模式识别培训教程PPT课件( 94页)

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计算机视觉技术与模式识别培训课件

计算机视觉技术与模式识别培训课件
04
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波等)对目标进行跟踪,通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理,以及常见的算法和模型,如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理,以及常见的算法和模型,如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果,通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距,优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等,常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展,计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来,计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时,随着5G、物联网等新技术的普及,计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像,减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术,实时检测道路上的行人,并根据行人的位置和速度,自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术,对交通信号灯进行准确识别和分类,确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器,实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪,提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取,识别出文字内容,用于文档数字化和自然语言处理等领域。

模式识别详细PPT

模式识别详细PPT
迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务,通过将预训练模 型(如ResNet、VGG等)应用于新数据集,可以快速获得较好的分类效果。
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法,在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律,例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组,或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间,便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验,手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征,提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势,先通过自动方法 筛选出一组候选特征,再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析(PCA)
通过线性变换将原始特征转换为新的特征, 保留主要方差,降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ,如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术,降低特征维度,提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换,丰富特征
表达,提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析,适用于特征线性可 分的情况,如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法,通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法,通过分析数据中的结构和语法规则,将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有

《模式识别课件》课件

《模式识别课件》课件
率和用户体验。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程, 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等,提高诊断准确性和效率,为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学,通过模式识别技术,计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用,能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中,卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术,通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域,通过摄像头捕捉人 脸图像,并与数据库中存储的图像信息进 行比对,实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术,通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。

模式识别ppt课件

模式识别ppt课件
pˆ N则是这些曲线
( x)
2.5,1.1为中心的正态曲线,而
之和。
由图看出:每个样本对估计的贡献与样本间
的距离有关,样本越多, PN(x)越准确。
例2:设待估计的p(x)是均值为0,方差为1的正
态密度函数。
若随机抽取X样本中的1个、 16个、 256个作
为学习样本xi,试用窗口法估计pN(x)。
| x xi |
(
)0
(保证 pˆ N ( x) 非负)


hN

( | x x i | )d ( | x x i | ) 0
(使 pˆ N ( x)dx 1)


hN
hN

④ 窗函数的选择
例:矩形窗、正态窗、指数窗、三角窗等等(只要
满足上述两条件,都可作为窗函数使用)
超立方体体积:VN h
d
N
其中
h1
hN
N
d=1,窗口为一线段 ; d=2,窗口为一平面
d=3,窗口为一立方体 ;d>3,窗口为一超立方体
窗口的选择:有多种选择
Φ(u)
方窗函数
Φ(u)
正态窗函数
Φ(u)
指数窗函数
hN
正态窗函数
1

1
,
|
u
|


(u )
2

0.其他
(u )
满足上述条件的区域序列(VN)有两种选择方法,
形成两种非参数估计方法:
1)Parzen窗法;
2)KN近邻估计
两者如何选择VN ?
1)Parzen窗法:
1
使体积VN以N的某个函数减小,例 VN

模式识别培训教程PPT(94张)

模式识别培训教程PPT(94张)

线条透视
结构密度
遮盖关系
(二)建构性知觉理论 (Constructive perception)
知觉是一个积极的和建构的过程
知觉并不是由刺激输入直接引起的,而 是所呈现刺激与内部假设、期望、知识以 及动机和情绪因素交互作用的产物
知觉有时可受到不正确的假设和期望影 响,因而也会发生错误
邻近物 体大小 对大小 知觉的 影响
现代观点则认为,知觉是主动 和富有选择性的构造过程。
黄希庭:“知觉是直接作用于感觉器 官的事物的整体在脑中的反映,是人对感 觉信息的组织和解释的过程。”
梁宁建:“知觉是人脑对客观事物的 各种属性、各个部分及其相互关系的综合 的整体的反映,它通过感觉器官,把从环 境中得到的各种信息,如光、声音、味道 等转化为对物体、事件等的经验的过程。”
2. “泛魔堂”模型(“魔城”模型)
通过特征分析识别一个字母R
3.特征分析的生理学依据
1981年诺贝尔医学奖获得者:Hubel & Wiesel
4.特征分析的行为学证据
Neisser(1964)英文字母扫描实验 固定影像与静止影像的实验
5.特征分析说的评论 优点:避开预加工、减轻记忆负担、带有学习
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)
1982年他在《科学》杂志上原创性地提出 了“拓扑性质初期知觉”的理论,向半个世纪 以来占统治地位的理论提出了挑战。随后20多 年的时间里,在与国际上持不同学术观点的学 者的争论与交流中,他以令人信服的系列科学 实验不断地完善和论证着这一假说,使之成为 被越来越多的国际同行所接受的学说,进而成 为有国际影响力的理论,他的成果也被《科 学》、《美国科学院院报》等著名学术刊物多 次刊登。2004年,著名知觉杂志《Visual Cognition》以专辑的形式刊载了陈霖教授的 成果并配发了大量国际著名学者的评论性文章。

