模式识别(国家级精品课程讲义)
《模式识别原理与应用》课件第7章
第７章 结构模式识别
图7-1 模式分解示意图
第７章 结构模式识别
结构模式识别法将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。
自动机的状态转移图如图7-5所示。
第７章 结构模式识别
图 7-5 例7.3的有限状态自动机的状态转移图
第７章 结构模式识别
自动机Af从起始态q0出发, 输入串x=aabbab, 在逐个读入x 的各字符时, 自动机的状态变化过程为
q0 a q1 a q2 b q0 b q2 a q1 b q0
整个输入串读完后, 自动机处于状态q0∈F, 所以输入串x 被自动机接受。
定义7.4 一个非确定的有限状态自动机Af是一个五元组:
Af (Q, , , q0 , F )
第７章 结构模式识别
与确定的有限状态自动机相比, 只是映射规则不同, δ是 Q×Σ→2Q的映射。
对非确定的有限状态自动机而言, 在当前状态及输入符号 确定的情况下, 下一步的状态不唯一, 即δ(q, a)是一个状态集合 (可能为空)。 例如δ(q, a)={q1, q2, …, ql},它的解释是: 非确定的 有限状态自动机处于状态q, 读头从输入带上读入字符a, 选择q1, q2, …, ql中的任意一个作为下一步状态, 并将读头向右移动一 格。
第７章 结构模式识别
结构模式识别又称句法模式识别, 它采用一些比较简单 的子模式组成多级结构来描述一个复杂模式, 先将模式分为 子模式, 子模式又分为更简单的子模式, 依次分解, 直至在某 个研究水平上不再需要细分。 最后一级最简单的子模式称 为模式基元, 识别模式基元比识别原模式要简单得多。
模式识别1课件
不变性
• 尽量选择相关性小的特征 • 尽可能不受噪声的干扰
Applied Pattern Recognition CSE616
38
模式识别的基本方法
• 模糊模式识别
• 基于模糊数学和统计分析的识别方法，在不能明确描述模式
特征和结构的复杂模式识别问题中得到了成功应用
模糊模式类
清晰模式类
很像三角 形的图形
远大于2 的整数
三角形
大于2的 整数
• 根据隶属度和模糊文法进行分类
Applied Pattern Recognition CSE616
• 需要考虑的问题： • 特征越多分类性能越好吗？ • 什么样的特征才是好的特征？ • 特征的相关性与冗余？
Applied Pattern Recognition CSE616
17
如何获取判别边界：判别模型？ 什么样的判别边界才是最优的：模型优化？
Applied Pattern Recognition CSE616
用能力和领域，促进人工智能的应用与发展
• 促进人们对人脑识别过程的理解和认识
Applied Pattern Recognition CSE616
31
模式识别存在的问题
• 模式识别是一门快速发展的新兴学科，涉及到多学科、
多领域的复杂问题
• 和生物认知系统相比，现有人工模式识别系统的适应
和识别能力还远远不能令人满意
• 原理：
样本 观测值 特征 概率统计 决策准则
分类
Applied Pattern Recognition CSE616
模式识别讲义_(80pp)
第一章 绪论1．1模式和模式识别模式识别是一门很受人们重视的学科。
早在30年代就有人试图以当时的技术解决一些识别问题，在近代，随着计算机科学技术的发展和应用，模式识别才真正发展起来。
从60年代至今，在模式识别领域中已取得了不少成果。
它的迅速发展和广泛应用前景引起各方面的关注。
模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是用机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。
在这里，“智能”指的是人类在认识和改造自然的过程中表现出来的智力活动的能力。
例如：通过视觉、听觉、触觉等感官接受图象、文字、声音等各种自然信息去认识外界环境的能力；将感性知识加工成理性知识的能力，即经过分析、推理、判断等思维过程而形成概念、建立方法和作出决策的能力；经过教育、训练、学习不断提高认识与改造客观环境的能力‘对外界环境的变化和干扰作出适应性反应的能力等。
模式识别就是要用机器去完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的自然信息的那些工作。
虽然模式识别与人工智能关系很密切，但是发展到现在，它已经形成了独立的学科，有其自身的理论和方法。
在许多领域中，模式识别已有不少比较成功的实际应用。
模式的概念：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；声音、语言；心电图、脑电图、地震波等；社会经济现象、某个系统的状态等，都是模式。
模式识别：模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。
如，我们要听某一门课，必须做以下识别：1)看课表—文字识别；2)找教室和座位—景物识别；3)听课—声音识别。
再比如，医生给病人看病：1)首先要了解病情；问2)再做一些必要的检验；查3)根据找到的能够诊断病情的主要特征，如体温、血压、血相等，做出分类决策，即诊断。
对于比较简单的问题，可以认为识别就是分类。
如，对于识别从“0”到“9”这十个阿拉伯数字的问题。
对于比较复杂的识别问题，就往往不能用简单的分类来解决，还需要对待识别模式的描述。
模式识别清华 课件第一章
