中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉课件
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计算机视觉教程(第3版)PPT第12章 景物识别
13
线性可分类 设计目的就是要获得一个超平面
其中，w = [w1, w2, …, wl]T 为权向量，w0为阈值
14
线性可分类 朝向A为所求，而朝向B 给出了一个其他朝向 从一个点到一个超
平面的距离
15
线性可分类 用拉格朗日乘数法来解
最优解的向量参数w是Ns个（Ns N）与li 0相关 的特征向量的线性组合
对0-1损失函数，贝叶斯分类器相当于实现了如下的 判决函数
6
用于高斯模式类的贝叶斯分类器 贝叶斯决策函数
对类sj的贝叶斯决策函数是dj(x) = p(x | sj)P(sj) 采用自然对数形式来表达决策函数
7
例12.1.2 模式在3-D空间的分布
8
两个模式类的感知机模型
9
感知机（学习机器）的决策边界 系统的输出
10
线性可分类 由两个线性可分训练集获取权矢量的迭代算法
校正增量c设为正的 如果机器正确地划分了模式，给它的奖励就是不 改变w ；但如果机器错误地划分了模式，给它的惩罚就 是改变w
11
线性不可分类
准则函数
梯度下降算法
12
线性不可分类 如将权矢量的变化，即德尔塔写成如下的形式 德尔塔（Delta）校正算法 当模式y(k)出现时，权矢量w(k)的误差为
19
语义应用 句法确定目标结构，语义主要与其正确性有关
20
用自动机作为字符串识别器 如何识别一个模式是否属于由文法G产生的语言
L(G)。结构识别法的基本概念可借助称为自动机（计 算机器）的数学模型来解释
有限自动机是由规则语法产生的语言识别器，可 定义为一个五元组
21
用自动机作为字符串识别器
Q = {q0, q1, q2}，T = {a, b}，F = {q0}。映射规则 是d (q0, a) = {q2}，d (q0, b) = {q1}，d (q1, a) = {q2}， d (q1, b) = {q0}， d (q2, a) = {q0}， d (q2, b) = {q1}
线性可分类 设计目的就是要获得一个超平面
其中，w = [w1, w2, …, wl]T 为权向量，w0为阈值
14
线性可分类 朝向A为所求，而朝向B 给出了一个其他朝向 从一个点到一个超
平面的距离
15
线性可分类 用拉格朗日乘数法来解
最优解的向量参数w是Ns个（Ns N）与li 0相关 的特征向量的线性组合
对0-1损失函数，贝叶斯分类器相当于实现了如下的 判决函数
6
用于高斯模式类的贝叶斯分类器 贝叶斯决策函数
对类sj的贝叶斯决策函数是dj(x) = p(x | sj)P(sj) 采用自然对数形式来表达决策函数
7
例12.1.2 模式在3-D空间的分布
8
两个模式类的感知机模型
9
感知机（学习机器）的决策边界 系统的输出
10
线性可分类 由两个线性可分训练集获取权矢量的迭代算法
校正增量c设为正的 如果机器正确地划分了模式，给它的奖励就是不 改变w ；但如果机器错误地划分了模式，给它的惩罚就 是改变w
11
线性不可分类
准则函数
梯度下降算法
12
线性不可分类 如将权矢量的变化，即德尔塔写成如下的形式 德尔塔（Delta）校正算法 当模式y(k)出现时，权矢量w(k)的误差为
19
语义应用 句法确定目标结构，语义主要与其正确性有关
20
用自动机作为字符串识别器 如何识别一个模式是否属于由文法G产生的语言
L(G)。结构识别法的基本概念可借助称为自动机（计 算机器）的数学模型来解释
有限自动机是由规则语法产生的语言识别器，可 定义为一个五元组
21
用自动机作为字符串识别器
Q = {q0, q1, q2}，T = {a, b}，F = {q0}。映射规则 是d (q0, a) = {q2}，d (q0, b) = {q1}，d (q1, a) = {q2}， d (q1, b) = {q0}， d (q2, a) = {q0}， d (q2, b) = {q1}
1_1_微分滤波器
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
f ( x)
f ( x) h( x)
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
图像梯度算子的近似
Sobel算子 Prewitt算子 Roberts算子
National Laboratory of Pattern Recognition
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
微分算子检测边缘:二维信号
一阶导数的极大值点:
Edge = { p = ( x, y ) | p = arg(max(| I ( p ) |))}
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
f ( x)
f ( x) h( x)
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
