模式识别(第一章2012)
基于模式识别的文字图像识别算法研究
基于模式识别的文字图像识别算法研究第一章：引言随着人工智能技术的快速发展，图像识别技术逐渐成为研究的热点。
文字图像识别作为图像识别的一种重要应用，已经在许多应用场景中得到了广泛应用，如人脸识别、印刷体字识别、车牌识别等领域。
然而，文字图像识别技术存在着许多难点和挑战，如光照不均匀、噪声干扰、模糊变形等问题，这些问题需要专业的算法和模型进行解决。
本文将对基于模式识别的文字图像识别算法进行研究和分析。
第二章：相关技术背景2.1 模式识别技术模式识别技术指的是从特定数据中识别出对应模式，然后根据这些模式进行分类或预测。
它是计算机视觉领域中最常用的技术之一，也被广泛应用于语音识别、信号处理等领域。
模式识别技术包括特征提取、特征选择、分类器设计等步骤。
2.2 文字图像识别技术文字图像识别技术是指将图像中的文字信息转换为可编辑的文本形式，从而实现自动识别的过程。
通常情况下，文字图像识别技术可以分为以下几个步骤：预处理、文本行分割、字符分割、特征提取和分类等步骤。
第三章：基于模式识别的文字图像识别算法3.1 文字图像预处理在基于模式识别的文字图像识别算法中，预处理是非常重要的一步。
图片经过预处理后，能去除一些噪声干扰和模糊变形，从而提高后续文本行分割和字符分割的准确性。
常用的预处理方法包括二值化、滤波、边缘检测等。
二值化方法可以将图像转换为二值图，并去除一些噪点。
滤波方法可以平滑图像，使得后续分割算法更容易进行。
边缘检测方法可以检测出图像边缘信息，提取出图像特征。
3.2 特征提取特征提取是指将图像中的信息转换为可供分类器处理的特征向量。
不同的特征提取方法将会对字体识别的效果产生巨大的影响。
特征提取常用的方法包括灰度共生矩阵、小波分解、HOG等。
灰度共生矩阵是将图像分块后，统计块内像素的灰度共生分布，从而生成特征向量。
小波分解是将图像进行小波变换，把图像分成高、低频成分，从而提取出不同尺度的特征信息。
HOG方法是将图像分块后，计算每块内梯度的方向直方图，从而提取出图像的纹理特征。
认知心理学问题汇总
第一章绪论●认知心理学诞生的历史原因？❖内部原因:行为主义的失败。
❖外部原因:“三论”、计算机科学、语言学、二战中的其她学科技术●减法反应时存在的问题:❖阶段划分的可行性(串行加工的前提)、增减加工阶段对其她阶段的影响●开窗实验存在的问题:❖后一加工阶段会包含对前一加工阶段的复述。
❖后面字母的存储阶段还会包含对前面字母转换结果的提取与整合。
●认知心理学的研究取向:❖符号加工:以信息加工观点研究认知过程,曾就是现代认知心理学的主流,认为认知就就是信息加工,包括感觉输入的变换、加工、存储与使用的全过程。
❖联结主义:人脑神经元网络模拟,并行分布加工第二章知觉●模式识别的几种理论模型？❖6种:模板说、原型说、特征说、成分理论识别、视觉计算理论、拓扑理论❖模式: 由若干元素或成分按一定关系形成的某种刺激结构(空间、时间)❖模式识别: 确认所知觉的模式就是什么,将其与其它模式区分开。
☻认识刺激,对刺激命名;☻对刺激产生熟悉感●模板说:❖基本思想:人在长时记忆中存有与外部刺激模式一一对应的模板。
模式识别即就是将刺激模式提供的信息与各模板进行比较,确定最佳的匹配。
☻疑问:‒刺激加工方式(局部优先？总体优先？)‒模板编码方式(表象？)‒模板匹配方式(系列？并行？)☻补充与修正:‒附加预加工过程‒引入自上而下加工☻局限:‒模板数量巨大,记忆负担过重、缺乏灵活性、概括性●原型说:❖原型:一类客体的内部概括表征,反应范畴的平均特征或集中趋势。
模式识别中,外部刺激只需与原型比较,近似匹配即可。
☻优点:减轻记忆负担,更具灵活性。
☻局限:只有自下而上加工●特征说:❖基本思想:☻特征:构成模式的元素成分及其间关系。
外部刺激在长时记忆中以特征来表征。
首先对刺激特征进行分析,然后将特征加以合并,与长时记忆中各种刺激的特征进行比较,最佳的匹配即识别。
❖特征说与模板说的联系与区别:☻更强适应性,仅依据刺激特征关系,不涉及其她细节;特征通用性,减轻记忆负担;学习可能性(抽取－综合);类似特征混淆❖支持证据☻Neisser 字母搜索实验;固定网像实验;神经生理上的特征觉察器❖“鬼域”模型☻鬼(Demon):具有某种特定功能的机制‒映象鬼:对外部刺激进行编码‒特征鬼:对刺激映象进行特征分析‒认知鬼:负责特定的模式,监视特征鬼的反应‒决策鬼:决策、识别❖理论局限:自下而上,从部分到整体。
人工智能习题参考答案
❖ 它们的本质都是对一具体事实知识表示，只是表示的方法不同。