模式识别的概念过程与应用PPT课件

模式识别的概念过程与应用PPT课件

红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域:生理特征鉴别(Biometrics),网 上电子商务的身份确认,对公安对象的刑侦和 鉴别;
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域:巡航导弹的景物识别,战斗单元的 敌我识别;
办公自动化:文字识别技术和声音识别技术; 数据挖掘:数据分析; 网络应用:文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》,机械工业出版社,Richard O.
Duda
《模式识别》(第二版),清华大学出版社,边
肇祺,张学工;
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合:
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别:
1,2, ,c
设计出一个分类器,能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别? 模式识别研究的内容?

模式识别介绍课件

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第1章 绪论
第4章 线性判别函数(重点掌握)
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数(MSE ) 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法(了解) 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择(掌握) 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结:讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩(80%)+平时成绩(20%)
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“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、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。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相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
返回本节
第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类,可以完成大量的 信息处理工作;在军事上,可见光、雷达、红外 图像的分析与识别,可以检出和鉴别目标的出现, 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度,也是模式识别的重要应用课题。 此外,模式识别在鉴别人脸和和指纹,地质勘测、 高能物理,机器人技术等方面也有很多用处。

《模式识别导论》课件


结构模式识别
01
结构模式识别是通过分析模式的结构特性来进行识别
的方法,主要应用于具有明显结构特征的模式。
02
结构模式识别方法主要包括基于规则和基于图的方法
,如决策树、有限状态机等。
03
结构模式识别方法在语法分析、文本分类、化学分子
结构解析等领域有广泛应用。
模糊模式识别
模糊模式识别是利用模糊逻辑 和模糊集合理论进行模式识别 的方法,能够处理不确定性和
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁 、考勤、移动支付等领域,通过与数 据库中存储的人脸图像进行比对,实 现快速、准确的身份验证。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是指利用计算机技术自动识别手写数字的能力,是模式识别领域的 一个重要分支。
详细描述
手写数字识别技术广泛应用于邮政编码、支票、银行票据等领域的自动化处理, 提高数据录入效率和准确性。
03
大数据与模式识别的结合有助于推动各行业的智能化进程,如智能交通、智能 安防、智能医疗等领域。未来,随着大数据技术的不断发展,模式识别的应用 场景将更加广泛。
隐私与安全问题
随着模式识别技术的广泛应用,隐私和安全问题逐渐凸显出来。在人脸 识别、生物特征识别等领域,个人隐私容易被泄露和滥用。因此,需要 加强隐私保护和安全管理,确保个人信息安全。
大数据与模式识别
01
大数据为模式识别提供了丰富的数据资源,有助于提高识别的准确率和可靠性 。通过对大数据的分析和处理,可以挖掘出更多有价值的信息,推动模式识别 技术的发展。
02
大数据时代对模式识别提出了更高的要求,需要处理海量数据、提高计算效率 、降低存储成本等。因此,需要不断优化算法和计算架构,以满足大数据时代 的需求。

模式识别讲座PPT课件

Harbin Engineering University Nanyang Technological University
11
Distance-Based Classification
Overview
Distance based classification is the most common type of pattern recognition technique
Module 4 Neural Networks for P.R.
Module 5 Clustering Module 6 Feature Selection
10
Pattern Recognition
Module 1 Distance-Based Classification
Dr. Shi, Daming
Introduction
What is Pattern Recognition
Classify raw data into the ‘category’ of the pattern.
A branch of artificial intelligence concerned with the identification of visual or audio patterns by computers. For example character recognition, speech recognition, face recognition, etc.
7
Introduction
Syntactic Pattern Recognition
Any problem is described with formal language, and the solution is obtained through grammatical parsing

