模式识别-模板匹配法
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
第10章 模板匹配与模式识别技术
i m j n
[ f ( x i, y j) F ]
m
m
n
i m j n
[ f ( x i, y j) F ]
n
2
i m j n
[t (i j ) T ]
i m j n
m
n
m
2 [ t ( i , j ) T ]
图像的傅立叶描述子： ( a0, a1, a2, a3, a 4, a5, b1, b2, b3, b4, b5 )
…… 样板图像的特征参数称为样本。不同的样板图像有不同的样本值。 通过提取特征参数，使表示图像的数据大大减少。
10. 2. 3 特征参数优化 （1） 特征参数选择 从 m 个特征参数中，选出 n ( n < m ) 个区分性、独立性、可靠 性好的特征。
n
对目标图像灰度规范化
简写为：
对样板图像灰度规范化
R( x, y) f ( x i, y j) t (i, j)
滑动模板匹配算法： 将各个模板规范化； Rm=0； for( x = m; x< M - m; x++ ) { //遍历图像上有效区域的所有像素 for( y = n; y< N - n; y++ ) { 对模板下面的图像规范化； 计算各个模板在 ( x, y ) 点的相关度 R； if( Rm < R ) { Rm = R; //总是保存较大的相关度 xc = x; yc = y; Temp=取得最大相关度的模板编号； } } } 结果：Rm为最大相关度； (xc,yc) 为最大相关度发生的位置； Temp为取得最大相关度的模板编号。
ncc 模板匹配算法 -回复
ncc 模板匹配算法-回复NCC 模板匹配算法- 模式识别领域中的利器在模式识别的领域中，模板匹配算法被广泛应用于各种图像处理任务中，特别是在图像分割、目标识别和模式检索等应用中。
其中，一种重要的模板匹配算法是NCC（Normalized Cross-Correlation）模板匹配算法。
本文将介绍NCC 模板匹配算法的基本原理、算法流程和应用案例。
一、算法原理NCC 模板匹配算法基于归一化的互相关系数（normalizedcross-correlation coefficient）来计算图像之间的相似度。
其核心思想是将待匹配图像与参考模板进行逐像素比较，并计算它们之间的相似度。
NCC 算法可以衡量两幅图像的像素值的相关性，从而判断它们的匹配程度。
NCC 模板匹配算法的基本步骤如下：1. 输入待匹配图像和参考模板图像。
2. 根据图像大小和模板尺寸的关系，遍历待匹配图像的每个像素。
3. 对于每个像素，取以其为中心的模板区域，并对其进行灰度归一化处理。
4. 计算归一化的互相关系数，即算法的关键步骤。
通过计算待匹配图像的模板区域与参考模板之间的相似度，可以得到相关系数，值越大表示相似度越高。
5. 根据计算的相关系数，确定图像中匹配度最高的位置。
二、算法流程NCC 模板匹配算法的具体流程如下：1. 将待匹配图像和参考模板图像进行灰度化处理，转换为灰度图像。
2. 设定模板尺寸和步长。
3. 遍历待匹配图像的每个像素，以其为中心截取模板区域。
4. 对待匹配图像和参考模板的模板区域进行灰度归一化处理。
5. 计算归一化的互相关系数，通过对应像素的相乘再求和的方式计算互相关系数。
6. 对计算得到的互相关系数进行归一化处理，使其取值范围在[0, 1]之间。
7. 根据归一化的互相关系数确定匹配程度最高的位置，并输出结果。
三、应用案例NCC 模板匹配算法在实际应用中具有广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例：1. 目标识别：NCC 模板匹配算法可以用于识别图像中的目标物体。
人工智能的模式识别和模式匹配方法
人工智能的模式识别和模式匹配方法人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机可以像人类一样进行智能行为的学科。
其中，模式识别和模式匹配是人工智能的重要组成部分。
模式识别和模式匹配方法以其广泛的应用领域和强大的技术支持，受到了学术界和工业界的广泛关注。
模式识别是指通过对数据进行分析和处理，识别和提取出其中的模式或特征。
而模式匹配则是将一个待匹配的模式与一组已知模式进行比较，并找出最佳匹配的过程。