❖ 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从 右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候， 如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃 掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?
❖ 1-6人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中， 哪些是新的研究热点？
❖ 研究和应用领域：问题求解 (下棋程序)，逻辑推 理与定理证明 (四色定理证明)，自然语言理解， 自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络， 机器人学 (星际探索机器人)，模式识别 (手写识别， 汽车牌照识别，指纹识别)，机器视觉 (机器装配， 卫星图像处理)，智能控制，智能检索，智能调度 与指挥 (汽车运输高度，列车编组指挥)，系统与 语言工具。
❖ 场景二 看电影
❖ 1放映员开始放映 2观众看电影
❖ 场景三 离开电影院
❖
1电影放映完 2离开
❖ 结果：
❖ 我花钱买票看了电影，知道了电影的情节。
❖ 电影院工作人员播放了电影，付出了劳动。
❖ 电影院获得了收入。
第三章 搜索推理技术
❖ 3-9比较宽度优先搜索、有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率，并以实例数据加以说明。 ❖ 宽度优先搜索是一种盲目搜索，时间和空间复杂度都比较高，当目标节点距离初始节点较远时会产生许
❖ 2-8 把下列语句表示成语义网络描述 ❖ (1) All man are mortal. ❖ (2) Every cloud has a silver lining. ❖ (3) All branch managers of DEC
数据挖掘与模式识别
数据挖掘与模式识别第一部分数据挖掘与模式识别概述 (2)第二部分数据预处理与特征提取 (5)第三部分关联规则挖掘与分类算法 (8)第四部分聚类分析与应用场景 (10)第五部分时间序列挖掘与预测 (13)第六部分自然语言处理与文本挖掘 (17)第七部分社交网络分析与可视化 (20)第八部分数据挖掘与模式识别在金融、医疗等领域的应用 (23)第一部分数据挖掘与模式识别概述数据挖掘与模式识别概述数据挖掘和模式识别是当今信息时代中非常重要的两个概念。
随着海量数据的不断生成和积累，如何有效地处理、分析和利用这些数据，成为了许多领域亟待解决的问题。
数据挖掘和模式识别技术为解决这些问题提供了有力的工具。
一、数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，这些信息可能是潜在的规律、趋势、模式等。
数据挖掘的目的是帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，为决策提供科学依据。
数据挖掘的过程包括数据预处理、数据探索、模型建立和模型评估等。
数据预处理是对数据进行清洗、整理、去重等操作，以保证数据的准确性和完整性。
数据探索是对数据进行初步的分析，发现数据中的规律和趋势。
模型建立是根据已知数据进行建模，以预测未来的趋势和行为。
模型评估是对建立的模型进行测试和评估，以确保模型的准确性和可靠性。
数据挖掘的技术主要包括分类、聚类、关联规则等。
分类是根据已知数据建立模型，将新数据分类到不同的类别中。
聚类是将数据按照某种相似性度量进行分组，使得同一组内的数据尽可能相似，不同组之间的数据尽可能不同。
关联规则是发现数据之间的相关性，帮助人们更好地理解数据之间的关系。
二、模式识别模式识别是指通过计算机技术自动识别和分类对象的过程。
模式识别的目的是将对象分类到不同的类别中，以方便人们更好地理解和利用这些对象。
模式识别的过程包括特征提取、模式分类和评估等。
特征提取是从原始数据中提取出有用的特征，以描述对象的属性和特征。
模式分类是根据已知数据建立模型，将新数据分类到不同的类别中。
人工智能原理与技术智慧树知到课后章节答案2023年下同济大学