峰值为边缘的位置模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademyroberts算子模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademysciences1计算均值平滑噪声检测竖直边缘111计算均值平滑噪声检测水平边缘增强边缘模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademysciences1计算均值平滑噪声检测竖直边缘121计算均值平滑噪声检测水平边缘增强边缘给四邻域更大的权重常见的梯度算子3x3prewitt算子sobel算子4x4prewitt算子sobelprewitt模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademy拉普拉斯算子的数字近似33卷积模版11111111模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademy拉普拉斯算子的运算结果是标量只有幅值只使用一个模版便可计算得到方向属性丢失实际中几乎不单独使用拉普拉斯算子
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
f ( x)
f ( x) h( x)
National Laboratory of Pattern Recognition
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图像梯度算子的近似
Sobel算子 Prewitt算子 Roberts算子
National Laboratory of Pattern Recognition
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Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
微分算子检测边缘:二维信号
一阶导数的极大值点:
Edge = { p = ( x, y ) | p = arg(max(| I ( p ) |))}
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
f ( x)
f ( x) h( x)
National Laboratory of Pattern Recognition
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中国科学院自动化研究所
峰值为边缘的位置模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademyroberts算子模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademysciences1计算均值平滑噪声检测竖直边缘111计算均值平滑噪声检测水平边缘增强边缘模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademysciences1计算均值平滑噪声检测竖直边缘121计算均值平滑噪声检测水平边缘增强边缘给四邻域更大的权重常见的梯度算子3x3prewitt算子sobel算子4x4prewitt算子sobelprewitt模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademy拉普拉斯算子的数字近似33卷积模版11111111模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所nationallaboratorypatternrecognitioninstituteautomationchineseacademy拉普拉斯算子的运算结果是标量只有幅值只使用一个模版便可计算得到方向属性丢失实际中几乎不单独使用拉普拉斯算子
模式识别第二章ppt课件
2.2.2 聚类准则
• 试探方法
凭直观感觉或经验，针对实际问题定义一种 相似性测度的阈值，然后按最近邻规则指定 某些模式样本属于某一个聚类类别。
– 例如对欧氏距离，它反映了样本间的近邻性，但 将一个样本分到不同类别中的哪一个时，还必须 规定一个距离测度的阈值作为聚类的判别准则。
精选ppt课件2021
• 特征选择的维数
在特征选择中往往会选择一些多余的特征，它增加了 维数，从而增加了聚类分析的复杂度，但对模式分类 却没有提供多少有用的信息。在这种情况下，需要去 掉相关程度过高的特征（进行降维处理）。
• 降维方法
– 结论：若rij->1，则表明第i维特征与第j维特征所反 映的特征规律接近，因此可以略去其中的一个特
– 距离阈值T对聚类结果的影响
精选ppt课件2021
17
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.2 最大最小距离算法
• 基本思想：以试探类间欧氏距离为最大 作为预选出聚类中心的条件。
