模式识别_UCAM教程a07
什么是模式识别模式识别的方法与应用
什么是模式识别模式识别的方法与应用模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
那么你对模式识别了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模式识别的内容，希望大家喜欢!模式识别的简介模式识别(英语：Pattern Recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。
字符识别就是一个典型的例子。
例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。
更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。
人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。
在上述例子中，模式和集合的概念是分未弄的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。
为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。
也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。
这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。
模式识别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。
UCAM-全中文教程
1.1 UCAM 窗口介绍
UCAM 使用手册
第 二 章 UCAM 基础
菜单栏 工具栏
工作窗口
导航窗 层窗口
转换窗
D-CODE 窗
选择窗
测量窗
移动窗
终端窗
（图 1.1） 图 1.1 包括了 UCAM 的一些经常用的窗口。在 UCAM 中除了终端窗不能关闭外，其他窗口都可以任意地开启 及关闭。由于 UCAM 用 Java 语言设计，因此可以随时在任意窗口中操作，而不会影响其它窗口的操作。 1.1.1 工作窗口
1.1.7 测量窗口 测量窗口可用来获得点到点、对象到对象以及整个层的数值。
1.1.8 选择窗口 利用选择窗口能以各种方式选择需要选择的对象。
1.1.9 D-CODE 窗口 D-CODE 窗口用于对当前层使用的 D-CODE 进行操作。
1.2 UCAM 菜单介绍 1. Job（工作）菜单
子菜单 Import Job:
UCAM 使用手册
子菜单 Zoom（放大/缩小）
与窗口同大
放大两倍 缩小两倍
Options（显示选项）
在窗口显示所有元素
显示工作原点 在 Blocks 中编辑 显示实体 参考点 元素以正常或零线显示
3.Edit（编辑）菜单
子菜单 Aperture（D-Code）
选择实体 切除实体 拷贝实体 粘贴实体 清除实体 删除实体 编辑 D-code 修改实体 实体属性 管理实体属性 编辑矢量字符 光绘参数
目
录
UCAM 使用手册
UCAM 使用手册
第 一 章 UCAM 简介
1.1 UCAM 简介 UCAM 有效地将 CAD 数据与 PCB 生产之间建立起了联系，能快捷地对 Gerber 数据和 DrillRout 数据进行处理以满足 PCB 生产制程的各种需 要。UCAM 支持各种数据格式的输入及输出，能够方便地与所有主要有第三方产品结合使用。其主要特点有， 1） 最新的实体对象技术，能够准确地操作负片及负 D 码; 2） 强劲的网络分析技术及独有的 IRP(Inter-pass Reference Point)技术，不但兼容目前各种测试机，而且制作复合治具更加容易; 3） 完全由 Java 语言编写而成，更容易进行二次开发; 4） 与其它 CAM 软件格式完全兼容（包括 ODB++格式），更方便客户之间的数据交换; 5） 强大的整合性，能够为下游工序各种设备提供数据文件（包括：钻机、锣机、AOI、光绘机等）; 6） 完整的 DFM 及全自动化的修复功能,对菲林的修改更加容易; 7） 超强的网络比对功能,可将数据的出错机率减至最低;
01.模式识别绪论
代价的考量
• 前面我们假定犯两类错误的代价是相同的 • 尽管这一假定很多时候适用，但也有例外 • 由于鲑鱼比鲈鱼更美味，因此顾客更容易 接受鲑鱼被错分为鲈鱼，而难以接受鲈鱼 被错分为鲑鱼。 • 为减少错误分类的代价，必须减少鲈鱼错 分为鲑鱼的概率：决策边界向光泽度小的 方向偏移
