第一章 模式识别概述[2014]
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ch1 模式与模式识别概论 (13)
缺点：缺少有效的学习理论
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2013
习题
1.
试简述样本，模式和模式类等概念间的关系。
2.
试简述模式识别系统的主要组成部分。
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2013
监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
划分的类别已知，且训练样本已知类别信息 没有类别标签， 通常利用聚类方法完成 样本的分类
部分样本有类别标签， 目标与有监督分
类一致
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监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
地面覆盖物的图示
模式( Pattern)：对研究对象所具有的特征和信息的 描述，对某类事物的抽象也成为该类的模式 .
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别 属性（模式）的过程，即把某一样本归属于多个类 型中的某个类型.
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1.1 模式及模式识别的概念
人类具有很强的模式识别能力，时刻在完成某种模式 识别的任务。 模式识别是从样本到类别的映射。
Pattern Recognition
第一章
武汉理工大学
概论
wanwanyuan@
理学院
第一章 模式识别概论
1 模式及模式识别的概念
2 模式识别系统
3 模式识别的应用 4 模式识别的方法
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1.1 模式及模式识别的概念
样本（Sample)：所研究对象的一个个体， 如患者的 细胞、一个汉字、一幅图片、一段视频等.
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习题
1.
试简述样本，模式和模式类等概念间的关系。
2.
试简述模式识别系统的主要组成部分。
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监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
划分的类别已知，且训练样本已知类别信息 没有类别标签， 通常利用聚类方法完成 样本的分类
部分样本有类别标签， 目标与有监督分
类一致
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监督学习和非监督学习
监督学习 非监督学习 半监督学习
地面覆盖物的图示
模式( Pattern)：对研究对象所具有的特征和信息的 描述，对某类事物的抽象也成为该类的模式 .
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别 属性（模式）的过程，即把某一样本归属于多个类 型中的某个类型.
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1.1 模式及模式识别的概念
人类具有很强的模式识别能力，时刻在完成某种模式 识别的任务。 模式识别是从样本到类别的映射。
Pattern Recognition
第一章
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第一章 模式识别概论
1 模式及模式识别的概念
2 模式识别系统
3 模式识别的应用 4 模式识别的方法
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1.1 模式及模式识别的概念
样本（Sample)：所研究对象的一个个体， 如患者的 细胞、一个汉字、一幅图片、一段视频等.
模式识别1.1
2．掌握句法结构模式识别的基本理论及大型算法。
3．了解模式识别的基本概念与基本应用。
1
第一章 序论
模式识别是人工智能的一个重要方面，是图象处理技术、语音及 文字的识别技术的理论基础，在现代自动控制技术和发展友善的 人机界面方面也占有极重要的地位。本课程的目的是介绍模式识 别的基本概念、基本理论、基本方法及技术。通过本课程的学习 应该使学生掌握模式识别的一些基本理论知识，比较深入地了解 模式识别的基本概念及其应用概况。
2
1 .1 模式识别的概念
1 模式识别的发展过程
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论,奠定了统计模式识别的基础。
因此，在60～70年代，统计模式识别发展很快，但由于被识别 的模式愈来愈复杂，特征也愈多，就出现“维数灾难”。但由于 计算机运算速度的迅猛发展，这个问题得到一定克服。统计模式 识别仍是模式识别的主要理论。 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论 美籍华人付京荪 提出句法结构模式识别。 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理论得到 了较广泛的应用。 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些年人工神经元 网络在模式识别和人工智能上得到较广泛的应用。 90年代 小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重视
3
2 模式识别和模式的概念
一.模式识别的基本定义 模式(pattern) ------ 存在于时间，空间中可观察 的事物，具有时间或空间分布的信息。 模式识别(Pattern Recognition) ------ 用计算机实 现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。
模式识别与图象识别，图象处理的关系 模式识别是模拟人的某些功能
模式识别 总结
2.3 聚类算法
（一）简单聚类 最邻近规则试探法 给定阀值T，聚类到zl （二）层次聚类 初始每个样本点为一类（N类），将类间距离最小者 合并为一类，逐级进行。 类间距离可用：最小、最大、中间、重心、平均距离 等。
（三）动态聚类算法
C-均值算法（适用于团状分布的情况） c 0, zi (1) xi1 , i 1, 2,..., c;
1 z j (k ) Nj
x
i 1
Nj
( j) i
, N N j,
重新聚类
j1
c
x
( j) i
j
ISODATA算法 c（预期类数），Nc（初始类心个数），N（各类最小样本数）， s（类中样本特征分量标准差上限）， jmax， D（聚合中心最小间距），L，I
C-均值算法性能
i j
⑶ 没有不确定区的 两分法 i j 令 dij ( x) di ( x) d j ( x) ( w i wj ) x
if
di ( x ) d j ( x ), j i then x i
or if di ( x ) max[d j ( x )] then x i