• 病人的病程
– 名义尺度：指定性的指标，即特征度量时没有数量
关系，也没有明显的次序关系，如黑色和白色的关
系，男性和女性的关系等，都可将它们分别用“0”
和“1”来表示。
• 超过2个状态时，可精选用pp多t课个件2数021值表示。
8
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.1 相似Βιβλιοθήκη 测度• 目的：为了能将模式集划分成不同的类别，必须定义 一种相似性的测度，来度量同一类样本间的类似性和 不属于同一类样本间的差异性。
12
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.2 聚类准则
• 聚类准则函数法
– 依据：由于聚类是将样本进行分类以使类别间可 分离性为最大，因此聚类准则应是反映类别间相 似性或分离性的函数；
• 试探方法
凭直观感觉或经验，针对实际问题定义一种 相似性测度的阈值，然后按最近邻规则指定 某些模式样本属于某一个聚类类别。
– 例如对欧氏距离，它反映了样本间的近邻性，但 将一个样本分到不同类别中的哪一个时，还必须 规定一个距离测度的阈值作为聚类的判别准则。
精选ppt课件2021
• 特征选择的维数
在特征选择中往往会选择一些多余的特征，它增加了 维数，从而增加了聚类分析的复杂度，但对模式分类 却没有提供多少有用的信息。在这种情况下，需要去 掉相关程度过高的特征（进行降维处理）。
• 降维方法
– 结论：若rij->1，则表明第i维特征与第j维特征所反 映的特征规律接近，因此可以略去其中的一个特
– 距离阈值T对聚类结果的影响
精选ppt课件2021
17
2.3 基于试探的聚类搜索算法
2.3.2 最大最小距离算法
• 基本思想：以试探类间欧氏距离为最大 作为预选出聚类中心的条件。
• 病人的病程
– 名义尺度：指定性的指标，即特征度量时没有数量
关系，也没有明显的次序关系，如黑色和白色的关
系，男性和女性的关系等，都可将它们分别用“0”
和“1”来表示。
• 超过2个状态时，可精选用pp多t课个件2数021值表示。
8
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.1 相似Βιβλιοθήκη 测度• 目的：为了能将模式集划分成不同的类别，必须定义 一种相似性的测度，来度量同一类样本间的类似性和 不属于同一类样本间的差异性。
12
2.2 模式相似性的测度和
聚类准则
2.2.2 聚类准则
• 聚类准则函数法
– 依据：由于聚类是将样本进行分类以使类别间可 分离性为最大，因此聚类准则应是反映类别间相 似性或分离性的函数；
《计算机视觉》PPT课件
fucntion)
精选课件ppt
11
Overview (3)
计算机视觉的图像模型基础
✓ 摄像机模型及其校准
▪ 内参数、外参数
✓ 图像特征
▪ 边缘、角点、轮廓、纹理、形状…
✓ 图像序列特征 (运动)
▪ 对应点、光流
精选课件ppt
12
Overview (4)
计算机视觉的信号处理层次
低层视觉处理
✓ 单图像：滤波/边缘检测/纹理
计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … Subspace approach: PCA, LDA, ICA, … Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … HMM, BN/DBN, … Gibbs, MRF, …
✓ 多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion
中层视觉处理
✓ 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line…
✓ 基于概率方法的聚类分割/拟合
✓ 跟踪 tracking
精选课件ppt
6
Tools
Intel OpenCV, IPL
✓ Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) ✓ Face detection (a variation of Viola’s) ✓ Motion analysis and object tracking
精选课件ppt
11
Overview (3)
计算机视觉的图像模型基础
✓ 摄像机模型及其校准
▪ 内参数、外参数
✓ 图像特征
▪ 边缘、角点、轮廓、纹理、形状…
✓ 图像序列特征 (运动)
▪ 对应点、光流
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12
Overview (4)
计算机视觉的信号处理层次
低层视觉处理
✓ 单图像：滤波/边缘检测/纹理
计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … Subspace approach: PCA, LDA, ICA, … Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … HMM, BN/DBN, … Gibbs, MRF, …