模式识别和模式匹配方法可以应用于图像识别、语音识别、生物医学、金融数据分析等领域，在提高效率和准确性方面发挥着重要作用。
在模式识别和模式匹配领域，最常见的方法之一是统计模式识别。
统计模式识别基于统计学原理，通过对大量样本进行统计分析，建立模型来描述和区分不同的模式。
常见的统计模式识别方法包括最近邻法、贝叶斯分类器、支持向量机等。
最近邻法是最简单和直观的方法之一，它通过计算待匹配模式与已知模式之间的距离来确定最佳匹配。
贝叶斯分类器则是一种基于贝叶斯概率理论的分类方法，通过计算待匹配模式与已知模式之间的条件概率，确定最佳分类结果。
支持向量机是一种基于最大间隔原理的分类方法，通过在特征空间中找到一个最佳超平面，将不同类别的模式分开。
除了统计模式识别方法，神经网络也是模式识别和模式匹配的常用工具。
神经网络通过模拟人脑的神经元网络，学习和提取模式中的特征。
常见的神经网络包括前馈神经网络、反馈神经网络和深度学习网络。
前馈神经网络是最简单的神经网络之一，它由一个输入层、若干个隐藏层和一个输出层组成，通过调整网络中的权重和偏置，实现对待匹配模式的识别和分类。
反馈神经网络是一种具有反馈连接的神经网络，它可以处理序列数据和动态模式。
深度学习网络则是一种多层次的神经网络结构，通过多层次的特征学习和抽象，实现对复杂模式的识别和匹配。
除了统计模式识别和神经网络，还有一些其他的模式识别和模式匹配方法。
第8章 模板匹配(精简)
第8章模板匹配8.1 引言●模板匹配不同于前面讲的模式识别方法,也不同于聚类分析方法。
模板是为检测某些区域特征（形状或图案）而设计的数据阵列。
模板匹配是一个较原始和最基本最常用的的模式识别方法之一，模板匹配用来研究某一特定图案位于整个图像中的什么位置，并根据相似度来确定该特定图案是否存在以及确切位置，这样的方法叫模板匹配。
●模板匹配方法中使用一个参考模板，然后决定未知的测试模式与哪个参考模式是最佳匹配。
模板是由一系列的识别符号串或特征向量(串模式)组成的。
也就是说，每个都由测度参数序列(串)表示，然后判断测试模式和哪个参考模式最佳匹配。
这些参考模板可以是场景中的对象，也可能是模式串，例如，在手写文本中组成单词的字母，或语音文本中的单词或短语，为此：1)、定义一种合理的测度和代价来测量参考模板与测试模式之间的距离或相似度。
2）、手写文本的匹配问题识别一系列的单词中哪一个是指定的单词，比方说“beauty”。
然而，由于阅读传感器的误差，指定的测试模式可能被显示为“beetv”或“beaut”。
在语音识别中，如果一个特定的单词由同一个人说很多次，每次都是不同的；有时可能说得快，则结果模式的持续时间短；有时说得慢，则持续时间长；然而不管怎样，它是同一个人说的同一个单词。
需要确定相似的程度,因此要定义测度，用于给出各类问题区分特性。
●先讨论字符串模板匹配问题，然后讨论场景分析和形状识别问题。
尽管这些任务具有同样的目的，但由于性质不同，所需要的工具也不同。
8.2 基于最优路径搜索技术的测度模板匹配的种类: 参考模式和测试模式⏹动态时间规整算法（DTW）定义:参考模式的特征向量序列，()i r , i =l ，2，…,I 。
测试模式的特征向量序列，()j t ，j =1，2，…,J ，一般I ≠J 。
目的是找出两个序列之间的合适距离测度（并非严格数学上的距离），动态时间规整算法就是把时间规整(或规划)和距离测度计算结合起来的非线性规整技术，♦ 建立一个二维的表格(网格):用参考模板序列()i r 作为横坐标i 轴，测试模式序列()j t 作为纵坐标j 轴，建立直角坐标系。
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
模板匹配算法
模板匹配算法首先，模板匹配算法的基本原理是通过计算给定图像与模板图像之间的相似度来实现匹配。
在实际应用中，通常采用的是灰度图像，因为灰度图像只有一个通道，计算起来相对简单。
常用的相似度计算方法有平方差匹配、相关性匹配和归一化互相关匹配等。
其中，平方差匹配是最简单的一种方法，它通过计算两幅图像对应像素之间的差的平方和来得到相似度。
相关性匹配则是通过计算两幅图像的亮度之间的相关性来得到相似度。
而归一化互相关匹配则是将两幅图像进行归一化后再进行相关性匹配，以消除亮度差异的影响。
这些方法各有优缺点，可以根据实际情况选择合适的方法。
