模式识别在信号处理中的应用
模式识别在计算机科学中的应用
模式识别在计算机科学中的应用随着人工智能、机器学习等技术的快速发展，模式识别成为了一个越来越重要的领域。
模式识别指的是利用计算机处理和认识一些事物的规律、特点、特征等信息的技术，包括了信号处理、统计学习、人工智能等多个方面。
在计算机科学中，模式识别被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、生物信息学等众多领域。
一、图像识别图像识别是模式识别应用最广泛的领域之一。
它指的是利用计算机图像处理和模式识别技术对图像进行分类、识别和分析的过程。
图像识别有很多应用场景，比如安全监控、医学诊断、无人驾驶等。
在安全监控领域，图像识别技术可以抓拍犯罪嫌疑人的面部特征或车牌号码；在医学诊断中，图像识别技术可以帮助医生识别病变的位置和范围，指导治疗；在无人驾驶中，图像识别技术可以帮助车辆识别道路、车辆、行人等障碍物，从而避免交通事故的发生。
图像识别的方法有很多，其中一种被广泛采用的方法是基于深度学习的卷积神经网络。
这种方法在识别图像方面的准确率非常高，能够将人类的视觉特征快速地转化成数字特征，进行分类和识别。
二、语音识别语音识别是指利用计算机识别和理解语音信息的过程。
随着人们对语音识别需求的不断增加，语音识别技术也在不断提升。
语音识别的应用场景非常广泛，比如语音助手、自动识别电话系统、语音翻译等。
语音识别技术的实现过程比较复杂，通常由特征提取、信号预处理、语音识别器、后处理等多个步骤组成。
其中，特征提取是语音识别中最基础、最关键的一步。
特征提取的目的是将语音信号转化为一种数字化的形式，方便计算机进行处理。
三、自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域中的另一个重要方向，它指的是利用计算机技术处理自然语言，包括语言分析、语言理解、语言生成等多个方面。
自然语言处理广泛应用于文本分类、信息检索、机器翻译等领域。
自然语言处理的一种常用方法是基于语言模型的方法，它使用统计学模型来模拟语言的生成和理解过程。
四、生物信息学生物信息学依赖于模式识别技术，可以利用计算机分析、处理和解释生物体系中的大量数据。
信息传递信号处理解析方法
信息传递信号处理解析方法在日常生活和工作中，我们经常需要处理各种各样的信息传递信号，例如电话通话、电视广播、无线网络等。
为了更好地解析和处理这些信号，提高信息传递的效率和准确性，我们需要一些方法和技术来进行信号处理和解析。
本文将介绍一些常见的信息传递信号处理解析方法。
一、数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）数字信号处理是一种通过数字计算的方式来处理和解析信号的方法。
它主要包括信号采样、量化、编码和解码等步骤。
在信号采样过程中，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，并以一定的采样频率进行采样。
信号量化将连续的信号幅度转换为离散的数字值，从而将信号编码为数字信号。
解码过程则是将数字信号还原为原始的模拟信号。
数字信号处理方法具有较高的精度和可靠性，能够处理多通道信号、抑制噪声和干扰等优点。
它广泛应用于音频、视频处理、通信系统等领域。
二、小波变换（Wavelet Transform）小波变换是一种能够将信号分解成不同频率和时域分辨率的方法，也是一种常用的信号处理和解析技术。
它通过使用不同尺度的小波基函数对信号进行分解和重构。
小波变换能够提供信号的时频分布信息，对于处理非平稳信号具有明显的优势。
小波变换可用于信号去噪、压缩、特征提取等应用。
它广泛应用于语音识别、图像处理、地震信号分析等领域。
三、自适应滤波（Adaptive Filtering）自适应滤波是一种根据输入信号的统计特性自适应调整滤波参数的方法。
它能够实时地对信号进行滤波处理，使得输出信号更加准确和稳定。
自适应滤波通常通过最小均方误差（Mean Square Error，MSE）准则来优化滤波参数。
自适应滤波广泛应用于降噪、通信等领域。
