模式识别Pattern Recognition.pptx
模式识别
1模式识别1.ppt模式，模式识别，。
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。
2.1. 广义定义1）模式(pattern)：一个客观事物的描述，一个可用来仿效的完善的例子。
2）模式识别(pattern recognition) ：按哲学的定义是一个“外部信息到达感觉器官，并被转换成有意义的感觉经验”的过程。
2.2 狭义定义1）模式：对某些感兴趣的客体的定量的或结构的描述。
模式类是具有某些共同特性的模式的集合。
2）模式识别：研究一种自动技术，依靠这种技术，计算机将自动地（或人尽量少地干涉）把待别识模式分配到各自的模式类中去。
模式识别系统的构成，参考P7模式识别过程模式识别的聚性，三种临界问题系统聚类算法，分解聚类（计算）P22 P25•（2）系统聚类的算法（略）例：如下图所示•1、设全部样本分为6类，•2、作距离矩阵D(0)3模式识别3.pp t判别函数，直接用来对模式进行分类的准则函数。
决策面，分类器设计（两类，多类），P39 线性判别函数，P40 广义线性判别函数，P46所谓广义线性判别函数就是把非线性判别函数映射到另外一个空间变成线性判别函数设计线性分类器的步骤，多类问题，决策树，4模式识别3.1.ppt基于距离的分段线性判别函数，树状分段线性分类器，解向量，解区基本思想。
Fisher 线性判别原理。
感知器算法（计算）对线性判别函数，当模式维数已知时，判别函数的形式实际上已经确定，如：三维时只要求出权向量，分类器的设计即告完成。
本节开始介绍如何通过各种算法，利用已知类别的模式样本训练出权向量W 。
例题：有两类样本ω1=（x 1,x 2）={(1,0,1),(0,1,1)} ω2=（x 3,x 4）={(1,1,0),(0,1,0)} 解：先求四个样本的增值模式x 1=(1,0,1,1) x 2=(0,1,1,1) x 3=(1,1,0,1) x 4=(0,1,0,1)假设初始权向量 w 1=(1,1,1,1) ρk =1 第一次迭代：w 1T x 1=(1,1,1,1) (1,0,1,1)T =3>0 所以不修正 w 1T x 2=(1,1,1,1) (0,1,1,1)T =3>0 所以不修正 w 1T x 3=(1,1,1,1) (1,1,0,1)T =3>0 所以修正w 1 w 2=w 1-x 3=(0,0,1,0)w 2T x 4=(0,0,1,0)T (0,1,0,1) =0 所以修正w 2 w 3=w 2-x 4=(0,-1,1,-1)第一次迭代后,权向量w 3=(0,-1,1,-1),再进行第2,3,…次迭代 如下表()X W X T4332211 =+++=w x w x w x w d []T 3211,,,x x x =X []T 4321,,,w w w w =W5模式识别4.ppt最小错误率，最小风险（计算）参照P856模式识别6.ppt四种文法，1.0型文法（无限制）2. 1型文法（上下文有关文法）2 . 2型文法（上下文无关文法）3. 3型文法（有限状态文法）P154四种自动机，0型文法：图灵机识别上下文有关型：线性约束自动机上下文无关型：下推自动机有限状态型：有限状态自动机图像描述语言画图（画图），P158文法推断识别，图灵机推断（计7 模式识别7.ppt模糊聚类，模糊关系的截矩阵分类法（计算）P210-2118 模式识别8.ppt人工神经元，神经网络的基本模型，感知器模型，BP9 模式识别5.ppt特征选择，特征提取。
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
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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(PatternRecognition)
近年来模式识别在化学、生物、医学、 近年来模式识别在化学、生物、医学、 食品、环境科学、 食品、环境科学、电子等学科中得到了 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 它可以解决样品的分类、 它可以解决样品的分类、方法的选择及 分析过程优化等问题， 分析过程优化等问题，因而越来越受到 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。
经过许多国际组织多年的研究和讨论 ， 经过许多国际组织多年的研究和讨论， 1993年终于制定了 《 测量不确定度表示 年终于制定了《 年终于制定了 指南》 指南》 （Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement） 得到了包括 ） 得到了包括IUPAC在 在 内的七个国际组织的批准， 内的七个国际组织的批准 ， 并由国际标 准化组织（ 准化组织（ISO）出版。 ）出版。 目前 目前GUM的执行已得到了包括中国在内 的执行已得到了包括中国在内 的许多国家政府机构的批准。 的许多国家政府机构的批准。
化学模式识别是根据化学测量矩阵，自 化学模式识别是根据化学测量矩阵， 动将样本集按样本的某种性质（ 动将样本集按样本的某种性质（通常是 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 化学模式识别从化学测量数据出发， 化学模式识别从化学测量数据出发，进 一步揭示样本的隐含性质， 一步揭示样本的隐含性质，提供十分有 用的决策性信息。 用的决策性信息。
对于系统误差来说，可以运用消除误差源、改变测量方 对于系统误差来说，可以运用消除误差源、 寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中， 法、寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中，常 用以下一些方法来进行： 用以下一些方法来进行： 1.空白试验 空白试验 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照，或者用不含对 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照， 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。. 2.对照试验 对照试验 凡由方法引起的误差，都应该用标准方法或公认的准确 凡由方法引起的误差， 的方法来进行对照试验。 的方法来进行对照试验。 3.回收试验 回收试验 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。通常是在 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。 被测样品中加入已知量的被测组分，然后看其能否定量 被测样品中加入已知量的被测组分， 回收。 回收。
模式识别Chapter 1课件
Speech Recognition
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Document Image Analysis
5
What is Pattern Recognition？
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6
What is Pattern Recognition？
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7
What is Pattern Recognition？
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49