其次，常用的模板匹配算法有暴力匹配、快速匹配和优化匹配等。
暴力匹配是最简单的一种方法，它通过遍历给定图像的每一个像素来计算相似度，然后找到最相似的部分。
虽然暴力匹配的计算量大，但是它的原理简单，容易实现。
快速匹配则是通过一些优化的数据结构和算法来加速匹配过程，例如使用积分图像和积分图像模板来实现快速匹配。
而优化匹配则是通过一些启发式方法和优化算法来进一步提高匹配的准确度和速度。
这些算法各有特点，可以根据实际需求选择合适的算法。
最后，模板匹配算法在实际应用中有着广泛的应用。
例如在人脸识别、指纹识别、车牌识别和医学图像处理等领域都有着重要的应用。
在人脸识别中，可以通过模板匹配算法来实现人脸的定位和识别。
在指纹识别中，可以通过模板匹配算法来实现指纹的匹配和比对。
在车牌识别中，可以通过模板匹配算法来实现车牌的定位和识别。
在医学图像处理中，可以通过模板匹配算法来实现病灶的定位和识别。
这些应用都充分展示了模板匹配算法在实际中的重要性和价值。
综上所述，模板匹配算法是一种常用的图像处理和模式识别技术，它通过计算给定图像与模板图像之间的相似度来实现匹配。
常用的相似度计算方法有平方差匹配、相关性匹配和归一化互相关匹配等。
常用的模板匹配算法有暴力匹配、快速匹配和优化匹配等。
模板匹配算法在实际应用中有着广泛的应用，包括人脸识别、指纹识别、车牌识别和医学图像处理等领域。
字符识别方法归纳
字符识别一、理论1.结构模式识别：根据字符结构特征进行识别，可用来识别汉字，但抗干扰能力差。
可用来识别少量和简单的字符，如数字。
2.统计模式识别：其要点是提取待识别模式的的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
常见的统计模式识别方法有：(1) 模板匹配。
模板匹配并不需要特征提取过程。
字符的图象直接作为特征，与字典中的模板相比，相似度最高的模板类即为识别结果。
这种方法简单易行，可以并行处理；但是一个模板只能识别同样大小、同种字体的字符，对于倾斜、笔划变粗变细均无良好的适应能力。
(2)利用变换特征的方法。
对字符图象进行二进制变换(如Walsh, Hardama变换)或更复杂的变换(如Karhunen-Loeve, Fourier,Cosine，Slant变换等)，变换后的特征的维数大大降低。
但是这些变换不是旋转不变的，因此对于倾斜变形的字符的识别会有较大的偏差。
二进制变换的计算虽然简单，但变换后的特征没有明显的物理意义。
K-L变换虽然从最小均方误差角度来说是最佳的，但是运算量太大，难以实用。
总之，变换特征的运算复杂度较高。
(3)投影直方图法。
利用字符图象在水平及垂直方向的投影作为特征。
该方法对倾斜旋转非常敏感，细分能力差。
(4)几何矩(Geometric Moment)特征。
M. K. Hu提出利用矩不变量作为特征的想法，引起了研究矩的热潮。
研究人员又确定了数十个移不变、比例不变的矩。
我们都希望找到稳定可靠的、对各种干扰适应能力很强的特征，在几何矩方面的研究正反映了这一愿望。
以上所涉及到的几何矩均在线性变换下保持不变。
但在实际环境中，很难保证线性变换这一前提条件。
(5)Spline曲线近似与傅立叶描绘子(Fourier Descriptor)。
两种方法都是针对字符图象轮廓的。
Spline曲线近似是在轮廓上找到曲率大的折点，利用Spline曲线来近似相邻折点之间的轮廓线。
而傅立叶描绘子则是利用傅立叶函数模拟封闭的轮廓线，将傅立叶函数的各个系数作为特征的。
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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
统计模式识别基础
• 类概率密度
指在已知样本类别为ωi 的条件下，特征向量在特征空间X 处发生的概率，记为P( X / ωi )。 显然： P( X
模式识别，第二章
22
统计模式识别基础
• 根据先验知识的多少，将统计方法分为：
Bayes决策法 参数估计法 统计决策法 非参数估计法 线性判别函数
模式识别，第二章
23
统计模式识别基础
• Bayes决策法
• 已知各类样本的先验概率P(ωi )及类概率密度P( X / ωi ) • 通过先验概率估计后验概率
模式识别，第二章
25
统计模式识别基础
鲑鱼 鲈鱼
