MATLAB教程说明第9章 模板匹配与模式识别
模式识别模板匹配法
• 仅知道各类样本的类概率密度P( X / ωi )的函数形式，函数
中的参数末知
• 由学习样本估计类概率密度函数中的参数
模式识别，第二章
24
统计模式识别基础
• 非参数估计法
• 几乎无先验知识，类概率密度函数形式均末知 • 直接由学习样本进行分类器设计
• 线性判别函数
• 基于对学习样本的分析，得到线性判别函数 • 由线性判别函数决定的分界面，将特征空间划分为若干区域 • 根据待识样本落入哪个区域来进行分类
模式识别，第二章
13
模板匹配法原理及过程
• 识别过程
• 对待识样本进行特征提取，得到特征向量Ｘ • 计算待识样本特征向量Ｘ与模板向量X1， X2， ﹒﹒﹒ XC之间的
距离 D1， ，﹒﹒﹒，DC
• 若Di = min { Dj }，j=1, 2 , ﹒﹒﹒,C，且 Di <ε，则判样本Ｘ
属于第i类,，记为Ｘ∈Ｗi
欧氏距离
样本相似度
平方和距离 绝对值距离
加权距离
模式识别，第二章
基本概念
• 欧氏距离
设有两个n维特征向量X1和 X2
X1
X [x , x , x ]T
1
12 12
1n
X [x , x , x ]T
2
21
22
2n
则此二样本的欧氏距离定义为：
X X X
1
2
x x 2 x x 2 x x 2
i
例如：乙肝病诊断
P( ) 0.99, P( ) 0.01
1
2
手写体数字识别
P( ) P( ) 0.1
1
10
模式识别，第二章
19
matlab模板匹配算法
matlab模板匹配算法Matlab模板匹配算法是一种常用的计算机视觉技术，用于在图像中寻找特定的模式或物体。
该算法通过对比模板图像和待匹配图像的像素值，来确定模板在待匹配图像中的位置。
在本文中，我们将详细介绍Matlab模板匹配算法的原理、步骤以及在实际应用中的一些注意事项。
通过这些内容的介绍，读者将能够全面了解该算法的工作原理以及如何在Matlab中实现。
一、原理介绍模板匹配算法的基本思想是在待匹配图像中滑动一个与模板大小相同的窗口，并计算窗口中的像素值与模板像素值的相似度。
相似度可以通过计算像素值之间的差异来进行评估，常见的方法有求和差分平方和（SSD）和归一化互相关（NCC）等。
二、步骤说明1. 加载图像和模板图像：首先，我们需要使用Matlab的图像处理工具箱加载待匹配的图像和模板图像。
可以使用imread函数将图像数据读取为Matlab中的矩阵。
2. 确定窗口大小：根据需要匹配的模板大小，在待匹配图像中滑动一个与模板大小相同的窗口。
通常情况下，窗口大小与模板大小相同或略大于模板大小。
3. 计算相似度：对于每个窗口，在窗口中提取像素值，并将其与模板图像逐像素进行比较。
根据所选的相似度度量方法，计算窗口和模板之间的相似度。
4. 确定匹配位置：确定窗口与模板的最佳匹配位置。
匹配位置通常是相似度最大的位置，可以使用Matlab的max函数来查找最大值的位置。
5. 可选的后处理：根据具体情况，可以对匹配结果进行进一步的后处理。
例如，可以通过设置合适的匹配阈值来过滤掉相似度低于阈值的结果。
6. 可视化结果：最后，可以使用Matlab的图像绘制函数，在待匹配图像上标记出匹配的位置，以便于结果的可视化和分析。
三、注意事项在使用Matlab模板匹配算法时，需要注意以下几点：1. 模板选择：选择合适的模板非常关键。
模板应该具有明显的特征，并且在待匹配图像中具有一定的可区分性。
2. 光照和尺度变化：模板匹配算法对光照和尺度变化非常敏感。
模板匹配识别算法和神经网络识别算法的比较及MATLAB实现
模板匹配识别算法和神经网络识别算法的比较及MATLAB实现陶鹏，朱华（攀枝花学院数学与计算机学院，四川攀枝花617000）摘要：现有的车牌识别系统（LPR）已经诞生了许多关键技术。
常用的关键技术有：基于数学形态学定位汽车车牌、基于Hough变换的车牌图像倾斜校正算法。
而识别算法中，主要有模板匹配和BP神经网络算法。
模板匹配算法是数字图像处理组成的重要部分之一。
把不同的传感器在不同时间和成像条件下对景物获取到的图像在空间上对齐，或在模式到一幅图中寻找对应的处理方法。
BP神经网络算法是一种“误差逆传播算法训练”：利用输出的误差估计前一层的误差，以此类推，获取各层次估计的误差。
本次实验通过比较识别算法的两种关键技术得出以下结论：模板匹配实现过程简单，速度快，要求字符比较规整，并且对车牌图片质量要求很高，图像被其他因素干扰时，比如光线、清晰度等，会导致识别率低；而神经网络算法可以在不同的复杂环境下、不明确推理规则等识别问题，具有自适应性好、识别率高的自学习和自调整能力，但在识别前需要进行网络训练，速度慢，依赖大量的学习样本。
关键词：识别算法；模板匹配；BP神经网络中图分类号：TP181文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)34-0187-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Character Recognition Algorithm Based on Template Matching and Character Recognition Algorithm based on Neural Network Comparison and MATLAB ImplementationTAO Peng，ZHU Hua（School of Mathematics and Computer,Panzhihua