模式识别※第一章绪论§课前索引§1.1 模式识别和模式的概念§1.2 模式的描述方法§1.3 模式识别系统§1.4 有关模式识别的若干问题§1.5 本书内容及宗旨§本章小节§本章习题※第二章贝叶斯决策理论与统计判别方法§课前索引§2.1 引言§2.2 几种常用的决策规则§2.3 正态分布时的统计决策§本章小节§本章习题※第三章非参数判别分类方法§课前索引§3.1引言§3.2线性分类器§3.3 非线性判别函数§3.4 近邻法§3.5 支持向量机§本章小结§本章习题※第四章描述量选择及特征的组合优化§课前索引§4.1 基本概念§4.2 类别可分离性判据§4.3 按距离度量的特征提取方法§4.4 按概率距离判据的特征提取方法§4.5 基于熵函数的可分性判据§4.6 基于Karhunen-Loeve变换的特征提取§4.7 特征提取方法小结§4.8 特征选择§本章小节§本章习题※第五章非监督学习法§课前索引§5.1 引言§5.2 单峰子类的分离方法§5.3 聚类方法§5.4 非监督学习方法中的一些问题§本章小节§本章习题※第六章人工神经元网络§课前索引§6.1 引言§6.2 Hopfield模型§6.3 Boltzmann机§6.4 前馈网络§6.5 人工神经网络中的非监督学习方法§6.6 小结§本章习题第一章绪论本章要点、难点本章是这门课的绪言，重点是要弄清“模式识别”的名词含义，从而弄清这门课能获得哪方面的知识，学了以后会解决哪些问题。
模式识别(国家级精品课程讲义)
1.1 概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别
理论基础：概率论，数理统计 主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析 主要优点：
1）比较成熟 2）能考虑干扰噪声等影响 3）识别模式基元能力强 主要缺点： 1）对结构复杂的模式抽取特征困难 2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质 3）难以从整体角度考虑识别问题
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、 血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可 能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。 当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是 说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析 这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判 断，不正常情况还要指出是什么问题。
5元
反 射 光 波 形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 4 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光 透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。
模式识别
★ 相关学科
●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算）
●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉
等等
讲授课程内容及安排
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习
模式识别讲义
模式识别讲义《模式识别与图像处理》教学讲义上篇模式识别§1. 模式识别序论近年来，科技发展的重要方向之一就是：人类智能的机器化和人造机器的智能化。
前者以计算机、专家系统、神经网络算法等为代表；后者以智能机器人（具有视觉、听觉、触觉、嗅觉等）为典型。
两个方向的努力都归结为一个目标——研究人工智能。
当然，目前科技水平还远没有达到设定目标。
使机器具有人类的智能水平，使机器像人那样进行目标识别尚需艰苦努力。
模式识别是智能的核心功能之一。
换句话说就是模式识别属于人工智能的范畴。
这里所说的智能或人工智能是指用机器完成以往只能由人类方能胜任的智能活动。
包括：①通过视、听、触、嗅觉接受各种自然信息、感知环境；②经推理、分析、判断、综合将感性认识加工成理论知识，进而形成概念、建立方法以及做出决策；③对外界环境的变化和干扰做出适应性反应等等。
模式识别就是要用机器实现上述第一项人类智能活动。
而第二项则已有神经网络、专家系统等仿照人类思维的智能方法。
第三项则是人类早已开始研究的各种自动化技术、自适应控制、自学习控制等。
那么，什么叫做模式识别呢？§1－1 模式识别的基本概念1、模式与模式识别定义一：模式是一些供模仿用的完美无缺的标本；模式识别就是辨别出特定客体所模仿的标本。
定义二：模式是对特定客体的定量的或结构的描述；模式识别是把待识别模式划分到各自的模式类中去。
这里所说的模式类是具有某些共同特性的模式的集合。
两个定义中，模式一词的含义是不同的。
前者指标本，后者指对客体的描述。
本课程中使用定义二，并且作如下狭义约定：模式识别是指利用计算机自动地或有少量人为干预的方法把待识别模式加以分类，即划分到模式类中去。
一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。
模式识别就是研究通过计算机自动的(或人为少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。
模式识别基础讲义
第九章颜色视觉9.1 颜色现象9.1.1 颜色的基本性质9.1.2 颜色立体9.1.3 颜色的交互作用和颜色恒常性9.1.4 颜色的混合9.2 颜色的匹配和标定9.2.1 颜色的匹配和颜色方程9.2.2 色度图和色度坐标9.2.3 颜色相加原理9.2.4 颜色的标定9.3 颜色视觉理论9.3.1 三色理论9.3.2 颜色对立机制理论9.3.3 视网膜皮层理论9.4 颜色信息的计算机处理9.4.1 系统颜色空间的标定9.4.2 色度信息的表示9.4.3 颜色图象分割和颜色反射模型9.1 颜色现象9.1.1 颜色的基本性质颜色是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉。
所以颜色特性既可以从客观刺激方面来衡量，也可以从观察者的主观感觉方面来描述。