例如，在手机通话中，自适应滤波可以减少环境噪声对信号的影响，提高通话质量。
四、模式识别（Pattern Recognition）模式识别是一种通过学习和分类的方式来分析信号的方法。
模式识别与图像处理
模式识别与图像处理是一门前沿的学科，涉及到许多领域，包括计算机视觉、人工智能、信号处理等。
随着科技的不断发展和人们对生活质量不断提升的要求，该领域也越来越重要。
本文将从多个角度来探讨该领域的相关问题。
一、模式识别的定义及应用模式识别，即是指从一定数量的数据中，总结出能代表这些数据的规律或特征。
在实际应用中，可以使用不同的方法，包括统计学、神经网络等。
它可以应用于许多领域，例如医学、金融、军事、图像识别等。
在医学领域中，可以用于辅助医生识别和诊断疾病；在金融领域中，可以用于识别和防范投资中的风险；在军事领域中，可以用于目标识别和武器系统控制。
二、图像处理的基础知识图像处理是指对数字图像进行各种转换和处理的过程，包括去噪、增强、特征提取、分类等。
在处理时，需要使用不同的算法和工具，例如Matlab、Python等。
在实际应用中，图像处理可以用于医学、演艺、安防等领域。
在医学领域中，可以用于医学图像的处理和分析；在演艺领域中，可以用于特效的制作；在安防领域中，可以用于人脸识别和目标追踪。
三、模式识别和图像处理的结合模式识别和图像处理的结合可以应用于许多领域，例如智能交通、智能家居、智能医疗等。
在智能交通领域中，可以用于车牌识别和交通信号灯控制；在智能家居领域中，可以用于人脸识别和智能音箱控制；在智能医疗领域中，可以用于医学图像的自动诊断和监测患者健康状况。
四、模式识别和图像处理的挑战和未来发展随着科技的不断发展，模式识别和图像处理的应用场景也越来越多样化。
然而，仍然存在许多挑战，例如算法不稳定、数据质量不高等。
未来，需要进一步发展相应的算法和技术，并不断提高算法的准确性和鲁棒性，以应对更加复杂的应用场景。
总体来讲，模式识别和图像处理是一门前沿的领域，应用范围广泛，具有重要的现实意义。
虽然仍然存在许多挑战，但随着技术的不断进步，相信未来一定会更加美好。
模式识别算法在音乐分析中的应用
模式识别算法在音乐分析中的应用音乐是人们生活中的重要组成部分，它以其独特的语言形式传递情感、表达思想。
而对音乐进行准确的分析可以帮助我们更好地理解和欣赏音乐作品。
近年来，随着人工智能技术的不断发展，模式识别算法在音乐分析领域发挥了重要的作用。
本文将介绍模式识别算法在音乐分析中的应用，并对其进行探讨。
一、音乐信号处理音乐信号处理是指对音乐信号进行数字处理，通过提取音乐的特征以实现对音乐的分析和识别。
模式识别算法在音乐信号处理中有着广泛的应用。
例如，通过使用相关算法对音乐信号进行频谱分析，可以提取音乐的频谱特征，用于音乐的风格分类；利用小波变换算法对音乐信号进行时域和频域分析，可以获得音乐的节奏和音高等特征，用于音乐的鉴别和识别。
二、音乐分类和标记音乐分类和标记是指对音乐进行分类和打标签，以便更好地管理和检索音乐资源。
模式识别算法在音乐分类和标记中具有重要的作用。
例如，通过使用机器学习算法对音乐进行分类，可以将音乐按照不同的风格、流派进行归类；利用深度学习算法对音乐进行标记，可以为音乐添加描述性标签，如快节奏、悲伤等，从而帮助用户更好地搜索和选择自己喜爱的音乐。
三、音乐推荐系统音乐推荐系统是指通过分析用户的历史行为和音乐喜好，为用户推荐个性化的音乐列表。
模式识别算法在音乐推荐系统中起到决策和评估的作用。
例如，通过使用协同过滤算法和内容过滤算法，结合用户的历史播放记录和音乐特征，可以为用户推荐与其口味相似的音乐；利用强化学习算法对用户的反馈进行分析和建模，以进行音乐推荐结果的优化。
四、音乐生成和创作音乐生成和创作是指利用计算机技术生成新的音乐作品。
模式识别算法在音乐生成和创作中发挥重要的作用。
例如，通过使用生成对抗网络（GAN）和深度学习算法，可以将大量的音乐数据输入模型，使模型学习到音乐的形式和规律，并生成新的音乐作品；利用强化学习算法对生成的音乐进行评估和优化，以提高音乐作品的质量和创造力。