如果我们对分类效果还不满意
模式识别的应用（举例）
• 生物学
– 自动细胞学、染色体特性研究、遗传研 究
• 天文学，遥感
– 天文望远镜图像分析、自动光谱学
• 经济学
– 股票交易预测、企业行为分析
• 医学
– 心电图分析、脑电图分析、医学图像分 析
模式识别的应用（举例）
• 工程
– 产品缺陷检测、特征识别、语音识别、 自动导航系统、污染分析
• R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, second edition, 2000（有 中译本）. • 边肇祺，模式识别（第二版,第三版），清 华大学出版社，2000(2010)。 • 蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院出版 社，1986。 • 汪增福 .模式识别 .中国科学技术大学出版 社 • 孙即祥 .现代模式识别 .国防科技大学出版 社
一个例子：问题的提出
有一家鱼包装公司（fish-packing plant ）要根据传送带上的鱼的种类实现自 动分拣
鲈鱼（sea bass）
鲑鱼
(salmon)
一个例子：可能的解决方案
• 架设一台照相机，采集一些图像 • 通过初步观察，注意到两种鱼之间的 一些外在的差异（分类器的备用特征 ）
– – – – – 长度（length） 光泽度(lightness) 宽度(width) 鳍(fins)的数目和形状 嘴的位置
模式识别讲义_(80pp)
第一章 绪论1．1模式和模式识别模式识别是一门很受人们重视的学科。
早在30年代就有人试图以当时的技术解决一些识别问题，在近代，随着计算机科学技术的发展和应用，模式识别才真正发展起来。
从60年代至今，在模式识别领域中已取得了不少成果。
它的迅速发展和广泛应用前景引起各方面的关注。
模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是用机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。
在这里，“智能”指的是人类在认识和改造自然的过程中表现出来的智力活动的能力。
例如：通过视觉、听觉、触觉等感官接受图象、文字、声音等各种自然信息去认识外界环境的能力；将感性知识加工成理性知识的能力，即经过分析、推理、判断等思维过程而形成概念、建立方法和作出决策的能力；经过教育、训练、学习不断提高认识与改造客观环境的能力‘对外界环境的变化和干扰作出适应性反应的能力等。
模式识别就是要用机器去完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的自然信息的那些工作。
虽然模式识别与人工智能关系很密切，但是发展到现在，它已经形成了独立的学科，有其自身的理论和方法。
在许多领域中，模式识别已有不少比较成功的实际应用。
模式的概念：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；声音、语言；心电图、脑电图、地震波等；社会经济现象、某个系统的状态等，都是模式。
模式识别：模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。
如，我们要听某一门课，必须做以下识别：1)看课表—文字识别；2)找教室和座位—景物识别；3)听课—声音识别。
再比如，医生给病人看病：1)首先要了解病情；问2)再做一些必要的检验；查3)根据找到的能够诊断病情的主要特征，如体温、血压、血相等，做出分类决策，即诊断。
对于比较简单的问题，可以认为识别就是分类。
如，对于识别从“0”到“9”这十个阿拉伯数字的问题。
对于比较复杂的识别问题，就往往不能用简单的分类来解决，还需要对待识别模式的描述。
模式识别导论章 (7)
(2)当特征相互独立时，可分性测度具有可加性,即
第7章 ,..., xd ) Jij (xk ) k 1
(7-1)
这里，x1，x2，…，xd是对象不同种类特征的测量值;Jij(·) 是第i类和第j类之间的可分性测度函数，Jij越大，表示两类
(2)直接寻找原始特征空间中的低维子空间，即直接选择 法。在选择的过程中，寻找能够使得可分性判据最大化的那组 低维特征空间组合。直接特征选择方法包括最优搜索法和次优 搜索法等。
第7章 特征提取与选择 特征提取和特征选择都是在不降低或较少降低分类性能的
(1)简化计算。特征空间的维数越高，需要占用的计算机
第7章 特征提取与选择
