模式识别讲义.pdf

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1、《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

2、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

3、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。1各种生物每时每刻都在进行模式识别。蝙蝠的雷达系统、螳

4、螂的视觉的灵敏度都是非常高的。这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。狗看到主人会摇头摆尾,看到生人则狂吠不止等等。识别也是人类的一项基本技能。我们要去上课,首先要对课程表进行文字识别,然后要对路径识别,对教室对桌椅对同学加以识别,而听课则是对声音识别。甚至我们能从声音、从背影就能识别出认识的人,凭气味就知道今天吃什么菜等。当生物看到某事物或现象时,会先收集该事物或现象的信息,然后将其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,就可以将该事物或现象识别出来。为什么生物能正确识别呢?因为经过长期的训练学习,他们心中(脑中)已

5、经建立了抽象的标准模式,当接收一个新模式后马上就能够判断其与标准模式的相似度,从而把它们划为一类。2、模式空间、特征空间和类型空间适当选择某类物体或事件,把他们作为样本加以观测,可以得到许多个描述每个样本的信息。按照模式的定义可知,每个样本观测信息的综合都构成模式。所有样本的观测信息就构成模式空间。显然,模式空间里的维数与所选择的观测方法有关,也与特定的应用有关。一般来说都很大(但也有限度)。在模式空间里,每个模式样本都表示成一个点,其位置由该模式在各维上的观测值确定。由样本到模式空间的转换称为模式采集。模式空间的维数虽然很多,但其中有些并不能有效的揭示样

6、本的实质。而那些最能揭示样本属性的观测值就构成了样本的主要特征,全部主要特征就构成了特征空间。显然,特征空间的维数小于模式空间。特征空间中的每个坐标都是样本的主要特征,以后简称特征。由模式空间得到特征空间的方法就称为特征提取或特征选择。每个样本在特征空间中也是一个点,其位置由各特征值确定。特征空间里的样本根据适当的判决规则可被区分成不同的类型,从而又把特征空间转换而成类型空间。类型空间的维数等于类型的数目,通常小于特征空间的维数。由特征空间转到类型空间所需的操作叫做分类判决。具体见右面图1-1所示的例子。图1-12§1-2模式识别的系统组成与研究方法1、模

7、式识别系统的组成图1-2其中:模式采集就是用适当的方法、手段获取样本的全部描述信息;预处理是指对信息进行的滤波,转换、偏码等加工;特征提取与基元选择可降低维数,提高效率,节省系统开支;模式识别就是依据一定规则确定待识模式在模式类中的归属。模式采集和预处理属于数字信号处理和图像处理内容,所用方法是非常“面对问题”的,不同对象需要采用不同的方法。特征提取、基元选择以及模式识别才是本篇讲授的内容,且主要讲解模式识别的基本方法。即讲课顺序是自后向前的。2、模式识别的方法根据模式定义,描述模式有两种方法:定量描述和结构性描述。定量描述就是用一组数据来描述模式;而结构

8、性描述就是用一组表达各局部特征的基元来描述。如:判断一个水果是苹果

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