五、音乐情感识别音乐情感识别是指通过对音乐进行分析和处理，识别出音乐所传达的情感信息。
模式识别在医学影像分析中的应用
模式识别在医学影像分析中的应用近年来，随着计算机技术和人工智能的快速发展，模式识别在医学影像分析中的应用逐渐受到关注。
模式识别是一种能够识别和分类复杂数据模式的技术，通过建立模型和算法，从大量医学影像数据中提取特征和模式，帮助医生进行疾病诊断、治疗规划和预后评估等工作。
本文将探讨模式识别在医学影像分析中的应用，以及对医学领域带来的潜在影响。
一、模式识别在医学影像分类中的应用模式识别在医学影像分类中的应用极为广泛。
通过训练机器学习算法，医学影像可以被准确地分类为正常或异常。
以肺部CT影像为例，模式识别算法可以提取肺部结构的特征，如纹理、形状等，对影像进行分类，帮助医生发现肺癌、结节等病变。
类似地，模式识别还可以应用于乳腺X射线影像、脑部MRI等多种医学影像的分类分析，为医生提供辅助诊断。
二、模式识别在医学影像分割中的应用医学影像分割是指将影像中的区域分离出来，以便医生对特定区域进行研究和分析。
模式识别技术可以实现医学影像分割的自动化和精确化。
例如，对于心脏MRI影像，模式识别算法可以将心脏和周围组织分割开来，便于医生进行心脏病变的定量分析。
同样，模式识别还可以应用于肝脏、肾脏、肺部等多个器官的影像分割，为医学研究和临床治疗提供基础。
三、模式识别在疾病诊断中的应用模式识别在疾病诊断中的应用是医学影像分析领域最为重要的一部分。
通过对医学影像的特征进行分析，模式识别技术可以辅助医生进行疾病的早期诊断和准确诊断。
例如，在乳腺X射线影像中，模式识别算法可以检测乳腺钙化等异常信号，帮助医生筛查乳腺癌。
同样，模式识别还可以应用于脑部MRI影像的疾病诊断，比如帕金森病的早期识别、脑卒中的损伤定位等。
四、模式识别在治疗规划中的应用模式识别在医学影像分析中还可以应用于治疗规划。
通过对患者的医学影像进行分析，模式识别技术可以帮助医生确定最佳治疗方案。
以放射治疗为例，模式识别算法可以根据肿瘤的位置、大小等特征，自动规划出最合适的照射强度和方向，提高治疗效果并降低辐射对健康组织的损伤。
模式识别技术在信号处理中的应用
模式识别技术在信号处理中的应用信号处理是将原始信号转换为更加可读和易于分析的形式的一种技术。
而在信号处理中，模式识别技术作为一种重要的手段，可以用于寻找和识别信号中的某些特征，进而实现对信号的有效处理。
一、模式识别技术概述模式识别技术是指通过对已知模式进行学习和分析，从而能够对新模式进行认知和识别的过程。
在现代信息处理中，模式识别技术已经广泛应用于图像处理、声音识别、生物信息学、机器学习等多个领域。
而在信号处理中，模式识别技术能够有效实现对信号的分类、聚类和特征提取，从而提高了信号的分析效率和判断准确率。
二、模式识别技术在信号分类中的应用信号分类是指将原始信号根据某些特定的属性或标准进行划分和分类的过程。
而在信号分类中，模式识别技术可以通过对信号的特征进行提取和分析，实现对信号进行分类和识别的目的。
例如，在语音处理中，人们可以通过采集和录音，获取到语言信号，并通过模式识别技术实现对信号的分类。
其中，可以通过获取语言信号的高频和低频分量，来区分不同的语音信号；也可以通过特征提取，将信号的频域、时域和能量等特征参数提取出来，并通过分类算法实现对不同语音信号的识别和分类。
三、模式识别技术在信号聚类中的应用信号聚类是指将信号数据根据一些特定的相似度或聚类算法进行分组和聚类的过程。
而在信号聚类中，模式识别技术可以通过对信号的特征向量进行构造和计算，从而实现信号聚类和分类的目的。
例如，在人脸识别中，可以采用PCA（Principal Component Analysis）方法对人脸图像进行特征提取，然后通过K-means算法实现对人脸图像的聚类。
而在这个过程中，模式识别技术可以自动地学习和分析人脸图像的特征向量，并通过聚类算法实现一组相似人脸图像的分类和聚合。
四、模式识别技术在信号特征提取中的应用信号特征提取是指从信号数据中提取出具有特殊意义和代表性的数据特征，从而实现对信号的处理和分析的过程。