Fisher准则函数 2 SB (m1 m2 )2 uS Bu J F (u ) 2 2 max 2 sW1 sW2 uSW u SW
（2）Fisher变换
1 SW SBu u
对于两类问题,
u S S 它所对应的本征矢量 称为Fisher
最佳鉴别矢量。 1 u S Fisher变换函数 W (m 1 m2 ) ： 1 y (m1 m2 )SW x
最近距离 最远距离 中间距离 重心距离
p 1/2 1/2 1/2 np/(np+nq)
模式与模式识别概论 ()
1、数据获取 2、预处理 3、特征抽取 4、分类器设计
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1.2 模式识别系统
训练样本集
数据获取
预处理
特征提取 与选择
学 习 过 分类器设 程 计与改进
数据获取
预处理
特征提取 与选择
待识样本集
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分类决策 分 类 过 程
识别结果
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模式识别过程实例
求相关或距离 根据相关性或距离大小进行决策 优点：直接、简单 缺点：适应性差
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句法模式
方法
许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组 成所谓 “基元”
每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成
基元可以认为是语言中的词语，每个模式都可以认为是一 个句子，关系可以认为是语法
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监督学习和非监督学习
监督学习 划分的类别已知，且训练样本已知类别信息
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部分样本有类别标签， 目标与有监督分 类一致
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第一章 模式识别概论
1 模式及模式识别的概念 2 模式识别系统 3 模式识别的应用 4 模式识别的方法
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1.1 模式及模式识别的概念
样本（Sample)：所研究对象的一个个体， 如患者的 细胞、一个汉字、一幅图片、一段视频等.
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1.2 模式识别系统
训练样本集
数据获取
预处理
特征提取 与选择
学 习 过 分类器设 程 计与改进
数据获取
预处理
特征提取 与选择
待识样本集
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分类决策 分 类 过 程
识别结果
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模式识别过程实例
求相关或距离 根据相关性或距离大小进行决策 优点：直接、简单 缺点：适应性差
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句法模式
方法
许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组 成所谓 “基元”
每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成
基元可以认为是语言中的词语，每个模式都可以认为是一 个句子，关系可以认为是语法
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监督学习 划分的类别已知，且训练样本已知类别信息
非监督学习 半监督学习
没有类别标签， 通常利用聚类方法完成 样本的分类
部分样本有类别标签， 目标与有监督分 类一致
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第一章 模式识别概论
1 模式及模式识别的概念 2 模式识别系统 3 模式识别的应用 4 模式识别的方法
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1.1 模式及模式识别的概念
样本（Sample)：所研究对象的一个个体， 如患者的 细胞、一个汉字、一幅图片、一段视频等.
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。
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学.ppt
图 1-4 结构模式识别系统的组成框图 在实际应用中, 统计方法和句法分析往往相互配合、 互相补充。 一般地, 采用统计方法完成基元的识别, 再用 句法分析来表达模式的结构信息。
第1章 绪论
3. 模糊模式识别 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章 绪论
4. 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包 括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其目 的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章 绪论
3. 特征提取和选择 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章 绪论
结构模式识别把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。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
第1章 绪论
3. 模糊模式识别 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章 绪论
4. 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包 括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其目 的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章 绪论
3. 特征提取和选择 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章 绪论
结构模式识别把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。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
模式识别课件第一章 绪论
Machine Perception
模式识别的发展史
1929年 G. Tauschek发明阅读机，能够阅读0-9 的数字。
30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计 模式识别的基础。
