模式识别模板匹配法
第四章模式识别
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）
Marr 的计算理论 (computational theory）
初级素描 (primal sketch)：这一表征对视 觉输入的主要光强变化进行二维描述，包括 关于边缘、轮廓和墨块的信息。
2 1/2 -D 素描 (2 1/2 -D sketch)：这一 表征通过利用由阴影 (shading)、纹理 (texture)、运动 (motion)、双眼视差 (binocular disparity) 等提供的信息，对 可视表面深度和方位进行描述，此表征依赖 于观察点。
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；
（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。
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
第二节 模式识别及其 理论模型
《模式识别》课程标准精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版《模式识别》课程标准一、课程概述1.课程性质《模式识别》是人工智能技术服务专业针对人工智能产业及其应用相关的企事业单位的人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位，经过对企业岗位典型工作任务的调研和分析后，归纳总结出来的为适应人工智能产品开发与测试、数据处理、系统运维等能力要求而设置的一门专业核心课程。
2.课程任务《模式识别》课程通过与各类特征识别应用案例开发相关的实际项目学习，增强学生对本专业智能感知与识别算法知识的认识，训练他们养成良好的解析思维习惯，在理解理论知识的基础之上，根据实现情况分析与设计出最优解决方案，再用编程方式实现特征提取和识别算法并加以应用的能力，从而满足企业对相应岗位的职业能力需求。
3.课程要求通过课程的学习培养学生智能感知与识别算法应用方面的岗位职业能力，分析问题、解决问题的能力，养成良好的职业道德，为后续课程的学习打下坚实的基础。
二、教学目标（一）知识目标（1）了解模式识别的概念，掌握通过编程实现模板匹配算法来解决简单的模式识别问题的能力；（2）了解常用模式识别算法的原理，能初步利用该类算法解决具体模式识别问题的一般方法；（3）理解特征提取与降维的概念及主要方法，并能够在解决模式识别问题的过程中加以应用；（4）详细了解BP神经网络的原理，熟练掌握利用该算法解决手写体识别问题的方法；（5）详细了解朴素贝叶斯分类器算法的原理，熟练掌握利用该算法解决打印体文字识别问题的方法；（6）详细了解基于隐马尔可夫模型的语音识别原理，熟练掌握利用该模型解决语音识别问题的方法；（7）详细了解基于PCA和SVM模型的人脸识别原理，熟练掌握利用该模型解决人脸识别问题的方法。
（二）能力目标（1）会识读程序流程图，能看懂案例程序代码；（2）会使用Python语言实现“模式识别”常规算法；（3）能按照任务要求，设计程序流程图，编写程序代码；（4）能够根据系统功能要求对程序进行调试；（5）能够对所编写的程序故障进行分析，提出解决方案并进行故障排除：（6）能根据系统工作情况，提出合理的改造方案，组织技术改造工作、绘制程序流程图、提出工艺要求、编制技术文件。
opencv中缩放旋转模板匹配原理
Opencv是一个开源计算机视觉库，可用于处理图像和视频。
在Opencv中，缩放、旋转和模板匹配是常见的图像处理操作，了解这些操作的原理对于深入理解Opencv的工作原理非常重要。
本文将对Opencv中缩放、旋转和模板匹配的原理进行详细介绍，希望能帮助读者更好地掌握图像处理的相关知识。
一、缩放原理1.1 缩放的概念在图像处理中，缩放是指改变图像的尺寸大小。
通常情况下，我们会将图像缩小或放大到需要的大小。
Opencv中提供了resize函数来实现图像的缩放操作。
1.2 缩放的原理Opencv中的resize函数使用了插值算法来实现图像的缩放。
常见的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和立方插值。
在进行图像缩放时，resize函数会根据目标图像的大小和原始图像的大小，使用插值算法来计算新图像中每个像素的数值。
这样就可以实现图像的缩放操作。
二、旋转原理2.1 旋转的概念旋转是指改变图像的旋转角度，使得图像产生旋转的效果。
Opencv 中提供了getRotationMatrix2D和warpAffine函数来实现图像的旋转操作。
2.2 旋转的原理Opencv中的旋转操作是通过仿射变换来实现的。
使用getRotationMatrix2D函数来计算出旋转的变换矩阵。
使用warpAffine函数来对图像进行仿射变换，从而实现图像的旋转效果。
在进行仿射变换时，Opencv会对图像进行插值计算，以确保图像旋转后的质量和清晰度。
三、模板匹配原理3.1 模板匹配的概念模板匹配是一种在图像中寻找指定模式的方法。
在Opencv中，模板匹配可以用来在一幅图像中搜索和识别特定的模式。
Opencv中提供了matchTemplate和minMaxLoc函数来实现模板匹配操作。
3.2 模板匹配的原理Opencv中的模板匹配是通过将一个模板图像与另一幅目标图像进行比较来实现的。
将模板图像和目标图像转换为灰度图像。
使用matchTemplate函数对目标图像进行模板匹配计算，得到一个结果图像。
模式识别方法简述
XXX大学课程设计报告书课题名称模式识别姓名学号院、系、部专业指导教师xxxx年 xx 月 xx日模式识别方法简述摘要:模式识别（Pattern Recognition)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。