线性判别函数
决定的分界面
模式识别，第二章
2 11 21
x x x x
2 2 12 22 1n 2n
2
• 绝对值距离（曼哈顿距离）
X x x x x x x
11 21 12 22 1n 2n
模式识别，第二章
11
基本概念
• 加权距离
D x x x x x x
1 11 21 2 12 22 n 1n 2n
• 可根据各个特征在识别中的重要程度设置各加权系数
模式识别，第二章
12
模板匹配法原理及过程
• 学习过程
• 对每一类已知类的学习样本进行特征提取，得到模板向量X1，
X2， ﹒﹒﹒ XC（C为类别数）
• 设置识别门限值ε • 以待识样本与模板向量之间的相似度（距离）为识别准则
• 即样本的相似程度，是模式识别的重要依据 • 通常以样本特征向量在特征空间中的距离作为样本的相似度
欧氏距离 平方和距离 样本相似度 绝对值距离 加权距离
模式识别，第二章
9
Байду номын сангаас
基本概念
• 欧氏距离
设有两个n维特征向量X1和 X2 X1 X2
X [ x , x , x ]
1 12 12 1n
模式识别，第二章
16
统计模式识别基础
• 问题
• 模板匹配法将每一类模式的特征向量视为只有唯一标准的模
板向量
• 实际应用中，由于样本的不确定性，每一类模式在特征空间
中分布为一区域
• 造成样本分布不确定的原因：
• 样本本身的空间分布 • 传输处理过程中的噪声和干扰
模式识别，第二章
17
统计模式识别基础
T
X [ x , x , x ]
2 21 22 2n
T
则此二样本的欧氏距离定义为：
X X X
1
2 2 2
x x x x x x
2 11 21 12 22 1n 2n
模式识别，第二章
10
基本概念
• 平方和距离
X x x
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
属于第i类,，记为Ｘ∈Ｗi
Di <ε，则判样本Ｘ
/ )dx 1
i
P( X / ωi ) 随X的变化函数称为第 i 类的类概率密度函数。
模式识别，第二章
20
统计模式识别基础
一维二类情况下的类概率密度函数
模式识别，第二章
21
统计模式识别基础
• 模板匹配法情况下的类概率密度函数？ • 先验知识
• 先验概率和类概率密度的总称 • 统计方法即是基于样本先验知识的模式识别方法
• 解决办法
• 将特征向量视为具有一定空间概率分布的随机向量 • 利用概率统计的方法进行分类器设计
模式识别，第二章
18
统计模式识别基础
• 先验概率
设有C个类别的识别问题（ω1， ω2 ， ﹒﹒﹒ ， ωc ），则 ωi 类发生（出现）的概率P (ωi ) 称为第 i 类的先验概率。
显然：
P ( ) 1
T
• 特征空间
特征向量
特征值
由特征向量的维数决定的n维几何空间（n<m），每个特征
向量即是特征空间中的一个点
模式识别，第二章
6
鲑鱼
鲈鱼
特征空间
模式识别，第二章
7
基本概念
• 特征选择
• 去除次要的特征，筛选出重要的特征
• 特征提取
• 通过压缩变换或映射，降低特征维数
模式识别，第二章
8
基本概念
• 样本的相似度
• 参数估计法
• 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
• 若所有Di（ i=1, 2 , ﹒﹒﹒,C ）均大于ε，则拒识。
模式识别，第二章
14
模板匹配法原理及过程
• 为提高模板匹配法的鲁棒性，可采用弹性模板匹配 • 将模板样本进行平移、旋转、缩放得到多个模板向量
模式识别，第二章
15
模板匹配法的应用
• 人脸识别、模板脸 • 印刷体字符识别 • 标准普通话识别
R [r , r , r ]
1 2 m
T
观测向量
观测值
• 观测空间
由观测向量的维数决定的m维几何空间
模式识别，第二章
5
基本概念
• 特征向量
对观测向量进行特征选择和提取，得到反映事物本质特性 的特征构成的向量
X [ x , x , x ]
1 2 n
模式识别
Pattern Classification
第二章: 模板匹配法
3
基本概念
• 模板匹配法
• 统计决策方法的特殊情况，也是最简单的情况 • 待分类的每一类模式只有一个唯一的标准（印刷体字符、标
准普通话）
模式识别，第二章
4
基本概念
• 观测向量
对样本进行观测、采样、量化得到的原理数据构成的向量