✓ 多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion
中层视觉处理
✓ 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line…
✓ 基于概率方法的聚类分割/拟合
✓ 跟踪 tracking
精选课件ppt
6
Tools
Intel OpenCV, IPL
✓ Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) ✓ Face detection (a variation of Viola’s) ✓ Motion analysis and object tracking
模式识别与分类课件
05
分类模型的应用案例
图像分类与目标检测
01
图像分类
利用分类模型对图像进行分类， 例如将图片分类为猫、狗、鸟等
类别。
03
图像分割
将图像分割成不同的区域，并对 每个区域进行分类，例如医学图
像分割、农业图像分割等。
02
目标检测
通过检测图像中的特定目标，实 现对图像的识别和分类，例如人
脸检测、物体检测等。
它通过将数据映射到高维空 间，并找到一个超平面来最
大化两个类别之间的间隔。
优点：适用于二分类和多分 类问题、对数据分布和特征 选择不敏感、具有较好的泛
化能力。
缺点：对大规模数据集训练 时间较长、不易解释、需要 手动调整参数。
决策树与随机森林
决策树是一种树形结构，用于分类和回归问题。 它通过将数据拆分成不同的分支来构建一棵树， 并使用信息增益或基尼指数等指标进行特征选择。
常见的模式识别算法
贝叶斯分类器
01 基于贝叶斯定理进行分类的算法，具有简单、易于理
解和实现等优点。
支持向量机
02 基于统计学习理论的分类算法，能够处理高维数据和
解决非线性分类问题。
决策树和随机森林
03
基于树结构的分类算法，能够处理各种类型的数据，
并且具有较好的可解释性和可视化性。
深度学习在模式识别中的应用
根据给定的主题或要求，生成符合语法和语义规则的文本内容， 例如机器翻译、智能客服等。
语音识别与音频分类
语音识别 将语音转换为文字，实现对语音的识别 和转写，例如电话语音识别、实时语音
识别等。 声音事件检测 从音频中检测出特定的事件或行为， 例如异常声音检测、语音命令识别等。
音频分类 利用分类模型对音频进行分类，例如 音乐分类、环境噪声分类等。
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。
模式识别ppt课件
pˆ N则是这些曲线
( x)
2.5，1.1为中心的正态曲线，而
之和。
由图看出：每个样本对估计的贡献与样本间
的距离有关，样本越多， PN(x)越准确。
例2：设待估计的p(x)是均值为0，方差为1的正
态密度函数。
若随机抽取X样本中的1个、 16个、 256个作
为学习样本xi,试用窗口法估计pN(x)。
| x xi |
(
)0
（保证 pˆ N ( x) 非负）
hN
( | x x i | )d ( | x x i | ) 0
（使 pˆ N ( x)dx 1）
hN
hN
④ 窗函数的选择
例：矩形窗、正态窗、指数窗、三角窗等等（只要
满足上述两条件，都可作为窗函数使用）
超立方体体积：VN h
d
N
其中
h1
hN
N
d=1，窗口为一线段 ； d=2，窗口为一平面
d=3，窗口为一立方体 ；d>3，窗口为一超立方体
窗口的选择：有多种选择
Φ(u)
方窗函数
Φ(u)
正态窗函数
Φ(u)
指数窗函数
hN
正态窗函数
1
1
,
|
u
|
(u )
2
0.其他
(u )
满足上述条件的区域序列(VN)有两种选择方法，
形成两种非参数估计方法：
1）Parzen窗法；
2）KN近邻估计
两者如何选择VN ？
1）Parzen窗法：
1
使体积VN以N的某个函数减小，例 VN
( x)
2.5，1.1为中心的正态曲线，而
之和。
由图看出：每个样本对估计的贡献与样本间
的距离有关，样本越多， PN(x)越准确。
例2：设待估计的p(x)是均值为0，方差为1的正
态密度函数。
若随机抽取X样本中的1个、 16个、 256个作
为学习样本xi,试用窗口法估计pN(x)。
| x xi |
(
)0
（保证 pˆ N ( x) 非负）
hN
( | x x i | )d ( | x x i | ) 0
（使 pˆ N ( x)dx 1）
hN
hN
④ 窗函数的选择
例：矩形窗、正态窗、指数窗、三角窗等等（只要
满足上述两条件，都可作为窗函数使用）
超立方体体积：VN h
d
N
其中
h1
hN
N
d=1，窗口为一线段 ； d=2，窗口为一平面
d=3，窗口为一立方体 ；d>3，窗口为一超立方体
窗口的选择：有多种选择
Φ(u)
方窗函数
Φ(u)
正态窗函数
Φ(u)
指数窗函数
hN
正态窗函数
1
1
,
|
u
|
(u )
2
0.其他
(u )
满足上述条件的区域序列(VN)有两种选择方法，
形成两种非参数估计方法：
1）Parzen窗法；
2）KN近邻估计
两者如何选择VN ？
1）Parzen窗法：
1