模式识别研究主要集中在两方面，一是研究生物体( 包括人）是如何感知对象的,属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法.前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。
关键词：模式识别；模式识别方法；统计模式识别；模板匹配；神经网络模式识别模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能,在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
随着2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动.（计算机）模式识别在2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别研究主要集中在两方面，一是研究生物体( 包括人）是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法.前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。
模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系.它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系.例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题.又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术.模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。
综述--浅谈模式识别、数据挖掘、机器学习、人工智能及它们与数据融合的联系与区别
浅谈模式识别、数据挖掘、机器学习、人工智能以及它们与数据融合的联系与区别 目录 一.模式识别： ...............................................................................
1.1定义与简介： .......................................................................... 1.2发展史： ................................................................................ 1.3研究方向： ............................................................................ 1.4主要方法： ............................................................................ 1.5具体应用： ............................................................................ 1.6未来发展： ............................................................................ 二.数据挖掘： ............................................................................... 2.1定义与简介： .......................................................................... 2.2发展史： ................................................................................ 2.3研究方向： ............................................................................. 2.4主要方法： ............................................................................. 2.5十大经典算法： ........................................................................ 2.6具体应用： ............................................................................. 2.7未来发展： ............................................................................. 三.机器学习： ............................................................................... 3.1定义与简介： .......................................................................... 3.2发展史： ................................................................................ 3.3研究方向： ............................................................................. 3.4主要方法： ............................................................................. 