模式识别-5

模式识别-5Tag内容描述：<p>1、第五章是特征选择和提取，基本概念模式可分性的度量。离散K-L变换采用K-L变换提取分类特征。5.1基本概念，1。特征形成根据识别的对象产生一组基本特征。这些基本特征可以通过某些工具来计算或测量。这些特征被称为原始特征。通常，有许多从物理量到原始特征的过程，例如识别物体，数字化物体的图像以获得数字图像，然后预处理数字图像以获得物体的几何和颜色特征。2.特征选择和提取是模式识别中的一个关键问题。在讨。</p><p>2、Presentation, 2012 BJTU,BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY,乳腺X线图像中微钙化点簇的检测 Detection of Clustered Micro-calcifications in Mammograms,姚畅 北京交通大学 2012-3-17,2,. 2 .,内容提要：,一、相关向量机(Relevance Vector Machine, R。</p><p>3、第三章 分类器的设计,线性分类器的设计 分段线性分类器的设计 非线性分类器的设计 ustbs2009 123456,3-1 线性分类器的设计,上一章我们讨论了线性判别函数形式为:g(x)=WTX 其中 X= (X1, X2Xn) n维特征向量 W= (W1, W2 Wn , Wn+1) n维权向量 通常通过特征抽取可以获得n维特征向量，因此n维 权向量是要求解的。 求解权向量的过程就是分类器的。</p><p>4、1,Pattern Recognition,北京交通大学 电子信息工程学院,2,Self-introduction,黄 琳琳 , Ph.D, Professor Tokyo University of Agriculture and Technology Research: Image processing, pattern recognition Email: ,; PW: bjtu2012,3。</p>