，图片识别是一项涉及多个学科领域的复杂任务，它需要利用图像处理、模式识别、机器学习等多种技术手段来实现。
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，图片识别的应用范围将会越来越广泛，带来更多的便利和效益。
希望本文能够帮助您对图片识别的原理有所了解，同时也能够为您在相关领域的学习和研究提供一些参考。
图片识别是一个充满挑战和机遇的领域，相信在不久的将来，它将会为我们的生活和工作带来更多的改变和进步。
图像识别技术的使用方法与实现原理
图像识别技术的使用方法与实现原理图像识别技术是一种通过计算机对图像进行分析和理解的方法，它可以识别并区分出图像中的不同对象、场景和特征。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别在各个领域中得到了广泛的应用，如人脸识别、物体检测、病变诊断等。
本文将以图像识别技术的使用方法和实现原理为主线，为读者介绍图像识别技术的基本概念、算法、应用和发展趋势。
一、图像识别技术的基本概念与分类图像识别技术是一种利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析的方法。
它的基本概念包括图像的采集、预处理、特征提取和分类等步骤。
首先，我们需要获取原始图像，可以通过传感器、摄像头等设备采集图像数据。
然后，对图像进行预处理，包括去噪、灰度化、尺寸调整等操作，以提高图像的质量和可处理性。
接下来，我们需要从图像中提取有用的特征，如边缘、纹理、颜色等，这些特征可以用来描述和区分不同的图像对象和场景。
最后，我们可以使用分类算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对图像进行分类和识别。
图像识别技术根据识别的对象和场景可以分为多个类别。
常见的图像识别技术包括人脸识别、物体检测、文字识别等。
其中，人脸识别技术是一种用来识别和验证人类面部特征的方法，它广泛应用在安全控制、身份认证等领域。
物体检测技术是一种用来检测和识别图像中特定物体的方法，它可以应用在智能交通、无人驾驶等领域。
文字识别技术是一种用来将图像中的文字提取和识别的方法，它可以应用在自动化文档处理、图书数字化等领域。
二、图像识别技术的实现原理与算法图像识别技术的实现原理主要依赖于图像的特征提取和分类算法。
特征提取是图像识别的关键步骤之一，它的目的是从图像中提取有用的特征以支持分类和识别。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。
边缘检测是一种基于图像亮度的变化来确定物体轮廓的方法，常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny等。
角点检测是一种用来检测图像中角点（即图像亮度变化明显的点）的方法，常用的角点检测算法包括Harris、SIFT等。
了解图像识别和处理的基本原理和算法
了解图像识别和处理的基本原理和算法图像识别和处理是计算机视觉领域的重要研究方向，它涉及到对图像进行分析、理解和处理的技术和方法。
本文将介绍图像识别和处理的基本原理和算法。
一、图像识别的基本原理图像识别是指通过计算机对图像进行分析和理解，从而识别出图像中的对象、场景等信息。
其基本原理包括以下几个方面：1. 特征提取：特征是图像中的一些具有代表性的属性或者模式，通过提取这些特征可以描述图像的内容。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取可以通过局部特征描述子（如SIFT、SURF等）或者深度学习模型（如卷积神经网络）来实现。
2. 特征匹配：将待识别图像的特征与已知图像库中的特征进行匹配，找出最相似的图像。
匹配算法可以使用最近邻算法、支持向量机等。
3. 分类器训练：通过使用已标注的图像数据集来训练分类器，使其能够自动学习图像的特征和类别之间的关系。
常用的分类器包括支持向量机、随机森林、深度学习模型等。
二、图像处理的基本原理图像处理是指对图像进行各种操作和变换，以改善图像的质量、增强图像的特征或者提取图像中的有用信息。
其基本原理包括以下几个方面：1. 图像增强：通过对图像的亮度、对比度、颜色等进行调整，使图像更加清晰、鲜艳。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸等。
2. 图像滤波：通过对图像进行滤波操作，去除噪声、平滑图像或者增强图像的边缘等。
常用的图像滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