3. 数学特征是为了表征观察对象而人为设定的特征。例如每 个学生的学号就是一种数学特征。数学特征有时和观察对象的 固有属性没有关系，有时则是观察对象的物理或结构特征的计 算结果。需要指出，数学特征是人为设定的，可以保证唯一性， 但这种特征是抽象的，不容易被人感知。由于物理和结构特征 很容易被视觉、触觉以及其他感觉器官所发现，因此人们通常 利用这些特征来识别对象，但是这些特征对于计算机而言有时 比较复杂。计算机在抽取和处理数学特征的能力方面要比人强 得多。在本章中，计算机使用的数学特征包括统计平均值、相 关矩阵和协方差矩阵的特征值及特征向量等。
第7章 特征提取与选择 在实现特征提取和选择的目标之前，需要首先制定特征提 取和选择的标准，这些标准应该能够反映各类在特征空间的分 布情况或刻画出特征对分类识别的重要性。在具体实施特征提
(1)已知可分性判据J，在使得该判据取得最大值的目标下， 对原始特征进行变换降维，即对原始特征空间进行坐标变换， 再取子空间。该类变换方法主要有基于距离可分性测度的特征 提取方法和基于离散K-L变换的特征提取方法等。
模式识别及其分类课件
目录
• 引言 • 模式识别的基本概念 • 模式识别的分类方法 • 模式识别的应用案例 • 模式识别的未来趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
什么是模式识别
• 模式识别是指通过计算机自动识别和分类对象的技术。它通过 收集、处理和分析数据，从中提取出对象的特征和模式，并对 这些模式进行分类和识别。模式识别技术广泛应用于图像识别 、语音识别、自然语言处理等领域。
的挑战。
06
总结与展望
回顾模式识别的历史与成就
01 02 03
模式识别概念的起源
模式识别是指对输入的图像、声音、文本等数据进行分析 ，从中提取出有用的信息，并对其进行分类和识别的过程 。这个概念最早可以追溯到20世纪初，当时科学家们就开 始研究如何通过机器来识别和理解图像和声音等数据。
模式识别技术的发展历程
语音识别技术主要基于信号处理和机 器学习技术。通过对语音信号进行特 征提取和学习，实现语音识别。其中 ，关键的技术包括声学模型、语言模 型、解码器等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，语音 识别技术的准确性和稳定性不断提高 。未来，语音识别技术将更加注重隐 私保护和安全性，同时，也将与自然 语言处理等技术进一步融合，推动智 能化应用的发展。
手写数字识别
应用场景
手写数字识别技术主要用于银行支票、快递单据等手写文字的识别，以及各种需要手写输 入的应用场景。
技术原理
手写数字识别技术主要基于图像处理和机器学习技术。通过对手写数字图像进行特征提取 和学习，实现对手写数字的识别。其中，关键的技术包括特征提取、模型训练、数字识别 等。
发展趋势
随着深度学习技术的不断发展，手写数字识别技术的准确性和稳定性不断提高。未来，手 写数字识别技术将更加注重实时性和鲁棒性，同时，也将与自然语言处理等技术进一步融 合，推动智能化应用的发展。
模式识别讲义
模式识别讲义《模式识别与图像处理》教学讲义上篇模式识别§1. 模式识别序论近年来，科技发展的重要方向之一就是：人类智能的机器化和人造机器的智能化。
前者以计算机、专家系统、神经网络算法等为代表；后者以智能机器人（具有视觉、听觉、触觉、嗅觉等）为典型。
两个方向的努力都归结为一个目标——研究人工智能。
当然，目前科技水平还远没有达到设定目标。
使机器具有人类的智能水平，使机器像人那样进行目标识别尚需艰苦努力。
模式识别是智能的核心功能之一。
换句话说就是模式识别属于人工智能的范畴。
这里所说的智能或人工智能是指用机器完成以往只能由人类方能胜任的智能活动。
包括：①通过视、听、触、嗅觉接受各种自然信息、感知环境；②经推理、分析、判断、综合将感性认识加工成理论知识，进而形成概念、建立方法以及做出决策；③对外界环境的变化和干扰做出适应性反应等等。
模式识别就是要用机器实现上述第一项人类智能活动。
而第二项则已有神经网络、专家系统等仿照人类思维的智能方法。
第三项则是人类早已开始研究的各种自动化技术、自适应控制、自学习控制等。
那么，什么叫做模式识别呢？§1－1 模式识别的基本概念1、模式与模式识别定义一：模式是一些供模仿用的完美无缺的标本；模式识别就是辨别出特定客体所模仿的标本。
定义二：模式是对特定客体的定量的或结构的描述；模式识别是把待识别模式划分到各自的模式类中去。
这里所说的模式类是具有某些共同特性的模式的集合。
两个定义中，模式一词的含义是不同的。
前者指标本，后者指对客体的描述。