而在信号特征提取中，模式识别技术可以通过自动化的方法，将信号的各种数学特征和物理特性进行提取和分析，从而实现对信号的特征表述和分析。
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。
模式识别的基本概念和应用领域
模式识别的基本概念和应用领域模式识别是指通过对数据或信号进行分析，从中提取出重要的信息和特征，并将其归类、描述和识别的过程。
它是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍模式识别的基本概念和一些常见的应用领域。
一、模式识别的基本概念1. 数据准备与特征提取模式识别的第一步是数据准备和特征提取。
数据准备包括数据收集、清洗和预处理等过程，确保数据的质量和准确性。
特征提取是从数据中提取出能够反映对象属性和特征的特征向量或特征描述。
2. 模式表示与分类器构建模式表示是将数据转化为适合于分析和处理的表示形式，常见的形式包括向量、矩阵、图像等。
分类器构建是利用已标注的训练数据来构建一个能够对新数据进行分类的模型或分类器。
3. 模式匹配与识别模式匹配是指将待识别的模式与事先构建好的模型进行匹配，以确定待识别模式的类别或标签。
模式匹配方法有很多种，如最近邻法、支持向量机、决策树等。
二、模式识别的应用领域1. 人脸识别人脸识别是模式识别的一个重要应用领域。
通过对人脸图像进行特征提取和模式匹配，可以实现对不同人脸的自动识别和身份验证。
人脸识别技术在安防、人机交互等方面有着广泛的应用。
2. 文字识别文字识别是将图像中的文字转化为可编辑或可搜索的文本的过程。
它广泛应用于图像扫描、文档管理、自动化办公等领域。
文字识别的关键是对字符的特征提取和分类判别。
3. 声音识别声音识别是将声音信号转化为可识别的文字或指令的过程。
它在语音识别、智能助理、语音控制等领域有着广泛的应用。
声音识别的核心是对声音信号进行特征提取和模式匹配。
4. 图像识别图像识别是将图像中的对象或场景进行分类和识别的过程。
它在图像搜索、智能车辆、医学影像等领域具有重要的应用。
图像识别的关键是对图像特征的提取和匹配。
5. 数据挖掘数据挖掘是从大规模数据集中自动发现隐藏在其中的模式、规律和知识的过程。
它广泛应用于市场营销、金融风险预测、网络安全等领域。
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电子通信工程学院电子信息专业讲座报告题目：模式识别在信号处理中的应用专业电子信息工程班级学号1313084姓名日期2016.06.051、模式识别技术的基本理论1.1 模式识别的基本框架模式识别是人工智能领域的基础，随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。
近年来，模式识别也去的了很多让人瞩目的成就，有很多不可忽视的进展。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
基于模式识别的图像处理随着当今计算机和人工智能技术的发展，已经成为了图像识别领域的踪影研究方向。
本文首先介绍了图像模式识别的基本理论和基本方法，然后阐述了模式识别在图像处理中应用理论，最后举例说明了模式识别在图像处理中的具体应用。
模式识别是通过计算机对信息进行处理、判别的一种分类过程，是信号处理与人工智能的一个重要分支。
人工智能是专门研究用机器人模仿人的动作、感觉和思维过程与规律的一门学科，而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”。
随着计算机技术和人工智能的发展，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。
在图像处理中，识别场景中的对象或区域是一个重要课题。
图像模式识别的任务是从策略对象集的场景中识别对象。
每个对象都是一种模式，并且策略值是模式的特征，同特征的相似对象集属于具体的模式类，测量特征的技术称为特征提取。
模式识别是通过计算机对信息进行处理、判别的一种分类过程，是信号处理与人工智能的一个重要分支。