3. 图像分割：将图像分成若干个不同的区域或者对象，以便进一步分析和处理。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测等。
4. 特征提取：提取图像中的特征以描述图像的内容。
常用的特征包括边缘、纹理、形状等。
特征提取可以通过使用滤波器、边缘检测算法等实现。
三、图像识别和处理的常见算法在图像识别和处理领域，有许多经典的算法被广泛应用。
以下是其中一些常见的算法：1. SIFT算法：尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种用于图像特征提取和匹配的算法。
图像识图知识点总结
图像识图知识点总结图像识别的应用十分广泛，包括人脸识别、车牌识别、物体识别、手势识别、文字识别等。
在实际应用中，图像识别技术可以用于安防监控、智能交通、医疗诊断、工业质检、无人驾驶等领域。
图像识别的发展不仅推动了人工智能技术的进步，也为各行业提供了更多的发展机遇。
一、图像识别的基本原理图像识别的基本原理是利用计算机视觉技术对图像进行特征提取和分类。
图像特征提取是指从图像中提取出有代表性的特征，用于描述图像的内容和结构。
常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征等。
图像分类是指利用提取的特征对图像进行分类和识别。
常用的图像分类算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、K近邻(KNN)等。
图像识别的基本原理可以分为以下几个步骤：1.图像获取：利用相机、摄像头等设备获取图像。
2.图像预处理：对获取到的图像进行去噪、增强、尺寸标准化等处理，以提高后续处理的效果。
3.特征提取：从预处理后的图像中提取出具有代表性的特征，用于描述图像的内容和结构。
4.特征表示：对提取的特征进行合适的表示和编码，以便于后续的分类和识别。
5.分类识别：利用提取的特征对图像进行分类和识别，以实现对图像的自动识别和理解。
二、图像识别的关键技术图像识别的关键技术包括特征提取、特征表示和分类识别三个方面。
1.特征提取技术特征提取是图像识别的基础，它的好坏直接影响了后续的分类和识别效果。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、灰度共生矩阵、Gabor滤波器、边缘检测算子等。
其中，颜色直方图是用来描述图像的颜色分布特征，灰度共生矩阵是用来描述图像的纹理特征，Gabor滤波器是用来描述图像的纹理和形状特征，边缘检测算子是用来描述图像的边缘特征。
这些特征提取方法可以有效地提取出图像的重要特征，用于后续的特征表示和分类识别。
2.特征表示技术特征表示是对提取的特征进行合适的表示和编码，以便于后续的分类和识别。
常用的特征表示方法包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、小波变换、局部二值模式(LBP)等。
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图像理解与模式识别1．模式识别的基本概念以及模式识别在图像识别中的位置什么是模式呢?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否相似，都可以称之为模式。
模式识别就是根据观察到的事物的模式对事物进行分类的过程。
在图像识别技术中，模式识别占有核心的地位。
所以的图像处理技术都是为了更好地进行模式识别做准备。
模式识别是图像识别的实质性阶段。
有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法，与此相应的模式识别系统都由两个过程所组成，即设计和实现。
设计是指用一定数量的样本(叫做训练集或学习集)进行分类器的设计。
实现是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。
图 6-2 模式识别系统的基本构成模式识别系统（如图6-2）中，信息获取和预处理部分大致可以与图像的获取与处理对应。
一般情况下，模式识别技术主要包含“特征提取和选择”和“分类器的设计”。
近几十年来，模式识别技术发展很快。
然而，发展较成熟、应用较广泛的主要是统计模式识别技术。
本节将主要介绍统计模式识别技术主要内容，并对其它模式识别技术如结构模式识别、模糊模式识别方法、神经网络识别方法加以概述。
2. 统计模式识别从一个广义的角度看，模式识别可以看成是一种机器学习的过程。