模式识别培训课程课件

整模型参数。
04
语音模式识别
语音信号的预处理
噪声抑制
去除语音信号中的环境噪声,如 风、电气噪声等,提高语音信号
的清晰度和可懂度。
标准化
将语音信号的幅度和时间尺度进行 归一化处理,以消除不同说话人之 间的差异,提高识别系统的鲁棒性 。
分帧
将语音信号分割成短小的片段,通 常为20-30毫秒,以便于特征提取 和模式分类。
04 空间特征
提取图像中的空间特征,
反映图像中目标之间的空
间关系。
分类器的选择与优化
分类器选择
根据不同的应用场景 选择合适的分类器, 如支持向量机、神经
网络等。
参数优化
通过调整分类器的参 数,提高分类器的准 确率和泛化能力。
模型训练
使用训练数据集训练 分类器,并评估其性
能。
模型验证
使用验证数据集验证 分类器的性能,并调
模式识别培训课程课 件
目录
• 模式识别概述 • 模式识别的基本理论 • 图像模式识别 • 语音模式识别 • 文字识别 • 模式识别技术的发展趋势与挑战
01
模式识别概述
什么是模式识别
模式识别是指通过计算机或人工手段对自然界或人造的 复杂对象进行自动识别、分类、解释、理解或预测。它 涉及对输入数据的研究和分析,以识别出有用的信息, 并对其做出决策或判断。
基于光学原理的文字识别
01
02
03
光学原理
通过光学原理,将文本图 像转化为可识别的数字化 信息。
扫描仪
利用扫描仪对文档进行扫 描,将纸质文档转化为电 子文档。
OCR技术
光学字符识别(OCR)技 术可以将文本图像转化为 可编辑和搜索的文本。
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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。
简单(Simplicity) 具有对称、规则、 平滑的简单图形特征的各部分趋于组成整体。
典型表象(canonic perspectives)
指能对物体作出最佳表征的形象,或回忆 一个形状时最先想起的表象。
典型表象可能是对同一范畴中相似成员 (成为样例)的经验的产物。
格式塔心理学的理论核心是整体决定部分 的性质,部分依从于整体。他们通过实验 的方式证明感知运动不等于实际运动,也 不等于若干的单一刺激,而是与交互作用 的刺激网络相关,整体不等于各部分简单 相加之和。
图形的拓在拓扑变换下图形保持不变的性质和关 系,如连通性(connectedness)、封闭 性(closedness)、洞(hole),都是典 型的拓扑性质,而大小、角度、平行性等 几何性质则不是拓扑性质。
陈霖,认知科学和实验心理学家。 1945年生于四川成都。1970年毕业于 中国科技大学。任中国科学院研究生 院和生物物理研究所认知科学重点实 验室教授、主任,中国科学院-北京医 院脑认知成象研究中心主任。2003年 当选为中国科学院院士。
对两种知觉观的评论
建构知觉观—— 强调人主观能动性 人的知觉常常是错误的吗? 大多数实验和演示都用了人工或非自然刺激
直接知觉观
强调环境信息 真的不需要假设内部表征来理解知觉吗? “看见”与“看成”是两个不同的过程
视觉模式识别
眼睛构造与视神经通路
主观组织
(三)格式塔理论
格式塔学派认为思维是整体的、有意义的 知觉,而不是联结起来的表象的简单集合; 主张学习是在于构成一种完形。
2. “泛魔堂”模型(“魔城”模型)
通过特征分析识别一个字母R
3.特征分析的生理学依据
1981年诺贝尔医学奖获得者:Hubel & Wiesel
4.特征分析的行为学证据
Neisser(1964)英文字母扫描实验 固定影像与静止影像的实验
5.特征分析说的评论 优点:避开预加工、减轻记忆负担、带有学习
模板匹配说
模板匹配的基本思想:模式的识别 需要刺激与模板相匹配,而这种匹配 要求两者有最大程度的重叠。
(二)、特征分析说
1.基本思想
特征分析说试图将模式分析为组成它们的各种 特征(feature),模式识别时需要对刺激的特征进 行分析,将之与长时记忆中的各种刺激特征进行 比较,一旦获得最佳的匹配,外部刺激就得以识 别。
从狭义上说,模式仅指视觉刺激物的整 体结构。
模式:
指有若干元素或成分按一定关系形成 的某种刺激结构,也可以说是刺激的 组合。
不 同 形 状
的 椅 子
返回
模式识别(Pattern Recognition )
当人能确认他所知觉的某个模式时,将它 与其他模式区分开来,就是模式识别。
一般认为,STROOP效应是由于 念字自动化造成的。人们对字加工 快,而对颜色加工慢,因此,当要 说颜色时,就会受到字义的干扰, 而反过来,念字却不会受颜色的干 扰。
第二节 模式识别及其理论模 型
一、概述