使体积VN以N的某个函数减小，例 VN
模式识别介绍课件
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第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“模式”这个概念的内涵是很丰富的,我们把凡是 人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为 模式,比如,文字、图片、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
返回本节
第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“模式”这个概念的内涵是很丰富的,我们把凡是 人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为 模式,比如,文字、图片、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
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第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
模式识别及其分类PPT课件
-1.192 -0.170
1.269
-0.248 0.383 0.121
一列11个主
物 的
1因 纯
数 据
-0.219 -2.227
1.074 0.174
-0.329 -0.071
1子 光 1谱
LT
0.385 0.473 0.484 0.662 -0.309 -0.211 -0.628 -0.192 0.218
3
7.2
0.32 2750 65.3 3.4
4
10.2 0.36 1500 3.4
5.3
5
10.1 0.50 1040 39.2 1.9
6
6.5
0.20 2490 90.0 4.6
7
5.6
0.29 2940 88.0 5.6
8
11.8 0.42 867 43.1 1.5
9
8.5
0.25 1620 5.2
0.440 0.447 0.455 -0.464 0.699 -0.181
模式识别与分类 FA实例TTFA
HPLC-DAD
多 环 芳 烃
Known
L 245
B[k]F B[b]F 111.2 112.6
2苝 8*2.1
265 38.2 87.2 76.4
286 52.5 69.4 12.2
305 110.6 33.2 5.1
模式识别与分类 FA实例TTFA
多
-1.476 -1.307 -1.295 -1.285 -1.174
环 芳 烃
-0.640
X* 0.205 0.334
1.442
0.088 1.447 0.823 0.416
-0.017 1.250 0.980 0.614
第一章模式识别-绪论PPT课件
一般输入对象的信息有三种类型： ➢ 二维图象，如文字、指纹、地图、照片等 ➢ 一维波形，如脑电图、心电图、机械震动波形等 ➢ 物理参量和逻辑值，如疾病诊断中病人体温，各种化验数据；或对症 状有无描述，如疼与不疼（0/1）
第18页/共46页
§1.4 模式识别系统的典型构成
（2）预处理
➢ 去除所获取信息中的噪声，增强有用的信息，及一切必要的使信 息纯化的处理过程。
• 待识别的模式：性别（男或女） • 测量的特征：身高和体重 • 训练样本：15名已知性别的样本特征
2. 模式与模式类：
模式：需要识别且可测量的对象的描述。 这些对象与实际的应用有关，如： 字符识别的模式——每个字符图像 人脸识别的模式——每幅人脸图像
模式类：当用一定的度量来衡量两个模式，而找不出它们之间的差别时， 它们在这种度量条件下属于同一等价类，就说它们是同一模式类。
➢ 例如：数字识别有10个类别，每个数字就是一个类。 ➢ 不同模式类之间是可以区分的，应有明确界限。
• 国内组织：中国自动化学会：模式识别与机器智能(PRMI)专业委 员会，1981年成立，IAPR成员组织；人工智能与模式识别专业委 员会；中国人工智能学会
• 国内学术机构：中科院模式识别国家重点实验室，中科院计算所，
模微式软识研别究学院科，位清置华 大 学 等 。
• 模式识别：计算机科学与电子工程交叉学科 • 中国：“控制科学与工程”一级学科
➢ 分类决策：分类器在分界形式及其具体参数都确定后，用相应的决策分界对 待分类样本进行分类决策的过程。
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1.5 模式识别系统实例 模式识别系统实例（一）
• 19名男女同学进行体检，测量了身高和体重，但 件下）这4人是男是女？体检数值如下：
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§1.4 模式识别系统的典型构成
（2）预处理
➢ 去除所获取信息中的噪声，增强有用的信息，及一切必要的使信 息纯化的处理过程。
• 待识别的模式：性别（男或女） • 测量的特征：身高和体重 • 训练样本：15名已知性别的样本特征