按照机器学习过程的性质，可以将模式识别方法分成有监督的模式识别方法和非监督的模式识别方法，后者又称为聚类分析方法。
这两种方法在图像识别中都有广泛的应用。
（1）有监督的模式识别方法从识别技术的基本思路和方法看，有监督的模式识别可以分成两类：基于模型的方法和直接分类的方法。
基于模型的方法的基础是贝叶斯(Bayes)决策理论方法，它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义，是统计模式识别中的一个基本方法，用这个方法进行分类时要求：①各类别总体的概率分布（即所谓的先验概率和类条件概率）是已知的；②要决策分类的类别数是一定的。
假设要研究的分类问题有c个类别，各类别状态用ωi来表示，i＝1，2，…，c；对应于各个类别ωi出现的先验概率P(ωi)以及类条件概率密度函数p(x|ωi)是已知的。
如果在特征空间已观察到某一向量x，那么应该把x分到那一类中去才最合理呢?最基本的想法是根据观察到的信息，选择适当的分类策略，使分类可能出现的错误最少，即：如果对于任意j≠i，都有P(ωi|x) > P(ωj|x)，则将x归入类ωi 这就是“最小错误率的贝叶斯决策”。
一个例子是国际体育联合会对运动员兴奋剂检查的策略。
由于对服用兴奋剂的运动员发生漏检，最多只是丧失某一次比赛的结果的公平；而错怪没有服用兴奋剂的运动员有可能毁掉这个运动员的整个运动生涯。
所以，当出现疑问时，国际体育联合会的原则是：宁可使一千人漏网，也不能错怪一个好人。
类似的思想体现在模式识别中，便是“基于最小风险的贝叶斯决策”。
设λ(αi|ωj)是将ωj类中的样本归入αi类所带来的损失，则当观察到x时，将x归入αi类的风险可以定义为：。
最小风险的贝叶斯决策就是把x归入使最小的类中，即：如果对于任意j≠i，都有R(αi| x) < R(αj| x)，则将x归入类ωi。
基于模型的识别技术中，关键就是要估计概率密度函数。
其方法可分为参数估计和非参数估计两类。
在许多实际问题中，由于样本特征空间的类条件概率密度的形式常常很难确定，利用Parzen窗等非参数方法估计分布又往往需要大量样本，而且随着特征空间维数的增加所需样本数急剧增加。
由此，在实际问题中，我们往往不去恢复类条件概率密度，而是利用样本集直接设计分类器。
具体说就是首先给定某个判别函数类，然后利用样本集确定出判别函数中的未知参数。
这类方法就是有监督的模式识别方法中的另一类重要的方法：直接分类方法。
这类方法有3个要素：分类函数的类型（线性还是非线性）、分类目标函数、优化算法。
下面分别介绍线性判别函数法和非线性判别函数法。
线性判别函数法利用一类较为简单的判别函数。
它首先假定判别函数g(x)是x的线性函数，即g(x)＝wTx十w0，对于c类问题，可以定义c个判别函数。
这里关键的问题是如何利用样本集求得w 和w0。
不同的实际情况，往往提出不同的设计要求。
这些设计要求，在数学上一般表现为特定的函数形式，我们称之为准则函数。
“尽可能好”的结果相应于准则函数取最优值。
这实际上是将分类器设计问题转化为求准则函数极值的问题了，这样就可以利用最优化技术解决模式识别问题。
线性判别函数法的代表有：Fisher线性判别法、感知准则函数法。
③Fisher线性判别法应用统计方法解决模式识别问题时，一再碰到的问题之一是维数问题。
在低维空间里解析上或计算上行得通的方法，在高维空间里往往行不通。
因此，降低维数有时就成为处理实际问题的关键。
Fisher准则函数的基本思想是，构造评价函数，使得当评价函数最优时，被分类的类别之间的距离尽可能大，同时各类内部样本间距离尽可能小。
下式就是Fisher准则函数：式中分子代表类间距离；分子代表类内离散度。
分类器的设计过程就是通过已知样本求得w和w0使JF(w)取得最大值。
④感知准则函数法：设有一组样本y1，y2，···，yn，其中yn 是规范化增广样本向量，我们的目的是找一个解向量a*，使得显然，对于线性可分情况，问题才有解：为此这里首先考虑处理线性可分问题的算法。
现在先构造这样一个准则函数式中求和是对所有被权向量a错分的样本进行的。
当y被错分时就有：－aTy≥0，因此，上式中的，JP(a)总是大于等于0。
当且仅当错分集为空集时．JP(a)＝min JP(a)＝0，这时将不存在错分样本，“就是我们要寻找的解向量”。
这一准则函数是20世纪50年代由Rosenblatt提出来，试图用于脑模型感知器上的，故一般称为感知准则函数。
⑤近邻法最初的近邻法是由Cover和Hart于1968年提出的。
由于对该方法在理论上进行了深入分析，直至现在仍是模式识别非参数法中最重要的方法之一。