人工智能原理与技术智慧树知到课后章节答案2023年下同济大学第一章测试1.若计算机需通过图灵测试，以下哪个能力不是计算机必需的？( )A:计算机视觉 B:机器学习 C:知识表示 D:自动推理答案:计算机视觉2.由心理学途径产生，认为人工智能起源于数理逻辑的研究学派是（）A:行为主义学派 B:符号主义学派 C:连接主义学派答案:符号主义学派3.解决一个实例所需时间是否会随实例规模成指数级增长，研究的是问题的（）A:可操作性 B:可计算性 C:易处理性 D:可判定性答案:易处理性4.在德国汉诺威CeBIT展会开幕式上，阿里巴巴集团执行主席马云发布并现场演示了人脸识别支付技术。
其中利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合的方法主要属于人工智能的分支学科（）A:神经网络 B:模式识别 C:机器学习 D:数据挖掘答案:模式识别5.在人工智能发展早期，麦约翰·卡锡于历史性的1958年做出了多项至关重要的贡献，不包括（）A:发表题为“有常识的程序”的论文 B:建造几何定理证明器 C:发明分时技术 D:定义高级语言Lisp 答案:建造几何定理证明器6.人工智能中逻辑主义流派存在的主要障碍包括：( )A:通常情况下逻辑推导的结果是不确定的。
B: 获取非形式的知识并用逻辑表示法要求的形式术语来陈述之是不容易的。
C:原则上可解一个问题与实际上解决该问题是不同的。
D:利用逻辑进行推导的推导过程是复杂的。
答案: 获取非形式的知识并用逻辑表示法要求的形式术语来陈述之是不容易的。
;原则上可解一个问题与实际上解决该问题是不同的。
7.近年来，HMMs(隐马尔可夫模型)大量应用于语音识别领域主要是由于以下哪些原因？( )A:HMM可通过大量真实语音数据上的训练过程生成。
B:HMM最适合用于表示语音信息 C:HMM基于严格的数学理论基础。
答案:HMM可通过大量真实语音数据上的训练过程生成。
自动识别复习总结
自动识别复习部分总结（仅供参考）第一章：1、自动识别概念：自动识别是通过非人工手段获取别识别对象的标识信息或特征信息，且不使用键盘即可实现数据实时输入计算机等处理系统的技术。
2、自动识别是以传感器技术和信息处理技术为基础的综合性技术。
3、自动识别分类：条码识别技术、射频RFID识别技术、图像识别技术、生物识别技术（指纹、虹膜、声音等）4、自动识别分类：定义识别：所处理的数据或信息具有固定的格式，其被装载在一定的载体（条码、射频标签、磁卡、IC卡等）模式识别：主要对图像进行信息处理5、自动识别系统自动识别系统以信息处理为主的技术，其输入信息分为特定格式信息、图像图形信息两类。
第二章：1、条码的发展历史1949年美国首次应用食品条码，并获取专利1973年美国建立UPC条码系统，实现码制的标准化1977年欧盟成立EAN欧洲物品编码1981年EAN成为国际物品编码标准1988年中国物品编码中心成立1991年中国加入国际物品编码协会2、条码的技术特点采集信息速度快、可靠性高、简单灵活实用、自动度大、成本低等3、条码的概念条码是利用条和空构成的二进制0、1，并以他们组合表示某个数字或字符，反应某种信息4、一维条码的组成空白区、起始符、数据区、校验区、终止符、空白区5、什么是条码的码制：条码码制指条码符号的类型，不同类型的条码符号对数据的编码方法不同，每种码制都具有固定的编码容量和所规定的条码字符集6、常用的一维条码有哪些？EAN码、UPC码、25码、交叉25码、39码、128码、Code bar码7、条码的编码方法分类宽度调节编码法：宽单元表示1、窄单元表示0，宽窄一般比值为2:1或3:1模块组配编码法：每个字符的条和空有模块组配而成，模块宽的条表示1，窄的条表示0 8、什么是条码密度？条码密度指单位长度条码所能表示的字符个数，7.5mil以下条码称为高密度条码（常用语识别小物体期间）9、条码特点：宽度比：宽度较大的的单元比较容易被识别对比度PCS：PSC值越大条码的符号的光学特性越好条码字符集：值某种条码所含的全部条码字符的集合。
第一章人工智能绪论
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第一章 人工智 研究的核心课题
1、 知识的模型化及其表示； 2、知识的组织、积累和管理； 3、知识的推理与问题的求解； 4、启发式搜索及其控制策略； 5、神经网络、人脑的结构及其工作原理； 6、人工智能系统及其开发语言。
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第一章 人工智能绪论
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第一章 人工智能绪论
