对模式识别的认识
什么是模式识别
什么是模式识别1 模式识别的概念模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。
模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。
广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。
计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。
模式识别－－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。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式。
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、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。
模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。
模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。
统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。
其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。
在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。
统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。
人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。
模式识别与展望
模式识别综述与展望摘要：模式识别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。
文章介绍了模式识别和知识引导的模式识别系统的区别和联系、模式识别的应用及其发展潜力。
关键词：模式识别;信息科学;人工智能;知识引导（一）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。
本文将介绍传统的模式识别和知识引导的模式识别系统的区别和联系、模式识别的应用及其近乎无限的发展潜力。
（二）传统的模式识别方法——统计方法与句法方法把图像或图像系列分割为线条、边缘，结点，区域等并提供相应的特征，诸如灰度值、颜色、形状、纹理，深度等。
目的是要利用这些信息对模式进行分类或者对模式进行分析(描述)。
分类是实现一个模式与一个类别号的对应。
分析(描述，解释)则是实现一个模式与一个符号描述的对应。
模式识别简介
模式识别系统
待识 对象 训练 样本 人工 干预
数据采集 特征提取
数据采集 特征提取 改进采集 提取方法
二次特征 提取与选择 二次特征提 取与选择 改进特征提 取与选择ຫໍສະໝຸດ 分类 识别 改进分类 识别规则
识别结果
制定改进分 类识别规则
正确率 测试
这里，需要指出的是，应用的目的不同、 采用的分类识别方法不同，具体的分类 识别系统和过程也将会有所不同。一般 而言，特征的提取与选择、训练学习、 分类识别是任何模式识别方法或系统的 三大核心问题。
模糊模式识别技术运用模糊数学的理论 和方法解决模式识别问题，因此适用于 分类识别对象本身或允许识别结果具有 模糊性的场合。 目前，模糊模式识别方法较多，应用较 广。这类方法的有效性主要在于对象类 的隶属函数建立的是否良好，对象间的 模糊关系的度量是否良好。
模式识别的基本方法
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定：
是一个非线性动态系统。通过对样本的学习 建立起记忆，然后将未知模式判决为其最接近的 记忆。
模式识别的基本方法
理论基础：神经生理学，心理学 主要方法：BP模型、HOP模型、高阶网 主要优点： 可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推 理规则不明确的问题。允许样本有较大的缺损、畸变。 主要缺点： 模型在不断丰富与完善中，目前能识别的模式类还不 够多。
面额
系统实例
磁性 金属条位置(大约 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
)
5元 10元 20元 50元 100元 有 有 有 有 有
5元
10元
20元 50元 100元
模式识别 模式识别概述
三.关于模式识别的国内、国际学术组织
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别 的国际会议“ICPR”，成立了国际模式识 别协会---“IAPR”，每2年召开一次国际学 术会议。 • 1977年 IEEE的计算机学会成立了模式分 析与机器智能（PAMI）委员会，每2年 召开一次模式识别与图象处理学术会议。 • 国内的组织有电子学会，通信学会，自 动化协会，中文信息学会….。
变量 样本 X1 X2 … XN