3.5具体应用： ............................................................................. 3.6未来发展： ............................................................................. 四.人工智能： ............................................................................... 4.1定义及简介： .......................................................................... 4.2发展史： ................................................................................ 4.3研究方向： ............................................................................. 4.4主要方法： ............................................................................. 4.5具体应用： ............................................................................. 4.6未来发展： ............................................................................. 五，与多源数据融合的联系及区别 ............................................................. 参考文献 .................................................................................... 一.模式识别：
第-9-章光学字符识别技术
第9章光学字符识别技术（上）光学字符识别技术是计算机自动、高速地辨别纸上的文字，并将其转化为可编辑的文本的一项实用技术。
它是新一代计算机智能接口的一个重要组成部分，也是模式识别领域的一个重要分支。
文字识别技术的研究涉及图像处理、人工智能、形式语言、自动机、统计决策理论、模糊数学、信息论、计算机科学、语言文字学等学科，它是介于基础研究和应用研究之间的一门综合性学科。
随着计算机技术的推广应用，尤其是互联网的日益普及，人类越来越多地依赖计算机获得各种信息，大量的信息处理工作也都转移到计算机上进行。
在日常生活和工作中，存在着大量的文字信息处理问题，因而将文字信息快速输入计算机的要求就变得非常迫切。
现代社会的信息量空前丰富，其中绝大部分信息又是以印刷体的形式进行保存和传播的，这使得以键盘输入为主要手段的计算机输入设备变得相形见绌，输入速度低已经成为信息进入计算机系统的主要瓶颈，影响着整个系统的效率。
因此，要求有一种能将文字信息高速、自动地输入计算机的方法。
目前，文字输入方法主要有键盘输入、手写识别、语音输入和机器自动识别输入等。
人工键盘输入方法需要经过一定时间的学习训练才能掌握；手写识别和语音输入虽然简单便捷，但其输入速度不高，对于大量已有的文档资料，采用这些方法要花费大量的人力和时间。
因此，能够实现文字信息高速、自动输入的只能是计算机自动识别技术，即光学字符识别（OCR）技术。
目前文字识别技术已经广泛地应用到了各个领域中。
它作为计算机智能接口的重要组成部分，在信息处理领域中可以大大提高计算机的使用效率，是办公自动化、新闻出版、计算机翻译等领域中最理想的输入方式；将庞大的文本图像压缩成机器内码可以节省大量的存储空间。
本章和第 10 章主要介绍光学字符识别中的一些关键技术，包括预处理、字符分割、特征提取、分类器设计以及后处理等。
另外，会给出一些相关的算法代码。
当然给出的代码只是一个雏形，只要读者在这个框架的基础上作修改，就可以构建自己的应用系统。
卷积神经网络在模式识别中的应用概述
卷积神经网络在模式识别中的应用概述摘要：卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）强大的建模和表征能力很好地解决了特征表达能力不足和维数灾难等模式识别方面的关键问题，受到学者们的广泛关注。
因此，本文首先介绍了卷积神经网络的发展历程及其理论模型，然后重点对卷积神经网络在文字语音识别、图像识别和人脸表情识别等中的应用作了总结。
最后对卷积神经网络未来在模式识别领域的发展潜力和应用前景进行了展望。
关键词：卷积神经网络；模式识别；文字语音识别；图像识别；人脸表情识别1引言模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。
(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科，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。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式[1]。
前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。
我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。
模式识别方法主要可分为四种，分别为：模板匹配法、统计模式识别法、语法模式识别法以及神经网络。
其中模板匹配法是出现较早的一种方法，实现起来较简单，匹配是个通用的操作，用于定义两个实体间的相似性程度，一般是采用二维模板，匹配的要素一般采用像素、曲线及形状信息，当然在定义模板及相似性函数时要考虑到实体的姿态及比例问题，这种方法一般不需要训练，实际上模板就是由训练集建立起来的，它的缺点是适应性差。
基于灰度值的模板匹配
