模式识别概述课件.ppt

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1、模式识别理论及应用PatternRecognition-MethodsandApplication第一章模式识别概述内容目录1.1模式识别和模式的概念1.2模式识别系统1.3模式识别的主要方法1.4模式识别应用1.5有关模式识别的若干问题1.1模式识别和模式的概念人类具有很强的模式识别能力，时刻在完成某种模式识别的任务。模式识别作为一门学科，是研究用机器完成自动识别事物的工作。模式识别形成于50~60年代，它与人工智能关系密切。模式识别是一门理论与应用并重的技术科学。有广泛的需求。现有的理论与方法还有不足。1.

2、1模式识别和模式的概念Patternrecognitionisthestudyofhowmachinescanobservetheenvironment,learntodistinguishpatternsofinterestfromtheirbackground,andmakesoundandreasonabledecisionsaboutthecategoriesofthepatterns.(AnilK.Jain)模式与模式类样本(sample,object)：一类事物的一个具体体现，对具体的个别事物进行观测

3、所得到的某种形式的信号。模式(pattern)：表示一类事物，如印刷体A与手写体A属同一模式。B与A则属于不同模式。样本是具体的事物，而模式是对同一类事物概念性的概括。模式类与模式联合使用时，模式表示具体的事物，而模式类则是对这一类事物的概念性描述。模式识别是从样本到类别的映射。1.1模式识别和模式的概念Watanabedefinesapattern“asoppositeofachaos;itisanentity,thatcouldbegivenaname.”afingerprintimageahandwritt

4、encursivewordahumanfaceaspeechsignal……1.1模式识别和模式的概念我的理解特征：又称属性，是事物在某方面的表现值。模式：用来将一类事物与其它事物区分开来的特征集合。模式识别：根据模式，对事物进行分类：该事物是否属于某类？该事物属于哪一类？1.1模式识别和模式的概念识别是时时刻刻发生的活动识别（Recognition)—再认知（Re-Cognition)主要研究相似和分类问题有监督分类无监督分类与其他学科的关系统计学人工智能机器学习运筹学1.1模式识别和模式的概念1.2模式识别系

5、统数据获取预处理特征提取与选择分类决策分类器设计信号空间特征空间1.3模式识别的方法模版匹配法统计方法神经网络方法结构方法(句法方法)模板匹配首先对每个类别建立一个或多个模版输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较，求相关或距离根据相关性或距离大小进行决策优点：直接、简单缺点：适应性差形变模版1.3模式识别的方法统计方法根据训练样本，建立决策边界(decisionboundary)统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决定决策边界判别式分析方法——给出带参数的决策边界，根据某种准则，由训练样本决定“最优”的

6、参数本课程的重点内容1.3模式识别的方法句法方法许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组成所谓“基元”每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成基元可以认为是语言中的词语，每个模式都可以认为是一个句子，关系可以认为是语法模式的相似性由句子的相似性来决定优点：适合结构性强的模式缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高1.3模式识别的方法神经网络进行大规模并行计算的数学模型具有学习、推广、自适应、容错、分布表达和计算的能力优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题缺点：缺少有效的学习理论1.3模式识别的方法1.4模式识

7、别应用文本分类文本图像分析工业自动化数据挖掘多媒体数据库检索生物特征识别语音识别生物信息学遥感……1.5有关模式识别的若干问题模式类的紧致性：集合中任意两个内点可以用光滑线连接，在该连线上的点也属于这个集合。每个内点都有一个足够大的邻域，在该邻域中只包含同一集合中的点。假若每个模式类都满足紧致性假设，则解决模式识别间题就不会碰到什么原则上的困难。但对于很多实际问题这个假设是不成立的。只要各个模式类是可分的，总存在这样一个空间，使变换到这个空间中的集合满足紧致性要求。相似与分类：相似与分类问题远不像集合表达那样简单

8、明了。集合的概念可用来表现已经分好的类，但对于怎样分类和归类则缺乏指导意义。相似性度量：样本xi和xj是Rn空间中两个点，它们间的某种距离的函数s(xi,xj)。距离:d(xi,xj)=[(xi-xj)T.(xi-xj)]1/2相似性度量1:s(xi,xj)=f(d(xi,xj))相似性度量2:s(xi,xj)=cos()分类都是带有主观性的行为，常缺乏纯客