University,Panzhihua617000,China）Abstract:Existing license plate recognition(LPR)system has created the key technology of many key techniques are commonly used are:car license plate based on mathematical morphology on the license plate image tilt correction algorithm based on Hough transform and the recognition algorithm,there are mainly template matching template matching algorithm and the BP neural net⁃work algorithm is one of an important part of digital image processing of the different sensors in different time and imaging condi⁃tion of scenery get image alignment on the space,or in the model to a figure in search the corresponding treatment method the BP neural network training algorithm is a kind of error back propagation algorithm:using the output error of the estimation error of the previous layer,and so on,for all levels estimated error this experiment by comparing the recognition algorithm of two kinds of key technology in the following conclusions:template matching process is simple,fast,character is neat,and the license plate image quality requirement is high,the image interference by other factors,such as the light of clarity,leads to the recognition rate is low; However,neural network algorithm can identify problems such as unclear inference rules in different complex environments,and has self-learning and self-adjustment abilities with good adaptability and high recognition rate.However,network training is need⁃ed before recognition,which is slow and relies on a large number of learning samples.Key words:Recognition algorithm;Template matching;The neural network随着我国经济水平的不断提升，人们对生活质量的要求也源源不断提高。
MATLAB中的图像识别与模式识别技巧
MATLAB中的图像识别与模式识别技巧引言：MATLAB是一种功能强大的计算机软件，被广泛应用于科学、工程、计算机视觉等领域。
其中，图像识别与模式识别是MATLAB常用的功能之一。
本文将介绍一些MATLAB中的图像识别与模式识别技巧，帮助读者更好地利用这些功能解决实际问题。
一、图像预处理在进行图像识别与模式识别之前，通常需要对图像进行预处理以提高识别的准确性和效率。
MATLAB提供了丰富的图像预处理函数，例如灰度化、二值化、平滑滤波等。
其中，灰度化函数im2gray可以将RGB图像转换为灰度图像，便于后续处理。
二值化函数im2bw可以将灰度图像转换为二值图像，更好地提取图像特征。
平滑滤波函数imfilter可以消除图像中的噪声，使得后续处理更加准确。
二、特征提取在进行图像识别与模式识别时，通常需要从图像中提取有用的特征，以便进行模式匹配和分类。
MATLAB提供了多种特征提取方法，例如灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等。
灰度共生矩阵可以反映图像中不同像素灰度级之间的关系，用于描述纹理特征。
局部二值模式可以描述图像的纹理和形状特征。
通过使用这些特征提取方法，可以大幅度提高图像识别的准确性。
三、模式匹配与分类一旦提取了图像特征，就可以进行模式匹配和分类任务。
MATLAB提供了多种模式匹配和分类方法，例如支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN)等。
支持向量机是一种常用的分类算法，它可以通过找到一个最优超平面来分割不同类别的样本。