基于灰度值的模板匹配篇一：基于图像灰度的模板匹配方法基于图像灰度的模板匹配方法图像匹配技术是数字图像信息处理和计算机视觉领域中的—个基本问题，并在卫星遥感、空间飞行器的自动导航、武器投射系统的末制导和寻的、光学和雷达的图像目标跟踪、地球资源分析与检测、气象预报、医疗诊断、文字读取以及景物分析中的变化检测等许多领域中得到广泛应用㈣。
一般来说，由于图像在不同时间、不同传感器、不同视角获得的成像条件不同，因此即使是对同一物体，在图像中所表现出来的几何特性、光学特性、空间位置都会有很大的不同，如果考虑到噪声、干扰等影响会使图像发生很大差异，图像匹配就是通过这些不同之处找到它们的相同点。
图像匹配算法主要分为两类口：一类是基于灰度匹配的方法；另一类是基于特征匹配的方法。
前者主要用空间的一维或二维滑动模板进行图像匹配，不同算法的区别主要在模板及相关准则的选择方面，这类方法一般匹配率高，但计算量大，速度较慢；后者则通过在原始图像中提取点、线、区域等显著特征作为匹配基元，进而用于特征匹配，一般匹配速度较陕，但匹配精度不一定高。
1.概念解释：①数字图像:数字图像是由被称做像素的小块区域组成的二维像素矩阵。
一般把图像分成3种形式：单色图像，灰度图像和彩色图像。
②像素：表示图像颜色的最小单位③灰度图像：灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就像平时看到的黑白照片：亮度由暗到明，变化是连续的。
灰度图的每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0—255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑，255表示白，而其他表示灰度。
④点阵图:显示器的屏幕由可以发光的像素点组成. 并且从几何位置看, 所用这些像素点构成一个矩形的阵列.利用计算机控制各像素点按我们指定的要求发光,就构成了我们需要的图形.这种方式构成的图形我们可称之为点阵图形.⑤点阵图形的坐标系统：各像素点有一个坐标唯一指定了它的位置.如果点阵图形的大小是N×M, 那么它的点阵共有M行N 列, 每个像素点的位置就由它所在的行和列的位置所唯一确定. 这个行和列的位置就给出了点阵图形的坐标系统. 按照前面的顺序, 第m行, 第n列的像素点顺序数就是m+(n-1)N.反之, 顺序数为s的像素点在第s Mod N行, 第Int(s/N ) + 1列, 这里的s Mod N是s除以N后的余数, Int( s/N ) 是s/N的整数部分.需要注意的是第m行, 第n列的像素点的坐标可能不是(m; n), 而是(m-1; n-1). 这是因为有时为了在计算机中处理的方便, 像素点的行列的排序不是从1, 而是从0开始的. 我们常用的显示器的像素坐标就是如此.2．数字图像匹配算法设计：在此软件中我采用了两种图像匹配算法：①基于灰度的模板匹配算法②基于灰度的快速匹配算法。
模式识别应用举例
多模态融合 将不同模态的数据进行融合，如 图像、语音、文本等，以提高模 式识别的性能和泛化能力。
隐私保护 随着数据安全和隐私保护意识的 提高，如何在保证用户隐私的同 时实现模式识别将是未来的一个 重要研究方向。
通过分析图像和传感器数据，自动驾 驶车辆能够判断道路状况，如路面状 况、道路宽度、坡度等，以便调整车 辆行驶状态。
障碍物检测
利用传感器和雷达技术，自动驾驶车 辆能够实时检测周围环境中的障碍物， 如车辆、行人、自行车等，以便及时 避让或采取相应措施。
行为预测与决策
预测其他车辆和行人的行为
通过分析道路上的交通参与者行为模式，自动驾驶车辆能够预测 其他车辆和行人的下一步动作，以便提前做出决策。
路径规划与导航
根据目的地信息和实时交通状况，自动驾驶车辆能够规划出最优路 径，并在行驶过程中进行实时调整。
紧急情况处理
在遇到紧急情况时，如前方发生事故或道路封闭，自动驾驶车辆能 够快速做出判断，采取避让或绕行等措施。
控制与执行
车辆控制
自动驾驶车辆通过控制系统实现 对车辆的精确控制，包括油门、 刹车、转向等，以确保行驶过程
模式识别应用举例
目 录
• 引言 • 模式识别在人脸识别中的应用 • 模式识别在语音识别中的应用 • 模式识别在医学诊断中的应用 • 模式识别在自动驾驶中的应用 • 总结与展望
01 引言
什么是模式识别
模式识别是人工智能领域的一个重要 分支，它通过计算机技术对输入的数 据进行分类和识别，从而实现对各种 模式的自动识别和智能处理。
特征提取
短时傅里叶变换
模式识别基础教程PPT课件
8
典型应用
语音识别（例如：IBM ViaVoice系统） 表情分析、年龄、种族、性别分类 OCR: 车牌照、集装箱号码… 手写体识别：汉王 手势识别：基于视觉的，基于数据手套 人脸识别、指纹识别、虹膜识别… 军事目标识别 生物信息、医学图像 遥感、气象
9
模式识别方法
模板匹配 结构模式识别 句法模式识别 统计模式识别 模糊模式识别
机特征向量，用概率统计理论对其进行建模， 用统计决策理论划分特征空间来进行分类。
12
统计模式识别的一般过程
测试模式 预处理
分类
训练 预处理
训练模式
特征提 取/选择
分类
特征提 取/选择
学习分类规则 错误率检测
13
模糊模式识别
1965年Zadeh提出模糊集理论
是对传统集合理论的一种推广
传统：属于或者不属于 模糊：以一定的程度属于
这种技术具有实时性的特点，而且有可能扩展到多个姿 态的人脸检测。
18
人脸的特征表示方法
矩形特征（Harr-like特征）
矩形特征的值是所有白色矩形中点的亮度值的和减 去所有灰色矩形中点的亮度值的和，所得到的差
有4种类型的矩形特征
19
输入图像
积分图像
基于积分图像的 Haar-like特征计
7
模式分类 vs. 模式聚类
Classification Clustering
Category “A”
Categ
(Supervised Classification)
Clustering
(Unsupervised Classification)
“Good” features
“Bad” features