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x1 X11 X21 … XN1
x2 X12 X22 … XN2
… … … … …
xn X1n X2n … XNn
9
3. 几何表示 一维表示
X1=1.5 X2=3
二维表示
X1=(x1,x2)T=(1,2)T X2=(x1,x2)T=(2,1)T
三维表示
因为x1 , x2 的夹角小，所以x1 , x2 最相似。
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⑦ 相关系数
rij
n
ห้องสมุดไป่ตู้
X
n
ki
Xi Xkj Xj
X
k 1
k 1
ki
Xi
X
2 n k 1
kj
Xj
2
Xi, Xj 为xi xj的均值
注意：在求相关系数之前，要将数据标准化
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§1-2 模式识别系统
• 信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信 息转化为电信息。信息可以是二维的图象如文 字，图象等；可以是一维的波形如声波，心电 图，脑电图；也可以是物理量与逻辑值。 • 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换， 增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理。
模式识别导论
基于模式识别的个人认识班级自动化1002班姓名刘永福学号 1009101016摘要：本文主要介绍了模式识别的基本理论概念及算法，通过对模式识别的几种算法的概括、分析，推出算法的要求及步骤，实现样本的基本分类要求。
主要包括模式识别及模式识别系统的基本概念以及应用领域、线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明、非线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明。
一．模式识别及模式识别系统（1）模式识别的基本概念模式识别是以计算机为工具、各种传感器为信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类，包括人类在内的生物体的一项基本智能。
对于模式和模式识别有“广义”和“狭义”两种解释：广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。
此时，模式识别是生物体(包括人)的基本活动，与感觉、记忆、学习、思维等心理过程紧密联系，是透视人类心理活动的重要窗口之一。
从这个角度讲，模式识别是研究生物体如何感知对象的学科，属于认识科学的范畴，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，常被称做认知模式识别。
具体来说，它是指人们把接收到的有关客观事物或人的刺激信息与他在大脑里已有的知识结构中有关单元的信息进行比较和匹配，从而辨认和确定该刺激信息意义的过程。
正是通过认知模式识别，我们才能认识世界，才能辨别出各个物体之间的差别，才能更好地学习和生活。
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。
因此，模式识别的研究主要集中在认知模式识别和计算机模式识别这两个方面。
模式识别
1、什么叫模式？什么叫模式识别？
模式主要有两重含义，一是代表事物（个体或一组事物）的模板或原型，二是表征事物特点的特征或性状的组合。
识别就是把对象分门别类地认出来。
识别就是再认知的过程。
模式识别就是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干类别中适当的一类。
2、模式识别的主要方法？
模板匹配：首先对每个类别建立一个或多个模版
输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较，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
形变模版
统计方法：根据训练样本，建立决策边界(decision boundary)
统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决定决策边界
判别式分析方法——给出带参数的决策边界，根据某种准则，由训练样本决定“最
优”的参数
句法方法：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
模式的相似性由句子的相似性来决定
优点：适合结构性强的模式
缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高
神经网络：进行大规模并行计算的数学模型
具有学习、推广、自适应、容错、分布表达和计算的能力
优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题
缺点：缺少有效的学习理论
3、监督模式识别与非监督模式识别的区别？。
模式识别的基本概念
模式识别的基本概念
嘿，朋友们！今天咱来聊聊模式识别这个有意思的事儿。