K近邻算法是一种简单而有效的分类算法，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。
通过使用这些模式匹配和分类方法，可以实现高效的图像识别与模式识别。
四、深度学习应用近年来，深度学习在图像识别与模式识别领域取得了显著的成果。
MATLAB提供了深度学习工具箱，方便用户进行深度学习模型的设计和训练。
通过使用深度学习，可以自动从大量图像中提取抽象的特征，极大地提高了图像识别和模式识别的精度和效率。
模板匹配与模式识别
这种方法不改变原始观测值的物理意义。
特征变换
就是将m个测量值的集合通过某种变换，产生n个特征
用于分类。
分两种情况：从减少原始特征之间相关性和浓缩性信
息量的角度出发。
另一种方法就是根据观测量所反映的物理现象与待分
类别之间的关系的认识，通过数学运算产生一组新的
特征值，使得待分类之间的差异在改组特征值里面更
T
这一误分类概率随T的位置而发生变化，在
位置上确定T时，PE最小，
P( w1 ) p( X | w1 ) P( w2 ) p( X | w2 )
特征矢量分布函数
使用最大似然法，需要预先求出
P( wi )和p( X | wi )，P( wi )是类别wi 被观测的概率，
因此可以预测；p( X | wi )是表示类别wi的特征
特征选择的方法：
✓ 穷举法：从m个测量值里面选取n个特征，然后对
每一种选法利用已经知道类别属性的样本进行试
分类，获得其正确率，分类误差最小的一组特征
便是最好的选择。
✓ 最大最小类对距离法：
基本思想 ：从K个类别中选取最难分离的一对类别，
然后选择不同的特征子集，计算这一类别的可分性，
具有最大可分性的特征子集就是该方法所选择的最
2. 神经元的功能特性
➢ 时空整合功能。
➢ 神经元的动态极化性。
➢ 兴奋与抑制状态。
➢ 结构的可塑性。
➢ 脉冲与电位信号的转换。
➢ 突触延期和不应期。
➢ 学习、遗忘和疲劳。
人工神经网络研究的兴起与发展
•人工神经网络的研究大体上可分为四个阶段:
✓ 产生时期(20世纪50年代中期之前)
✓ 高潮时期(20世纪50年代中期到20世纪60年代末期
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
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。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
基于matlab的图像识别与匹配
基于matlab的图像识别与匹配基于matlab的图像识别与匹配摘要图像的识别与匹配是⽴体视觉的⼀个重要分⽀，该项技术被⼴泛应⽤在航空测绘，星球探测机器⼈导航以及三维重建等领域。
本⽂意在熟练运⽤图像的识别与匹配的⽅法，为此本⽂使⽤⼀个包装袋并对上⾯的数字进⾏识别与匹配。
⾸先在包装袋上提取出来要⽤的数字，然后提取出该数字与包装袋上的特征点，⽤SIFT⽅法对两幅图进⾏识别与匹配，最终得到对应匹配数字的匹配点。
仿真结果表明，该⽅法能够把给定数字与包装袋上的相同数字进⾏识别与匹配，得到了良好的实验结果，基本完成了识别与匹配的任务。
1 研究容图像识别中的模式识别是⼀种从⼤量信息和数据出发，利⽤计算机和数学推理的⽅法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形⾃动完成识别、评价的过程。
图形辨别是图像识别技术的⼀个重要分⽀，图形辨别指通过对图形的图像采⽤特定算法，从⽽辨别图形或者数字，通过特征点检测，精确定位特征点，通过将模板与图形或数字匹配，根据匹配结果进⾏辨别。
2 研究意义数字图像处理在各个领域都有着⾮常重要的应⽤，随着数字时代的到来，视频领域的数字化也必将到来，视频图像处理技术也将会发⽣⽇新⽉异的变化。
在多媒体技术的各个领域中，视频处理技术占有⾮常重要的地位，被⼴泛的使⽤于农业，智能交通，汽车电⼦，⽹络多媒体通信，实时监控系统等诸多⽅⾯。
因此，现今对技术领域的研究已⽇趋活跃和繁荣。
⽽图像识别也同样有着更重要的作⽤。
3 设计原理3.1 算法选择Harris ⾓点检测器对于图像尺度变化⾮常敏感，这在很⼤程度上限制了它的应⽤围。
对于仅存在平移、旋转以及很⼩尺度变换的图像，基于 Harris 特征点的⽅法都可以得到准确的配准结果，但是对于存在⼤尺度变换的图像，这⼀类⽅法将⽆法保证正确的配准和拼接。
后来，研究⼈员相继提出了具有尺度不变性的特征点检测⽅法，具有仿射不变性的特征点检测⽅法，局部不变性的特征检测⽅法等⼤量的基于不变量技术的特征检测⽅法。
第10章-模板匹配与模式识别
还有一种方法：粗检索和细检索两个阶段。
模板一次移动若干个像素，计算匹配尺度， 先求出大致的范围。然后在大致范围内，在每次 移动一个像素，求出匹配尺度，确定对象所在位 置。
模板的要求：
检测对象大小和方向未知的情况下进行模板匹 配，需要具备各式各样大小和方向的模板，从而确 定对象及其未知。
模式，子模式，基元类似于短语，单词，字 母。因此该方法类似于语言句法结构分析，因此 称句法模式识别。
模式表示
图象输 入
预处 理
分割 描述
基元 提取
句法 分析
分类决策
识别
分析
句法
训练
基元 句法 分析
样本
选择 推断
改进
规则
结构模式识别系统框图
树分类法
树分类法：根据树型分层理论，将未知数据归属于某 一类的分类方法，是一种基于二叉树的分类方法。
特征处理：特征提取和特征选择
首先对识别对象的性质进行测量；利用测量值作 为分类的特征。
特征选择：
识别 对象
性质1 性质2 性质3 性质4 性质n