2. 模式与模式类：
模式：需要识别且可测量的对象的描述。 这些对象与实际的应用有关，如： 字符识别的模式——每个字符图像 人脸识别的模式——每幅人脸图像
模式类：当用一定的度量来衡量两个模式，而找不出它们之间的差别时， 它们在这种度量条件下属于同一等价类，就说它们是同一模式类。
➢ 例如：数字识别有10个类别，每个数字就是一个类。 ➢ 不同模式类之间是可以区分的，应有明确界限。
• 国内组织：中国自动化学会：模式识别与机器智能(PRMI)专业委 员会，1981年成立，IAPR成员组织；人工智能与模式识别专业委 员会；中国人工智能学会
• 国内学术机构：中科院模式识别国家重点实验室，中科院计算所，
模微式软识研别究学院科，位清置华 大 学 等 。
• 模式识别：计算机科学与电子工程交叉学科 • 中国：“控制科学与工程”一级学科
➢ 分类决策：分类器在分界形式及其具体参数都确定后，用相应的决策分界对 待分类样本进行分类决策的过程。
第21页/共46页
1.5 模式识别系统实例 模式识别系统实例（一）
• 19名男女同学进行体检，测量了身高和体重，但 件下）这4人是男是女？体检数值如下：
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计算机视觉课程结构图
图像 2.特征检测 3.特征匹配
4.图像分割 10.运动估计 11.目标跟踪
5.图像配准
6-9.三维重建
12.识别 13.人脑工程
为什么要检测特征
一个例子：全景图像拼接
给定两张图像，如何拼成大图？
为什么要检测特征
一个例子：全景图像拼接
步骤1：检测特征点
为什么要检测特征
一个例子：全景图像拼接
角点
R
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点检测
点特征检测—Harris角点改进
Harris检测子获得的角点可能在图像上分布不均匀（对比度高 的区域角点多） 改进方法：Adaptive non-maximal suppression (ANMS)，只保 留半径r内角点响应比其他点大10%的点作为角点。(Brown, Szeliski and Winder, 2005)
步骤1：检测特征点 步骤2：匹配特征点
为什么要检测特征
一个例子：全景图像拼接
步骤1：检测特征点 步骤2：匹配特征点 步骤3：将图像配准
图像的特征有哪些
图像
Harris角点
Canny边缘
计算机视觉中常用的图像特征包括：点、边缘、直线、曲线等
点特征检测
点特征的优势： • • • • 点特征属于局部特征，对遮挡有一定鲁棒性； 通常图像中可以检测到成百上千的点特征，以量 取胜； 点特征有较好的辨识性，不同物体上的点容易区 分； 点特征提取通常速度很快。
������ = 0.06
Harris and Stephens, 1988
R = ������0 − ������������1 R=
������ = 0.05
Triggs, 2004
det ������ ������0 ������1 = trace ������ ������0 +������1
点特征检测
什么是好的点特征？
考虑图像上一个小窗口
点特征检测
什么是好的点特征？
当窗口位置发生微小变化时，窗口图像如何变化？
点特征检测
什么是好的点特征？
平坦区域： 任意方向移动，无 灰度变化
边缘： 沿着边缘方向移动 ，无灰度变化
角点： 沿任意方向移动， 明显灰度变化
点特征检测—数学表达
• • • 假设窗口W发生位置偏移(u,v)； 比较偏移前后窗口中每一个像素点的 灰度变化值； 使用误差平方和定义误差函数E(u,v) ������(������, ������) =
“Corner” 1 和 2 都较大且数值 相当 1 ~ 2;
“Edge” 1 >> 2 1
点特征检测—Harris角点检测
比R = λmin 更有效的角点响应函数： R = det ������ − ������ trace ������
2
= ������0 ������1 − ������(������0 + ������1 )2
2
=
(������,������)∈W
点特征检测—数学表达
进一步展开，可以写成： ������(������, ������) =
(������,������)∈W
������ ������(������, ������) [������������ ������������ ] ������
2
=
(������,��(������, ������)[������ ������ + ������, ������ + ������ − ������(������, ������)]2
窗口函数
平移后的 图像灰度
图像灰度
窗口函数������(������, ������)：
������������ ������������ ≈ ������ ������, ������ + ������ + ������ ������������ ������������
������ ≈ ������ ������, ������ + [������������ ������������ ] ������ ������(������, ������) =