Pattern Recognition System
输入与输出的映射关系
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50
Key Problems
• 预处理 • 特征提取 • 分类器设计
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51
Preprocessing
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52
Feature extraction/representation
• 电子邮件: prbjtu@ PW: bjtu2012
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70
Terms
✓ Patter class ✓ Intra-class variability ✓ Inter-class similarity ✓ Pattern class model
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71
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18
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19
Applications of Pattern Recognition
2007年1月1日上午9：33分 京B J9579 国贸桥2.8Km 处
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20
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21
Steps
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22
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23
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24
模式识别应用
图像识别课件
A、P(ωj,x) =P(x|ωj) P(ωj) （总体；类）
举例：P(ω1)=0.4，•精P选(pωpt 2)=0.6,
P(x=12|ω1)=0.15，P(x=12|ω2)=0.35
则：P(ω1, x=12)=0.15*0.4
P(ω2, x=12)=0.35*0.6
B、 P(ωj,x) =P(ωj | x) P(x)
Байду номын сангаас
问题：是否可以提高押对的概率，减少押错的概率？ 除先验概率外，必须利用其他的信息。
•精选ppt
（3）类条件概率密度
细胞识别：正常细胞ω1 异常细胞ω2
P(x i )P(x 1) P(x 2)
光密度特征：x
x 条件概率密度分布
类条件概率密度p(x|ω)：
类别状态为ω时的x概率密度函数。
（4）贝叶斯公式
2 人工神经网络
人工神经网络Artificial Neural Networks（ANN
）
•精选ppt
是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述，是一个数
学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程
序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
（1）人工神经元模拟生物神经元的一阶特性
–输入：X=（x1，x2，…，xn） –联接权：W=（w1，w2，…，wn）T –网络输入：y=∑（xi*•w精选ipp）t =XW –激励函数：f –输出：o
D、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的 特征以达到降低特征空间维数的过程。
例如：一幅96x64的图象
•精选ppt
（a）Gabor滤波器编码； （b）小波变换+神经网络； （c）细节点
（分叉点、端点）
（4）分类器设计
模式识别与人工智能之十一PPT课件
jቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Where g(x) is an activation function which can be a sigmoid function, as plotted in the figure below. This function can be
either one-sided (top) 0 g(x) 1 or two-sided (bottom)
1 g(x) 1 :
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Biological and artificial networks
Mathematical Explanation
One-sided:
g(x, a)
1
,
1 exp(ax)
Two-sided:
g(x, a)
2
1,
1 exp(ax)
g ( x)
aexp(ax) (1 exp(ax))2
Pattern Recognition &
artificial Intelligence
Lecture 11: 聚类算法（七）
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Model-based clustering (2)
Artificial Neural Networks
➢ Biological and artificial networks ➢ Competitive Learning Networks
Competitive Learning Self-Organizing Map (SOM) Adaptive Resonance Theory (ART) ➢ Relationship between K-means, FCM and Competitive Learning Network
模式识别讲义精品PPT课件
最大最小距离法
该算法以欧氏距离为基础，首 先辨识最远的聚类中心，然后确 定其他的聚类中心，直到无新的 聚类中心产生。最后将样本按最 小距离原则归入最近的类。
几个算法的简单对比：
k均值和最大最小距离是聚类型算法 而K近邻和感知器属于分类，聚类和 分类
K-means算法缺点主要是： 1. 对异常值敏感 2. 需要提前确定k值
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模式识别
-------几种聚类和分类算法的比较
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K均值算法
k均值算法是什么？
k均值算法也称为C-均值算法，是根据函数准则进行分类 的聚类算法，基于使聚类准则最小化。
依据课本的介绍，它是聚类集中每一个样本点到该聚类 中心的距离平方和。
MATLAB
运行结果
感知器算法
What:
感知器算法通过赏罚原则依据每次对训练集的训练不断修正 判别函数的权向量，当分类器发生错误分类的时候对分类器 进行“罚”,即对权向量进行修改，当感知器正确分类的时 候对分类器进行“赏”，对全向量不进行修改。这样经过迭 代计算后，通过训练集的训练得到最优的判别函数的权向量。
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代码实现 C语言:
参考数据:
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