性质1 性质2 性质n-1
选择有区分性，可靠性，独立性好的特征
特征选择的方法：
穷举法：从m个测量值里面选取n个特征，然后对每
一种选法利用已经知道类别属性的样本进行试分类， 获得其正确率，分类误差最小的一组特征便是最好 的选择。
实例：句法模式识别（续）
多级树描述结构
墙壁N
L T
D 地板M
B XYZE景物A源自物体B 三角形D 长方体E
背景C
地板 M
墙N
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常用的判别函数：
（1）距离判别函数 欧氏距离
n
dx ik
(
x k
M )2 i
i 1
n
L距离（绝对距离） d x ik
|
x k
M i
|
i 1
马氏距离
d x ik
(x k
M )T i
i
1(x M )
k
i
i 集群I的协方差矩阵
其中xi代表第i个描述子，n是描述子的数量。 模式特征向量被表示为一列或表示成一行
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二、统计模式识别
统计模式识别是研究每一个模式的各种测量数据的 统计特性，按照统计决策理论来进行分类。
基本思路：通过从被识别的图像中提取一组反映图像 中不同模式属性的测量值（特征），并利用统计决策 原理对由模式特征定义的特征空间进行划分，进而区 分出具有不同特征的模式，达到对图像中不同地物区 域分类的目的。
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最小距离法
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利用马氏距离判别，则K有可能属于MB类
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(2)最大似然判别函数
利用数据的统计特征，假定各类的分布函数为正态 分布，按正态分布规律用最大似然判别规则进行判 别，从而得到分类结果。
从概率统计分析，要想判别某位置的向量X属于哪 一个类别，判别函数要根据条件概率决定
2.统计分类法 统计分类法可分为监督分类和非监督分类。 （1）监督分类 根据预先已知类别的训练样本，求出各类在特征空间 的分布，然后利用它对未知数据进行分类的方法。 学习：根据类别名选定训练样本，求各类特征矢量
分布的判别函数g1~gc(c为类别数） 对于待分类的特征矢量（或称模式）
X=(x1,x2,…,xn),计算各判别函数的值g1(X)~gc(X) 在g1(X)~gc(X)中选择最大者，把模式X分到这一类
mu, v
s f x u, y v f tx, y t dxdy
s f x u, y v f 2dxdy stx, y t 2dxdy
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9.3 统计模式识别
一、基本概念
模式的定义 模式类的定义 模式识别的定义 常用的模式组合
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数字图像处理
测绘工程学院
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第九章 模板匹配与模式识别
9.1 概述
一、模式识别的概念
模式识别是指借助计算机，就人类对外部世界某一特 定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、 听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。 在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记 忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息 进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
如果
Pwi X
i 1,2, , m
Pwi X Pwj X
则 X wi
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Pw X PX w Pw
i
i
i
i 1,2, ,m
pw 先验概率，表示在被分类图像中类别w出现在概率
i
i
PX w - w 类的似然概率，表示w 这一类中像元X出现的概率
（2）最大最小类对距离法 基本思想：首先在K个类别中选出最难分离的一对
类别，然后选择不同的特征子集，计算这一对类别的 可分性，具有最大可分性的特征子集就是该方法所选 择的最佳特征子集。
特征变换：
特征变换是将原有的m个测量值集合通过某种变换， 然后产生n个（n<m)特征用于分类。
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① 地球资源、环境的调查研究 ② 文字识别 ③ 人脸识别 ④ 语音识别 ⑤ 指纹识别 ⑥ 医学诊断
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如：人脸识别系统
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9.2 模板匹配
一、概念