60～70年代，统计模式识别发展很快，但由于 被识别的模式愈来愈复杂，特征也愈多，出现 “维数灾难”。
2020/4/16
References
[1] Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. 2019
(《模式分类》， 李宏东 姚天翔等 译，北京：机械工 业出版社，2003 年9月
➢ Machine Perception ➢ An Example ➢ Pattern Recognition Systems ➢ The Design Cycle ➢ Learning and Adaptation ➢ Methods of Pattern Recognition ➢ Conclusion
2020/4/16
Machine Percepti源自nBuild a machine that can recognize patterns:
• Speech recognition • Fingerprint identification • OCR (Optical Character Recognition) • DNA sequence identification
式识别理论得到了较广泛的应用。 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近
些年人工神经元网络在模式识别和人工智能上 得到较广泛的应用。 90年代小样本学习理论，支持向量机也受到了 很大的重视。
精品课件-模式识别导论-第1章
第1章 引论
2. 原型匹配理论是针对模板匹配理论的不足而提出的模式识 别理论假说。原型匹配理论认为，在人的长时记忆中存储着的 不是与外部事物模式一一对应的模板，而是事物的某种“原 型”。原型是指一类客观事物的抽象物，是一类客观事物所共
第1章 引论
由于原型是一种概括化了的内部表征，因此它们并不要求 与外部刺激信息严格匹配，只需近似匹配即可。一旦外部刺激 信息与人脑中的某个原型有最近似的匹配，就可以把它纳入这 一原型所概括的范畴内得到识别。如果几个外部刺激信息同属 于一个类别或范畴，即使它们之间可能在形状、大小、高低等 方面存在着差异，也可以通过与人脑中原型的匹配得到准确识 别。这样，不仅能够大大减轻记忆负担，也能够使人的模式识 别活动更加灵活，从而能够更好地适应错综复杂的环境变化与
第1章 引论
该理论的基本观点是刺激信息与脑中模板的最佳匹配，而 且这种匹配要求两者具有最大相似的重叠。该理论假设个体在 长时记忆中存储有大量的，甚至是无穷的相应的特定模板，否 则就不能得到模式识别或发生错误的模式识别。如果要得到正 确的模式识别，就需要在人的长时记忆中存储不计其数的模板， 但这就会极大地增加人的记忆负担，这与人在模式识别过程中
第1章 引论
狭义地说，模式是为了能让计算机执行和完成分类识别任 务，通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间 分布的信息。把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模 式类(或简称为类)。计算机模式识别就是指根据待识别对象的 特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分 析算法确定对象的类别的学科，是数学家、信息学专家和计算 机专家的研究内容。
第1章 引论
发展，并在20世纪60年代初迅速发展成为一门新的学科领域。 至今，它所研究的理论和方法在很多领域得到了广泛的应用， 涉及生活中的方方面面。本章首先讨论模式识别的基本概念和 模式识别系统的构成，然后介绍模式识别的基本方法，接着讨
模式识别演示第1章
说请 出你 左把 右每 两组 组六 的个 不样 同本 分 为 左 右 两 组
.
..
P8. 图3. 两类材料灰度分布图
三.模式识别方法及分类
• 1. 统计决策法建立在概率论与数理统计基础上。 它用特征向量描述模式。不同模式用不同条件 概率分布表示，然后判决未知模式属于哪一种 分布。 • 2. 句法结构法的理论基础是形式语言。它用符 号串、树、图来描述模式。同一类模式用一种 句法规则（文法律）表示被识符号串之间的联 系。然后判别未知模式属于哪一种句法规则， 从而实现分类。
第七章 模式识别理论在故障诊断技术中的应用
一 统计识别 二 模糊诊断 三 故障诊断专家系统
第八章二维图象的特征提取和识别
一 二 三 四 五 引言 数字化图象的获取 边识别及其实际意义 (一)模式和模式识别—Pattern Recognition 模式:是供模仿用的完美无缺的标本.
四
五 非参数方法 (1）非参数估计基本方法 (2）Parzen窗估计法 (3）k近邻法 六 几何分类法（判别函数法） (1）几何分类的基本概念 (2）线性判别函数与分类方法 (3）非线性判别函数与分类方法 (4）模板匹配法 七 聚类分析 (1）模式相似性与距离度量 (2）聚类分析的基本方法 (3）近邻函数法 (4）分级聚类法 (5）动态聚类法 第三章 句法模式识别 一 形式语言基本概念 二 模式的文法表示方法 三 用句法分析作模式识别 (1）自动机技术 (2）CYK算法
• 人类是通过学习和思维，获得模式识别能力。 • 对用于模式识别的机器（或计算机）来说，也 有一个学习训练过程。
• 给模式识别系统输入一定数量的学习样本，经 过特征提取后，按一定学习规则（例如分错率 最小）完成训练过程，归纳出分类器进行分类 的准则（即分类器设计）。于是，机器就学会 了模式识别 .(图2,下页)
一pattern recognition c1
• 分类决策：把特征送入决策分类器
第一章 模式识别概论
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模式分类器的评测过程
• • • • • 数据采集 特征选取 模型选择 训练和测试 计算结果和复杂度分析，反馈
• 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训 练确定判决规则，使按此类判决规则分类时， 错误率最低。把这些判决规则建成标准库。 • 分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分 类。
第一章 模式识别概论
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模式识别过程实例
• 在传送带上用光学传感器件对鱼按品种 分类 鲈鱼(Seabass) 品种 鲑鱼(Salmon)
模式识别
模式识别
1
模式识别
引 言
2
模式识别
课程对象
模式识别学科硕士研究生的专业基础课
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第一章 模式识别概论
4
与模式识别相关的学科
• • • •
• • • •
统计学 概率论 线性代数（矩阵计算） 形式语言
机器学习 人工智能 图像处理 计算机视觉
模式识别
教学方法
着重讲述模式识别的基本概念，基本方法 和算法原理。 注重理论与实践紧密结合 实例教学：通过大量实例讲述如何将所学 知识运用到实际应用之中 避免引用过多的、繁琐的数学推导。
第一章 模式识别概论
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模式识别与图象识别，图象处理的关系 模式识别是模拟人的某些功能 模拟人的视觉: 计算机+光学系统 模拟人的听觉: 计算机+声音传感器 模拟人的嗅觉和触觉: 计算机+传感器