你想想看啊，咱们每天都在不知不觉中进行着模式识别呢！比如说，你在路上远远地看到一个熟悉的身影，你马上就能认出那是谁，这就是一种模式识别呀！就好像你特别熟悉的一首歌，哪怕只听到几个音符，你也能立刻喊出它的名字。
模式识别就像是我们大脑里的一个神奇小助手。
它能帮我们快速地把各种信息归类整理。
比如说各种动物，猫有猫的样子，狗有狗的特点，我们一眼就能分辨出来，这可都是模式识别的功劳呀！这不就跟咱去菜市场买菜一样嘛，青菜是青菜，萝卜是萝卜，咱不会搞混呀！
再比如说我们认脸，每个人的脸都不一样吧，但我们就是能记住那些和我们亲近的人的脸。
这多厉害呀！模式识别让我们能在茫茫人海中找到我们想找的人，就像在一堆拼图里找到那一块最合适的。
而且模式识别还能让我们对一些事情形成习惯呢！每天早上起来先刷牙洗脸，这就是一种模式呀，我们的大脑记住了这个流程，不用特意去想也能自然而然地做出来。
这不就跟我们走路一样嘛，走多了就熟练了，都不用怎么费脑子。
它还能帮我们预测一些事情呢！比如你知道每天上班路上哪个路口容易堵车，下次你经过的时候就会提前做好准备，这也是模式识别在起作用呀！就好像你知道夏天经常会下雨，出门就会带把伞一样。
模式识别是不是很神奇呀？它就像我们生活中的一个默默工作的小天使，帮我们处理着各种各样的信息，让我们的生活变得更加有序和轻松。
所以啊，我们可不能小瞧了模式识别这个家伙，它可给我们帮了大忙啦！它让我们能轻松应对生活中的各种情况，让我们的世界变得更加丰富多彩。
大家说是不是呀！。
模式识别概念原理及其应用
详细描述
手写数字识别系统通过采集手写数字图像，提取特征 并转换为数字格式，然后与预定义的标准数字进行匹 配，实现数字的自动识别。该技术广泛应用于邮政编 码、支票和银行票据等领域的自动化处理。
医学影像诊断
总结词
医学影像诊断是指利用医学影像技术获取人体内部结构 和功能信息，进而对疾病进行诊断和治疗的过程。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法规则的模式识别方法，通过建立输入数据的结构模型进行分 类和识别。
详细描述
结构模式识别通过分析输入数据的结构和语法规则，建立相应的结构模型，然后 根据这些模型对输入数据进行分类和识别。常见的结构模式识别方法包括句法分 析、语法制导的翻译等。
模糊模式识别
总结词
基于模糊逻辑和模糊集合论的模式识别方法，通过建立模糊隶属度函数进行分类和识别。
02 模式识别的基本原理
特征提取
特征提取
01
从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便更好地分类和识
别。
特征选择
02
选择与分类任务最相关的特征，去除无关或冗余的特征，提高
分类准确率。
特征变换
03
将特征进行变换，使其更适应分类器的需求，提高分类性能。
分类器设计
分类器设计
根据不同的分类任务和数据集，设计合适的分类器。
详细描述
语音识别在智能语音助手、语音搜索、语音 导航、智能家居等领域有广泛应用。通过语 音识别技术，用户可以更方便地与设备进行 交互，提高用户体验和效率。
生物特征识别
总结词
生物特征识别是利用个体独特的生物特征进 行身份认证和识别的技术。
详细描述
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对模式识别的认识
学号：*********
姓名：***
对模式识别的认识
模式识别是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其
中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在
于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进
行交互的重要基础。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体
和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和
运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医
学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。
模式识别的主要方法
解决模式识别问题的方法可以归纳为基于知识的方法和基于数据
的方法两大类。
所谓基于知识的方法，主要是指以专家系统为代表的方法，一般
归在人工智能的范畴中，其基本思想是，根据人们已知的（从专家那
里收集整理的）关于研究对象的知识，整理出若干描述特征与类别间
关系的准则，建立一定的计算机推理系统，对未知样本通过这些知识
推理决策其类型。另一大类模式识别方法是基于数据的模式识别方法。
在确定了描述样本所采用的特征之后，这些方法并不是依靠人们对所
研究对象的认识来建立分类系统，而是收集一定数量的已知样本，用
这些样本作为训练集来训练一定的模式识别机器，使之在训练后能够
对未知样本进行分类。图1-1给出了这种机器学习系统的基本思想。
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图1-1 基于数据的机器学习
模式识别系统的典型构成