本课程中使用定义二，并且作如下狭义约定：模式识别是指利用计算机自动地或有少量人为干预的方法把待识别模式加以分类，即划分到模式类中去。
一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。
模式识别就是研究通过计算机自动的(或人为少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。
模式识别培训教程PPT课件( 94页)
启动效应(priming effects)
指先前呈现的刺激项目对随后该刺激项目或与 其相关的刺激项目进行某种加工所产生的易化 现象，表现为启动刺激(prime)对目标刺激 (target)在反应时上的促进作用。
启动效应的分类
启动效应按照启动词和目标词间字形、语音、 语义间的相似程度分为重复启动和相似启动。
依据对语义加工的依赖程度和是否具有知 觉特异性效应(perceptual-specific effects)，分为物体（知觉）启动和语义（概 念）启动。
语义启动 (semantic priming)
指先前的语义加工使得随后的语义性任务 操作的反应时间缩短、准确率提高。
例如，在词汇判断任务中，将“医院” 作为启动刺激时，它会促进被试对目标刺 激“医生”的判断反应。又如:当前面呈现 的词是“面包”时，比是“护士”时对目 标词“黄油”的反应要快。
由有关知觉对象的一般知识开始的加工， 由此可以形成期望或对知觉对象形成假 设，这种期望或假设制约着加工的所有 阶段或水平。又称之为概念驱动加工 （Concept-Driven Processing）
•Tulving, Mandler & Baumal的实验
自变量
上下文情况：无上下文、4字上下文、8字上下文 （考察自上而下加工）
二、知觉理论
（一） 直接知觉理论（ Direct perception ）
以Gibson为代表，认为环境可提供的信息足以产生 知觉，知觉并不需要内部过程和表征的参与。
刺激眼睛的光线模式是一个结构性的光 学分布；
这种分布能提供空间中目标分布特征 的明确或恒定信息；
知觉在很少或没有信息加工参与的 情况下，可以通过共振直接从光学 分布中提取各种丰富信息。
模式识别简述_严红平
讲座模式识别简述A Brief Introduction to Pattern Recognition100083）严红平100080）潘春洪严红平女，博士后，中国地质大学（北京）信息工程学院副教授，主要研究方向为模式识别、计算机图形学、图像处理。
1 序言人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。
例如字母“A”、“B”、“a”、“b”，如果从大小写上来分，会将“A”、“B”划分为一类，“a”、“b”划分为另一类；但是如果从英文字母发音上来分，则又将“A”、“a”划分为一类，而“B”、“b”则为另一类。
另外，不同人写的“A”、“B”、“a”、“b”都不同，但即使人们从未见过某个人写的“A”、“B”、“a”、“b”，或者这些字符出现在混乱的背景里，或部分被遮盖，人们也可以正确地区分出它们，并根据需要将它们进行准确归类，当然，前提条件是人们需要对“A”、“B”、“a”、“b”一般的书写格式、发音方式等有所了解。
人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。
那么，什么是模式？什么是模式识别呢？2 模式和模式识别从以上的例子可以看出，对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。
当人们看到某物或现象时，人们首先会收集该物体或现象的所有信息，然后将其行为特征与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该物体或现象识别出来。
因此，某物体或现象的相关信息，如空间信息、时间信息等，就构成了该物体或现象的模式。
Watanab e[16]定义模式“与混沌相对立，是一个可以命名的模糊定义的实体”。
比如，一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。
“广义的说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或相似，都可以称之为模式”[6]。
而将观察目标与已有模式相比较、配准，判断其类属的过程就是模式识别。
模式识别介绍课件
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。