概念及发展 学科范畴 研究目标、途径及领域
➢ 1.3.3 研究的领域
3、 模式识别 模式识别的主要目标就是用计算机来模拟人的各种识别
能力，当前主要是对视觉能力和听觉能力的模拟，并且主要 集中于图形识别和语音识别。
模式识别的过程大体是先将摄像机、送话器或其它传感 器接受的外界信息转变成电信号序列，计算机再进一步对这 个电信号序列进行各种预处理，从中抽出有意义的特征，得 到输入信号的模式，然后与机器中原有的各个标准模式进行
➢ 1.1.1 基本概念
2. 人工智能（ “Artificial Intelligence”，AI ） 顾名思义，用人工的方法在计算机上模拟人类的智能，
或人工智能就是人造智能。
定义：人工智能是一门研究如何构造智能计算机，使它 能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。即具体来讲，就是要 使计算机具有看、听、说、写等感知和交互功能，具有联想、 推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题、解决 问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人一样
概念及发展 学科范畴 研究目标、途径及领域
➢ 1.1.1 基本概念
1、智能：就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能 力。即是知识和智力的总和。 智能的特征： （1） 感知能力； （2） 记忆与思维能力； （3） 学习能力及自适应能力； （4） 行为能力。
人工智能习题参考答案
• 神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习 算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做 有师学习的一种特例。 • （１）有师学习 • 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入） 间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老 师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括 Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。 • （２）无师学习 • 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络 提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征 把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和 Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。 • （３）强化学习 • 强化（增强）学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。 强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网 络输出的优度（质量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法 （GA）。
• • • • • • • • • •
• 6-2专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何? • 答： •
• 5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？ • 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异 等操作以及达尔文适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问 题的解答。 • 进化策略(Evolution Strategies，ES)是一类模仿自然进化原理以求 解参数优化问题的算法。 • 进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异，为父代群 体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。 • 进化计算的三种算法即遗传算法、进化策略和进化编程都是模拟生物 界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。在统一框架下对三种算 法进行比较，可以发现它们有许多相似之处，同时也存在较大的差别。 • 进化策略和进化编程都把变异作为主要搜索算子，而在标准的遗传算 法中，变异只处于次要位置。交叉在遗传算法中起着重要作用，而在 进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很 重要的作用。 • 标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而从进化策 略的角度看，选择（复制）是完全确定的。进化策略和进化编程确定 地把某些个体排除在被选择（复制）之外，而标准遗传算法一般都对 每个个体指定一个非零的选择概率。
中科大模式识别第6章介绍
中国科学技术大学 汪增福
第一章 绪论 第二章 统计模式识别中的几何方法 第三章 统计模式识别中的概率方法 第四章 分类器的错误率 第五章 统计模式识别中的聚类方法 第六章 结构模式识别中的句法方法 第七章 总结
第六章 结构模式识别中的句法方法
本章主要内容
主要讨论具有一定结构的复杂模式的识别问题。
e1 + e2 + f1 + f2 + g + h
理想的分层结构表示
实际的分层结构表示
§6.1 模式基元和模式结构的表达
若干结论： 如何对一个模式可能有的多样化的表达进行概括和总结，进而 以一种紧凑的方式，通过执行一组操作或适用一组规则形成模 式的多样化描述就成为对复杂模式进行识别的重要环节。 如何解决模式的多样化描述问题？ 借鉴文法和语言之间存在的关联性和可类比性 语言由句子所构成，而句子又由单词根据文法所生成。 模式类由模式所构成，而模式又由模式基元根据一组装配 规则所生成。 借鉴语言学中业已存在的方法来解决模式的多样化描述 和识别问题。
G G
(2) G (1)
T { a ,b } P: （ 1 ）S aS （2）S b
(2)
S aS aaS aab
G G G
(1)
(1)
(2)
S aS aaS aaaS aaab
G G G G
(1)
(1)
(1)
(2)
L( G ) { b, ab, aab, aaab,...} { x | x a nb, n 0 }
N T
一些约定
S N T
大写的拉丁字母 小写的拉丁字母 小写的希腊字母 导出=推导=派生
模式识别知识点
模式识别第一章1.模式识别的类型（1）确定模式（2）非确定模式（3）随机模式2.模式的统计特性a)相似性-先验概率：P (v i)b)类条件概率密度：p (x|v i)3.模式的主要过程a)数据处理b)模式类的模型假设c)选择最优的模型并分类4.模式识别的定义Def：依据一定的规则，将模式进行分类的过程。
5.模式识别的典型应用（掌握5个以上）1）语音识别（例如：IBM ViaV oice系统）2）表情分析、年龄、种族、性别分类3）OCR: 车牌照、集装箱号码…4）手写体识别：汉王5）手势识别：基于视觉的，基于数据手套6）人脸识别、指纹识别、虹膜识别…7）军事目标识别8）生物信息、医学图像6.统计模式识别的基本思想模式被描述为一组测量值组成的随机特征向量，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。
7.统计模式识别的一般过程（主要掌握测试模式）考察会细化，如具体分析汽车牌照识别过程第二章一、基于最小错误率的贝叶斯决策Note：考查公式，主要考计算题Example1：假设在某地区切片细胞中正常(ω1)和异常(ω２)两类的先验概率分别为P(ω1)=0.9，P(ω2)=0.1。
现有一待识别细胞呈现出状态x，由其类条件概率密度分布曲线查得p(x|ω1)=0.2，p(x|ω２)=0.4，试对细胞x进行分类。
解：利用贝叶斯公式，分别计算出状态为x时ω1与ω２的后验概率而根据贝叶斯决策(2-2)则有P(ω1|x)＝0.818＞P(ω２|x)＝0.0182因此判定该细胞为正常细胞比较合理。
请用公式(2-3)与(2-5)计算，检查一下结果是否一样？二、基于最小风险的贝叶斯决策Note：将X判为何类则应依据所有Ri,(i=1,…,c)中的最小值，即最小风险来定。
Example2：在Example1条件的基础上，并且已知λ11=0,(λ11表示λ(α1|ω的简写)，λ12=6,λ21=1，λ22=0，按最小风险贝叶斯决策进行分类。