模式识别识别系统通常包括原始数据的获取和预处理、特征提取
与选择、分类或聚类、后处理四个主要部分。图1-2给出监督模式识
别系统和非监督模式识别系统典型构成框图。
有已知样本情况: 监督模式识别
无已知样本情况: 非监督模式识别
图1-2 模式识别的典型过程
模式识别系统的典型应用
经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、
计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考
古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如目标识别、
生物特征识别、图像识别、图形识别和故障诊断等。经过多年的研究
和发展。模式识别技术的快速发展和应用大大促进了国民经济建设和
国防科技现代化建设。
S 对G
LM
分类器设计(训练)
特征提取与选择 信息获取与预处理
分类决策(识别)
聚类(自学习)
特征提取与选择 信息获取与预处理
结果解释
1.人脸识别
人脸是指人的面部视觉特征，主要包括两眼、鼻、口等特征。人
脸识别就是利用计算机技术从人脸图像分析中提取出有效的识别信
息，用以鉴别人的身份。人脸识别技术已经广泛应用于公安刑侦破案、
门禁系统、摄像监视系统、网络应用和信息安全等领域。
与基于其他生物特征的识别方式相比，人脸识别具有自然和不易
被察觉两个特点。自然性是指该识别方式同人类进行个体识别时利用
的生物特征相同。与人脸识别类似，人类也是通过观察比较人脸来确
认身份的。
2.指纹识别
指纹是指人类手指末端正面皮肤上凹凸不平产生的纹路，其形成
依赖于胚胎发育时的环境。指纹纹线有规律地排列形成了不同的纹型，
这些纹线的起点、终点、结合点和分叉点是指纹的细节特征点。与其
他生物特征相比，指纹具有两个突出的优点：一是稳定性，指纹具有
很强的稳定性，从胎儿在6个月时指纹完全形成到人死后尸体腐烂，
指纹的纹型和细节特征点等不会有明显变化；二是独特性，指纹具有
明显的独特性，至今还没发现两个指纹完全相同的人。基于这两个特
点，指纹识别能够非常可靠地进行人的身份鉴别，已经在公安刑侦破
案、网络管理、银行、社保、雇员证明、门禁系统等领域得到了非常
广泛的应用。
指纹识别是生物特征识别领域发展最成熟、最可接受的一种识别
技术。然而，指纹识别还面临一定的挑战。在日常生活中，有一部分
人的指纹是无法采集的，这里既有先天遗传的问题，也有后天因素造
成的。例如由于手指皮肤有伤疤、长茧、病态皮肤、皮肤干燥、皮肤
老化、采集设备受污染等原因，会使得图像采集设备无法采集或者不
能提供高质量的指纹图像。此外，由于每次捺印的方位不完全一样，
着力点不同会带来不同程度的变形，也会给后续正确提取特征和实现
正确匹配带来一定的困难。
3.语音识别
语音是人类信息交流的基本手段，语音中包含语义信息、语言信
息、说话人信息和情感信息等。语音识别就是让机器通过识别和理解
过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术，即让计算机识别出
人类语音中的各种信息。语音识别涉及信号处理、模式识别、概率论、
信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等学科。语音识别已经在语
音输入系统、语音控制系统和智能对话查询系统中得到了广泛的应用。
例如在语音控制系统中，就是利用语音来控制设备的运行，相对于手
动控制来说更加快捷、方便。另外,语音识别可以用在诸如工业控制、
语音拨号系统、智能家电等许多领域.
4.图像识别
图像是指各种图形和影像的总称。图像识别就是利用计算机对图
像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。
目前，图像识别涉及遥感和航空图像分析、显微图像、热像及超声图
像检查、金相图分析与鉴定、车牌识别等领域。如图6所示。实际上，
人脸识别和指纹识别也属于图像识别的一种。
模式识别的发展趋势
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、
计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人
工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在
国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作
为公司的战略研发重点加以重视。
模式识别的研究主要集中在两方面，即研究生物体(包括人)是如
何感知对象的，以及在给定的任务下，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、神经生理学家
的研究内容，属于认知科学的范畴；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。
总结
模式识别是一门理论与实践紧密结合的学科，教与学的方式值得
我们研究和探索。可以看出模式识别具有相当大的前景，而且模式识
别的应用得到越来越多的人的支持，而且它的成效也十分显著。当然，
现在的模式识别还不算真正完整，不过人类科技是不断发展的，相信
总有一天人工智能中的模式识别会真正融入我们的社会，成为我们人
类不可或缺的一部分。