描述客观刺激的概念是心理物理学概念；描述观察者主观感觉的概念是心理学概念。
确定光的心理物理量与心理量的关系是感觉心理学研究的重要任务。
颜色视觉有三种特性，描述颜色的心理物理量是亮度、主波长和纯度，相应的心理量是明度，色调和饱和度。
颜色分两大类：非彩色和彩色。
非彩色是指黑色、白色和介于这两者之间深浅不同的灰色。
它们可以排成一个系列，由白色逐渐到浅灰、中灰、深灰直到黑色。
这叫白黑系列或无色系列。
白黑系列由白到黑的变化可以用一条直线代表，一端是纯白，另一端是纯黑。
中间有着各种不同等级的灰色过渡（图9.1）。
所谓灰色是相对的，比周围明亮的称为浅灰，比周围暗的称为深灰，灰色是最不饱和色之一。
所谓纯白和纯黑也是相对而言的，并无绝对的标准，白雪接近纯白，黑绒接近纯黑，由白和黑按不同比例混合可得出各种灰色。
白色和各种灰色是物体表面没有选择性的反射。
白黑系列的非彩色的反射率代表物体的明度。
反射率越高时接近白色，反射率低时接近黑色。
一张洁白的纸的反射率可达85%以上。
用来测量颜色、定标用的标准白板的反射率可达90%以上。
一张黑纸的反射率可低至5%以下，黑色天鹅绒的反射率甚至可低于0.05%。
《模式识别》课程教学大纲(本科)
《模式识别》课程教学大纲课程编号：04226课程名称：模式识别英文名称：Pattern Recognition课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务模式识别课程是智能科学与技术专业的•门选修课，是研究计算机模式识别的基本理论和方法、应用。
模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。
这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别和结构模式识别基本原理和方法。
本课程的主要任务是通过对模式识别的基本理论和方法、运用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本理论与方法，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力，为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。
本课程的教学目的是为了使学生能应用模式识别处理计算机自动识别事物，机器学习数据分析中有关的技术问题。
由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。
学生在学习过程中还会用到一些概率论的最基本知识，线性代数中的部分知识，对学生在数学课中学到知识的进一步理解与巩固起到温故而知新的作用。
（该门课程支撑毕业要求中1.1, 2.1, 3.1, 3.3, 4.1, 6.1, 10.1和12.1）二、课程与其他课程的联系先修课程：概率论与数理统计、线性代数、机器学习后续课程：智能感知综合实践先修课程概率论与数理统计和线性代数为学生学习模式识别技术中最基本的概念，必要的数学推导打下基础，机器学习可以使学生建立整体思考问题的方法，并具有系统性能优化的概念。
本课程为后续智能优化方法打下理论基础。
三、课程教学目标1. 学习模式识别基本理论知识，理解参数估计的基本思想，掌握最大似然和贝叶斯儿种典型算法，理解聚类分析的的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法：（支撑毕业要求1.1,2.1）2. 具有数学分析和识别的基本能力；（支撑毕业要求1.1）3. 掌握基本的识别优化创新方法，培养学生追求创新的态度和意识；（支撑毕业要求3.1）4. 培养学生树立正确的分析和识别思想，了解设计过程中国家有关的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；（支撑毕业要求3.3）5. 培养学生的工程实践学习能力，使学生具有运用标准、规范、手册、图册和查阅有关技术资料的能力；（支撑毕业要求4.1, 6.1）6, 了解模式识别方法前沿和新发展动向；（支撑毕业要求10.1, 12.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无六、教学方法本课程以课堂教学为主，结合作业、自学及洲验等教学手段和形式完成课程教学任务。
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概念
特征(Features)：能描述模式特性的量（测
量值）。在统计模式识别方法中，通常用一
个矢量
x
x
表示，称之为特征矢量，记为
(x1, x2,, xn )
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别
1
★ 相关学科
●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算）
●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉
等等
2
讲授课程内容及安排
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习
磁性 有 有 有 有 有
金属条位置(大约) 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
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5元
反 射 光 波 形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 4 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光 透射亮度等等
特征选择：
各类空间（Space)的概念
模 对象空间
式识 模式空间 别来自三 大特征空间任
务 类型空间
模式采集：从客观世界（对象 空间）到模式空间的过程称为 模式采集。 特征提取和特征选择：由模式 空间到特征空间的变换和选择。