从广义上说,一个模式(pattern )就是 一组刺激或刺激特性,它们按一定关系 (如空间、时间)构成一个有结构的整 体。
知觉
现代认知心理学认为,知觉是确定人 们所感受的刺激物的意义的过程。或者 说,知觉是解释刺激信息,从而产生模 式和意义的过程。
知识经验在知觉中的作用
因素恢复实验 (Warren 1970 ) 已有知识对句子知觉的作用
(Miller&Isard ,1963) 视知觉研究的证据 (Biederman,1972)
现代观点则认为,知觉是主动 和富有选择性的构造过程。
黄希庭:“知觉是直接作用于感觉器 官的事物的整体在脑中的反映,是人对感 觉信息的组织和解释的过程。”
梁宁建:“知觉是人脑对客观事物的 各种属性、各个部分及其相互关系的综合 的整体的反映,它通过感觉器官,把从环 境中得到的各种信息,如光、声音、味道 等转化为对物体、事件等的经验的过程。”
模式识别是指人把输入刺激模式的信息与 长时记忆中的信息进行匹配,并辨认出该 刺激属于什么范畴的过程。 (梁宁建)
模式识别的意义
二、模式识别过程
分析 比较 决策
三、模式识别理论
(一)模板说(模板匹配理论 template-matching theory)
模板(template):存在于人的长时记忆 中的、与外部刺激具有一一对应关系的外 部模式的小复本。
线条透视
结构密度
遮盖关系
(二)建构性知觉理论 (Constructive perception)
知觉是一个积极的和建构的过程
知觉并不是由刺激输入直接引起的,而 是所呈现刺激与内部假设、期望、知识以 及动机和情绪因素交互作用的产物
知觉有时可受到不正确的假设和期望影 响,因而也会发生错误
邻近物 体大小 对大小 知觉的 影响
知觉接近律
知觉相似律
封闭性原则
返回
尽管这些点没有用线段连 接起来,但仍能看到一个三 角形和一个长方形。
闭合性法则
完形法则
相近(Proximity) 趋于组成整体。
距离相近的各部分
相似(Similarity) 在某一方面相似 的各部分趋于组成整体。
封闭(Closure) 彼此相属、构成封闭 实体的各部分趋于组成整体。
对给定物体的识别是由贮存表征(包 含相关几何离子特征、朝向、大小等方面的 信息)能否与源自物体的成分或几何离子信 息进行最佳匹配决定的。
几何离子大约有36种,包括方块 (block)、圆锥(cylindrer)、球面 (sphere)、圆弧(arc)和楔子 (wedge)。
根据Biederman的理论,物体识别依赖 于边缘信息而不是表面信息(如颜色)。
1982年他在《科学》杂志上原创性地提出 了“拓扑性质初期知觉”的理论,向半个世纪 以来占统治地位的理论提出了挑战。随后20多 年的时间里,在与国际上持不同学术观点的学 者的争论与交流中,他以令人信服的系列科学 实验不断地完善和论证着这一假说,使之成为 被越来越多的国际同行所接受的学说,进而成 为有国际影响力的理论,他的成果也被《科 学》、《美国科学院院报》等著名学术刊物多 次刊登。2004年,著名知觉杂志《Visual Cognition》以专辑的形式刊载了陈霖教授的 成果并配发了大量国际著名学者的评论性文章。
第四章 模式识别
第一节 知觉理论概述
一、知觉概述
关于知觉的传统观点
知觉是在刺激作用下即刻产生的,而且似乎是 自动的
常人意识不到知觉的过程 某些空间特性的知觉受先天制约,不依赖于过
去的经验或者学习 某些几何错觉甚至不依赖于人掌握的有关概念
传统的观点认为,知觉是一种 消极被动的接受刺激的过程;
for
(四)、几何离子理论
Biederman(1987)认为:物体是由一 些基本形状(shapes)或成分 (components),也就是几何子(geon; geometric ion—几何离子)组成的。通 过把复杂对象的结构拆分为简单的部件 形状,就可以进行模式识别。
几何离子理论
成分识别(Recognition by components) P109图4.9
3-D 模型表征 (3-D model representation):这一表征描述 物体形状的三维特征,以及它们的 相对位置,而不依赖于观察点。
Marr的计算理论——物体识别的三种表征过程
拓扑学理论(topological theory)
上世纪80年代初,陈霖提出视觉拓扑学 理论。该理论认为,在视觉处理的早期 阶段,人的视觉系统首先检测图形的拓 扑性质;它对图形的大范围拓扑性质敏 感,而对图形的局部几何性质不敏感。
40ms
听觉材料 300ms
自变量:总体的一致 性关系与局部的一致性 关系
视觉材料
因变量:反应时间(按键判断 听到的是哪一个字母,按键作反应)
80ms
实验结果:
总体的一致性关系有主效应:
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