最简单的近邻决策规则是最近邻决策规则。
所谓最近邻决策，是寻找与待分类样本最近的已知样本，认为待分类样本与后者同属一类。
最近邻法的一个显然的推广是k近邻法。
从字义上看，这个方法就是取未知样本x的k个近邻，看这k个近邻中多数属于哪一类，就把x归为哪一类。
近邻法的一个缺点是计算量大。
解决的途径之一是采用快速算法，称之为快速搜索近邻法。
其基本考虑是将样本分级分成一些不相交的子集，并在子集的基础上进行搜索。
该算法对最近邻法和近邻法都适用。
（2）非监督的模式识别方法在很多实际应用中由于缺少形成模式类过程的知识．或者由于实际工作中的困难(例如卫星遥感照片上各像元的分类问题)，我们往往只能用没有类别标签的样本集进行工作。
这就是通常所说的非监督学习方法。
一般来说非监督学习方法可以分成两大类，即基于概率密度函数估计的直接方法和基于样本间相似性度量的间接聚类方法。
不论是哪一种方法，在把样本集划分为若干个子集(类别)后，我们或者直接用它解决分类问题．或者把它作为训练样本集进行分类器设计。
单峰子集(类)的分离方法：在没有任何类条件概率分布的先验知识情况下，我们只能把特征空间划分为若干个区域Si，i＝l，2，…，c，在每个区域中的混合密度应该是单峰的，如图6-3所示。
我们把这些区域叫作单峰区域。
假定每一个单峰区域Si和一个类别ωi相对应。
有各种算法来实现这些单峰区域的划分。
图 6-3 单峰子集分离示意图在应用中，单峰子集(类)的分离方法，需要估计概率密度函数。
为了避免估计概率密度函数的困难，我们可以在一定条件下，按照样本间的相似性把集合划分成若干个子集，划分的结果应使某种表示聚类质量的准则函数为最大。
当用距离来表示两个样本间的相似度时，这样做的结果就把特征空间划分成若干个区域，每一个区域相当于一个类别。
一些常用的距离度量都可以作为这种相似件度量，在工程中，之所以常常用距离来表示样本间的相似度，是因为从经验上看，凡是同一类的样本，其特征向量应该是互相靠近的，而不同类的样本其特征向量之间的距离要大得多。
这种方法虽然看起来似乎和上述的基于混合概率密度函数估计的聚类分离方法没有联系，但是由于概率密度的估计也是在样本间距离的基础上进行的，距离很近的两个特征向量经常是属于同一单峰子集。
所以两种方法在概念上依然是互相关联的。
常用的对数据集进行聚类的方法有两种，迭代的动态聚类算法和非迭代的分级聚类算法。
动态聚类方法是一种普遍采用的方法，它具有以下3个要点：①选定某种距离度量作为样本间的相似性度量；②确定某个评价聚类结果质量的准则函数；③约定某个初始分类，然后用迭代算法找出使准则函数取极值的最好聚类结果。
在非监督问题中，我们没有已知类别的样本集，甚至可能不知道类别数，可以利用的信息量大大减少了。
所以，与监督模式识别相比，非监督模式识别问题中存在更大的不确定性。
因此，在实际应用中，还要注意设法有效利用应用领域的专门知识，以弥补信息的不足。
最终所得聚类的实际含义也往往只有依靠有关知识来解释和确定。
3.结构模式识别：在一些图像识别的问题中，往往需要了解图像的结构信息。
识别的目的不仅要能够把图像指定到一个特定类别(把它分类)，而且还要描述图像的形态。
这时用语言结构法来识别图像就很有吸引力。
句法方法使我们能够用一小组简单的模式基元和文法规则来描述一大组复杂的图像模式。
例如，考虑图6-4所示的场景。
它是有一些物体和背景组成。
物体中又包含一个三角体和一个长方体，三角体和长方体又由一些面组成……这样，我们可以逐级地描写这种结构（见图6-5）。
图6-4 一个场景的示意图图 6-5 场景结构的分析显然，这种逐级描写的结构方法与语言学中的句子分析有类似之处。
取最简单的基元，用一定的规则构成较为复杂的子图像，再根据一定的规律，从子图像逐步构成一幅场景。
这就是句法模式识别的由来，其中基元之间的连接规则称为文法。
用基元及其文法进行描述图像结构的语言称为图像描述语言。
应当注意，在选取基元时，如果选择得非常简单，其优点是容易识别基元，但是不易用紧凑的文法来描写图像；反之，如果基元选得比较复杂，虽然易于用紧凑的文法来描写图像，但基元本身却不容易识别。
这二者往往是矛盾的，实际应用中需要兼顾折中。
有了基元后，必须对各种训练样本构造文法，以形成语言，并用以描述图像。
一般根据先验知识进行人工编制。
当编制出来几条文法规则后，再用已知结构信息的图像来进行句子分析，如果能够分析出正确的结构，则文法可以采用；否则修改文法，直到能正确分析。
对一种文法来说，如果规则很多，功能就强，然而运行代价也大；反之，如果功能弱，则很多图像无法描述。
4.模糊模式识别方法1965年，Zadeh提出了他著名的模糊集理论，从此创建了一个新的学科——模糊数学。