类型判别：特征空间到类型空 间所作的操作。
8
1.1 概述－模式识别系统
待识 数据采集 二次特征 对象 特征提取 提取与选择
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
16
1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。
测试集：在设计识别和分类系统时没有用过的 独立样本集。
系统评价原则：为了更好地对模式识别系统性 能进行评价，必须使用一组独立于训练集的测 试集对系统进行测试。
分类 识别结果 识别
数通分预字常类处化在能识理—采描别这—集述是个比信对根环特息象据节流过的事的程元先内中素确容，很定很还多的广要，分泛去为类，除节规与所约则要获资对解取源前决信和面的息提选具 中高取体的处的问噪理特题声速征有，度进关增，行，强有分例有时类如用更（，的为即从信了识图息可别象等行）中工性。将作，汽。在车这满车种足牌使分的信类号息识码 纯别识化正别的确出处率来理要，过求就程的需叫条要做件先信下将息，车的按牌预某从处种图理准像。则中尽找量出选来用，对再 正对确车分牌类进识行别划作分用，较将大每的个特数征字。分使别得划用分较开少。的做特到 征这就一能步完以成后分，类才识能别对任每务个。数字进行识别。以上工 作都应该在预处理阶段完成。
有m个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。
24
1.1 概述－模式识别的基本方法
例2：如下图中一幅图形，要识别图中的物体， 选用句法模式识别方法.
25
1.1 概述－模式识别的基本方法
解：图形结构复杂，首先应分解为简单的子图 （背景、物体）。 构成一个多级树结构：
26
1.1 概述－模式识别的基本方法
分类识别
11
1.1 概述－系统实例
纸币识别器对纸币按面额进行分类
5元
面额
10元 20元
50元
100元
12
1.1 概述－系统实例
5元 10元 20元 50元 100元
长度(mm) 136 141 146 151 156
宽度(mm) 63 70 70 70 77
13
1.1 概述－系统实例
5元 10元 20元 50元 100元
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、 血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可 能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。 当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是 说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析 这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判 断，不正常情况还要指出是什么问题。
主要优点：
1）比较成熟
2）能考虑干扰噪声等影响
3）识别模式基元能力强
主要缺点：
1）对结构复杂的模式抽取特征困难
2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质
3）难以从整体角度考虑识别问题
23
1.1 概述－模式识别的基本方法
二、句法模式识别
模式描述方法： 符号串，树，图
模式判定： 是一种语言，用一个文法表示一个类，m类就
一、统计模式识别
模式描述方法： 特征向量 x
( x1 ,
x2 ,,
xn )
模式判定：
模式类用条件概率分布P(X/i)表示,m类就有 m个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。
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1.1 概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别
理论基础：概率论，数理统计
主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析
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例:汽车车牌识别
从摄像头获取包含车牌的彩色图象 车牌定位和获取 字符分割和识别
输入图象
特征提取
粗略定位
分割字符
确定类型
精细定位
识别、输出
18
19
20
1.1 概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别 二、句法模式识别 三、模糊模式识别 四、人工神经网络法 五、人工智能方法
21
1.1 概述－模式识别的基本方法
3
第一章 引论
1.1 概述 1.2 特征矢量和特征空间 1.3 随机矢量的描述 1.4 正态分布
4
概念
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个 样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一 样本归属于多个类型中的某个类型。
样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。 如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。
9
1.1 概述－模式识别系统
待识 数据采集 二次特征 对象 特征提取 提取与选择
分类 识别结果 识别
训练 数据采集 样本 特征提取 人工 改进采集 干预 提取方法
二次特征提 改进分类 取与选择 识别规则
改进特征提 制定改进分 取与选择 类识别规则
正确率 测试
10
1.1 概述－模式识别系统
模式识别系统的主要环节： 特征提取： 符号表示，如长度、波形、。。。 特征选择： 选择有代表性的特征，能够正确分类 学习和训练：利用已知样本建立分类和识别规则 分类识别： 对所获得样本按建立的分类规则进行