人工智能是专门研究用机器人模仿人的动作、感觉和思维过程与规律的一门学科，而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”。
随着计算机技术和人工智能的发展，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。
2 、基于模式识别技术的图像处理2.1 基于模式识别技术的图像分割把图像按相关度划分成各具特色的区域并提取出所需目标的技术和过程称为图像分割。
分割的关键在于分割依据的确定。
从模式识别技术理论上考虑图像分割问题,分割是针对图像所需分割的对象,根据图像的结构特性将图像的所有组成部分分成“分割”类和“非分割类”两类。
对于任何一个事物都有与其他事物相互区别的一些本质特征,必然可以提取出本质特征能够与分割背景图像相区别并作为识别事物的依据,即为分割依据。
在分割图像定位对象时,可以选择由特征组成的特征空间进行定位识别。
因此,将分割对象视为模式识别的对象,图像分割的过程是为在模式识别中寻找特定模式类,并按照该模式类的特征,结合与其对应的分割技术进行分割。
图像识别是图像处理的高级阶段,其研究的是通过仪器对周围物体的视觉图像进行分析和识别,从而可得到有效的结论性判断。
但是,为了使计算机系统也能认识人类视觉系统认识的图像,人们必须研究出计算方法,分析图像特征,因而将模式识别技术应用到图像识别中,进而将图像特征能用数学方法表示出来并教会计算机也能认识、识别这些特征。
在模式识别中，已经使用了一些模式分类技术。
这些技术中的一些技术被称为决策理论技术，在这种技术中，未知的模式分类是由一些确定的、统计的或者模糊理论的基本原理进行决策。
决策理论模式识别技术主要分为基于有监督学习的分类方法和使用无监督技术的分类方法。
有监督的分类方法又可分为有参数分类器和非参数分类器。
在有参数监督的分类中，用大量标注训练样本模式集训练分类器，并估计每类模式的统计参数。
其中，最小距离分类器和最大似然分类器是频繁使用的有监督算法。
无监督分类技术不考虑参数，常使用一些非参数的技术，例如K近邻技术、Parzen 窗技术等。
在无监督的情况下，根据一些相似标准机器分割整个数据集，结构产生了聚类集，模式中的每个聚类集都属于具体类。
2.2 基于模式识别技术的图像特征提取由于图像的随机性和数据量大,增加了在图像中选取有效的图像特征的难度,并直接影响到图像识别系统的性能。
所以完成图像识别的首要任务为提取有效的图像特征。
然而在很多实际问题中不易找到所需的特征,或由于条件限制不能对它们进行测试,于是把特征选择和提取任务复杂化,成为构建模式识别系统困难的任务之一。
图像的原始特性或属性被称为图像特征。
其中有些是自然特征,有些是人为特征。
特征提取是提取特征,经筛选或变换直到得出有效特征的全过程。
其根本任务是选择有效的特征,并运用相应的技术进行特征提取。
基于模式识别技术的图像特征提取工作的结果是给出了某一具体图像与其它图像相区别的特征。
在句法模式识别中，关键问题是使用属于不同模式类的样本集推断适当的文法。
文法推断问题是一个首要问题。
这种方法是基于基本假设，每个模式至少存在一个文法描述。
每个模式类文法描述的识别和提取形成了设计综合模式分类器的核心问题。
文法推断问题包括使用在研究中的样本模式集获得文法的算法开发。
因此这可以视为使用有限的并且增长的训练模式集进行学习的方法。
在文法模式分类中，属于特殊模式类的字符串可以作为形成属于语言的句子，这些句子对应于模式类。
如果每个字符串都属于该模式类，机器就可以识别这个模式类，对于不在该模式类中的任何字符串，机器决策它是否是语言的成员，要么拒绝，要么永久接受。
对于自动机的自动化造句而言，接受字符串属于特殊模式类，已经有了一些成熟的技术。
2.3 基于模式识别技术的图像识别图像识别是图像处理的高级阶段,其研究的是通过仪器对周围物体的视觉图像进行分析和识别,从而可得到有效的结论性判断。
但是,为了使计算机系统也能认识人类视觉系统认识的图像,人们必须研究出计算方法,分析图像特征,因而将模式识别技术应用到图像识别中,进而将图像特征能用数学方法表示出来并教会计算机也能认识、识别这些特征。