模板匹配是指将模板与一副图像的各部分进行相似 度判断，以判断图像中是否存在与模板相同的物体， 并求得对象物在图像中位置的操作。 模板匹配方法认为，识别某个图像，必须在过去的 经验中有这个图像的记忆模式（又叫模板）。当前 的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也 就被识别了。
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1. 模式的定义
模式是图像中的一个对象或某些感兴趣本质的 数量或结构的描述
模式由一个或多个描述子来组成，换句话说， 模式是一个描述子的序列（名词“特征”经常 被用来代指描述子）
模式一组特征或一组描述子
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2.模式类的定义
模式类是具有某些公共特征的模式的集合 模式类用w1,w2,…wM表示，M是类的个数
统计模式识别主要由特征处理和分类两部分组成。
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1.特征处理 包括特征选择和特征提取。 特征选择是指从原有m个测量值集合中，按某一准则 选择出一个n维子集作为分类特征。
通过映射(或变换)的方法可以用低维空间来表示图 像，映射后的特征称为二次特征，它们是原始特征 的某种变换(通常是线性变换或是非线性变换)，得 出数目比原来少的综合性特征，对原始特征进行变 换得到的这些有利于分类、更本质、更少的新特征 的过程称为特征提取。
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简单模板匹配举例
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利用模板匹配可以在一幅图象中找到已知物体。 例如：抓拍到了一张射门的照片，要在该照片中找到
足球的位置，这时就可以采用模板匹配的方法。
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开始，模板的左上角点和图象的左上角点重合，拿模 板和原图象中同样大小的一块区域去对比，然后平移 到下一个象素，仍然进行同样的操作，……所有的位 置都对完后，差别最小的那块就是我们要找的物体。
i
i
i
如果
Pwi PX wi Pwj PX wj
则 X wi
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（2）非监督分类 在无法获得先验知识的情况下，根据模式之间的
相似度进行分类，将相似性强的模式归为同一类别。 又称为聚类分析。
前提：假定图像上的同类物体在同样条件下具 有相同的特征信息。
分类结果：只是对不同类别进行了区分，不确பைடு நூலகம் 类别的属性。
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简单模板匹配遇到的困难： 实际模式与标准模板完全重合—少见 例如：印刷汉字
字体不同、笔画位置不同； 油墨多少，笔画粗细不同； 细线中断，小孔堵塞、笔画粘连； 大小不同、倾斜、变形
。。。。
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二、模板匹配方法
思路：将检测对象的模板t(x,y)放置在图像f(x,y)上， 检测模板与图像重合部分的相似度，对图像中的所有 像素都进行这样的操作，根据相似度为最大或者超过 某一阈值来确定对象物是否存在，并求得对象物所在 位置。
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图中直观的显示了两者的不同
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特征选择方法：
（1）穷举法 从m个原始的测量值中选出n个特征，共有Cmn种，
可能对每一种选法用已知类别属性的样本进行测试， 测出其正确分类率，分类误差最小的一组特征便是最 好的选择。
优点：提供最优的特征子集； 缺点：计算量大
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3.模式识别的定义
根据图像中对象的特征组成的模式，确定对 象是属于那一个模式类，即为模式识别
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4.常用的模式组合
模式特征向量
模式串
模式树
如：模式特征向量的定义——描述子构成的向量
模式特征向量用粗体小写字母表示，如x形式如下：
x 1
x
x 2
x n
匹配测度包括： max f t s s f t dxdy s f t 2dxdy 以上测度越小越好
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以下测度越大越好
mu, v stx, y f x u, y vdxdy
mu, v
mu, v
s f x u, y v2dxdy
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二、模式识别的分类
计算机模式识别可分为： 统计模式识别：用向量形式表达模式；分派模式 向量到不同的模式类 结构模式识别：用符号匹配，模式被表示为符号 形式（如形状数、串和树） 模糊模式识别：将模糊数学引入模式识别中 智能模式识别：
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三、模式识别的应用