������,������ ∈W
������������ 2 ������������ ������������ ������ ������, ������ ������(������, ������) ������������ ������������ ������������ 2 ������ ������������ 2 ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ 2 ������ ������
Brown, Szeliski and Winder, 2005
点特征检测—Harris角点检测
算法： 1. 将原图像I使用������(������, ������)进行卷积，并计算图像梯度Ix与Iy； 2. 计算每一个图像点的自相关矩阵������； 3. 计算角点响应R = det ������ − ������ trace ������ 2 ； 4. 选择R大于阈值且为局部极大值的点作为角点。
1 in window, 0 outside
或 Gaussian
点特征检测—数学表达
不同位置点计算得到的E(u,v)
点特征检测—数学表达
将������(������, ������)进行Taylor展开： ������������ ������������ ������ ������ + ������, ������ + ������ = ������ ������, ������ + ������ + ������ + ������ ������2 , ������ 2 ������������ ������������
= ������, ������
������,������ ∈W
������(������, ������)
H
点特征检测—数学表达
������ =
������,������ ∈W
������(������, ������)
������������ 2 ������������ ������������ ������������ ������������ ������������
• 人类视觉的主要功能是复原三维场景的可见几何表面； • 开创了计算机视觉学科； • 在此模型上形成了以摄影几何为基础的完整的几何视觉理 论； • 这一模型目前看来是不符合人类视觉的； • 但Marr提出的层次化三维重建框架，至今是计算机视觉中 的主流方法。
有关计算机视觉——模型比较
这三种视觉计算模型哪个最好？ Poggio模型：
计算机视觉—特征检测
申抒含 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室
有关计算机视觉——整体框架
Marr,1981 Poggio,2000 Hinton,2006
图像
特征提取 特征提取 2.5维深度图 深度学习
子空间学习
三维模型
理解
有关计算机视觉——模型比较
这三种视觉计算模型哪个最好？ Marr模型：
I
R
点特征检测—Harris角点检测
算法： 1. 将原图像I使用������(������, ������)进行卷积，并计算图像梯度Ix与Iy； 2. 计算每一个图像点的自相关矩阵������； 3. 计算角点响应R = det ������ − ������ trace ������ 2 ； 4. 选择R大于阈值且为局部极大值的点作为角点。
Scale Invariant Feature Transform (SIFT) (Lowe, 2004) 输入图像 在高斯差分(Difference of Gaussian, DOG)尺度空间中 提取极值点并进行优化从 而获取特征点。
• 人类感知（包括视觉）的处理过程，是一个深层网络加工 过程； • 结构决定功能。人脑中一个神经元功能有限，但分层+联结 的脑网络则具有高级智慧； • 多层结构+分层学习的DNN在有效提升了图像、语音、文字 的识别水平； • DNN并非万能，也不是尽善尽美；DNN只是对大脑非常粗 略的近似（况且我们对人脑认知机理了解还很肤浅）； DNN网络内部的本质机理还不明确。
点特征检测—Harris角点改进
点特征检测—Harris角点性质
旋转不变：
椭圆转过一定角度但是其形状保持不变（特征值保持不变）
点特征检测—Harris角点性质
光照变化不变：
I ������ = ������(������, ������) ∗ 性变化不变。 ������������ 2 ������������ ������������ ������������ ������������ ������������
2
H称为自相关矩阵, λmax 和λmin 是������的2个特征值 ，������(������, ������)的变化如下图 所示
= ������(������, ������) ∗
������������ 2 ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ 2
2
I - 100
Ix
只使用了图像导数，对于光照线
点特征检测—Harris角点性质
对比度变化部分不变：
R
阈值