人工神经网络已经广泛使用于图像分割和对象分类问题。
这些网络本质上是学习网络，用于场景中像素或对象的分类。
它们是大量互联的神经元集，并行地执行学习任务。
神经元由生物神经元建模，因此它们被命名为神经网络。
根据学习过程的类型，这些网络可以分为有监督或无监督网络。
3 、基于模式识别技术的生物医学图像处理3.1 概述生物统计的识别系统在一些应用中非常有用，例如商务和执法应用，特别是在犯罪识别、安全系统、可视电话、信用卡验证以及用于识别个人身份的证件照片验证等方面。
人脸的识别、指纹、签名和许多其他生物统计图像在计算机视觉领域中构成了重要的研究领域。
基于模式识别的自动人脸识别已经有了很多实现方案。
人脸识别中主要的策略要么是基于特征的，要么是基于人脸空间的，例如特征脸或Fisher脸。
大多数特征提取的方法都是从人脸的正视图中提取特征，有时也从侧面人脸轮廓中提取特征。
自动人脸识别系统既使用正面也使用侧面，所有更加准确，因为它利用了子人脸的两个视图中固有可利用的明确信息。
下面介绍用于人脸识别的特征提取和匹配技术。
3.2 特征选择首先从人脸的正视图和侧视图中辨识标志点集合，然后使用它们之间的基于区域、角度和距离的特征向量。
侧面轮廓特征提供了人脸额外的结构轮廓信息，这些信息从正视图中是看不到的，所以从两个视图中提取特征集通常能够有效地应用于人脸识别，并且与只使用一个视图的特征的系统相比，可靠性更高。
3.3 正面面部特征提取提取一些正面面部分量，例如眼睛、眉毛等，开始时选择眼睛模板集，面部图像以适当选择的模板集进行卷积运算，由以下滤波器操作表示：这个卷积过程在滤波器的输出产生了能力测试集。
从卷积滤波器的输出确定眼睛的位置，使用平移、尺度和选择不变仿射变换，我们可以从卷积滤波器检测出眼睛。
一旦检测出两只眼睛，眼眉位置可能位于眼睛中心的小搜索区域之内。
随后，沿虹膜列可以用一半的眼眉模板窗口与眼眉模板集合匹配来检测上述左右眼睛之上的眉眼。
一些正面面部特征具有不变特征，它不随面部表示而改变，而其他的是变化的特征。
在正面面部特征提取中，眼睛是重要的角色。
3.4 侧面面部特征提取3.4.1 基准标记的选择人脸的侧视图选择的标志点是：鼻子点、颌下点、前额点、鼻梁点、眉间点和嘴角点。
将侧面脸的数字图像变化为侧面外形轮廓，然后提取标志点。
侧面面孔图像是一幅二进制图像，从每个侧面轮廓获得的标志点提取7个距离测量和一个区域测量。
3.4.2 距离和区域测量计算距离测量的提取标志点，正视图和侧视图的特征集合形成组合特征向量，这些特征向量阵列表示面部图片，所以我们希望对于不同的脸部，这些向量阵列是不同的。
我们将这些特征阵列存储在文件中，并且具有主索引号。
为了消除尺度作用，将鼻子点和鼻梁点间的距离，侧视图的距离测量和面积测量值，两眼间的距离和正面脸的测量值进行归一化处理。
3.5 人脸识别从人脸的正视图和侧视图提取最佳特征集，并且将这些特征值存储在独立的文件中，主要脸数据文件中的向量称为M向量，对于未知的样本，测试数据文件包含15维特征向量。
为了减少匹配特征向量值计算的复杂性，将这些特征向量与它们的主索引一起升序存储。
将测试特征值插到每个特征向量（列）的排序特征列表的适当位置。
测试样本模式的两个最近邻居在每列中进行识别，并且评估它们的相似性。
下面就K-近邻算法给出人脸识别的步骤：步骤1 在每一列，将特征值与它们的主索引一起升序排列。
步骤2 在每列的适当位置插入测试样本的每个特征向量。
步骤 3 在每列中去掉两个最近邻居，并对两个最近的邻居计算测试模式的相似性，每个都有主索引。
步骤4 对所有主索引计算测试模式的所有相似性。
步骤5 给测试人脸分配具有最大相似性值的主索引。
如果在测试文件中的人脸不属于任何存储在主要数据文件的人脸，对于这个测试脸，将给出与其最相似的分类索引。
4 、结语随着计算机和人工智能技术的发展，人们对模式识别技术在图像处理中的应用越来越重视。
同时，模式识别涉及并利用到数学、计算机科学等多学科的理论知识，而将这些学科的新技术和成就综合运用到模式识别中，提出更符合需求的模式识别技术是今后值得研究的重要课题。