第2讲 一个假想的模式识别系统分析.ppt

第 讲一个假想的模式识别系统的设计与分析 要点 主要内容和目标问题描述模式识别系统的基本组成原型系统的设计与分析模式识别的困难性课堂练习 主要内容和目标 通过设计和分析一个假想的鱼类分类原型系统 加深对模式识别系统5个主要模块的理解返回 问题描述 设想有一个鱼类加工厂 希望能将传送带上的鱼的品种的分类过程自动进行 如果鱼的品种只有鲑鱼 salmon 和鲈鱼 weever seabass 两种 那么应如何设计一个相应的模式识别原型系统 返回 模式识别系统的基本组成 一个完整的模式识别系统主要由5个基本部分组成 返回 传感器 传感器是一个模式识别系统的输入设备 比如摄像机 麦克风等 返回 预处理器的主要作用是把对识别起主要作用的信息和背景噪声分割开来 因此又称为分割器 返回 预处理器 特征提取器 特征提取器的作用是对输入产生一个类别相关的表达或描述 通常要求来自同一类别的不同样本的特征值应该非常接近 而来自不同类别的样本的特征值则应该有很大的差异 返回 分类器 分类器的作用是根据特征提取器得到的特征向量来给一个被测对象赋予一个类别标记 返回 后处理器 后处理器的功能通常是执行一个推荐的具体的动作 有时也可能采用 上下文信息 context 来改善系统的性能 返回 鱼类分类系统设计原型 返回 原型系统的分析 传感器的分析预处理器的分析特征提取器的分析分类器的分析后处理器的分析返回 传感器的分析 传感器由摄像机构成 其作用是拍摄样品的图像 来区分鲑鱼和鲈鱼 返回 预处理器的分析 预处理器必须能够自动调整平均光照度 或者进行阈值化处理 以除去传送带等背景成分 并尽可能把相互靠近的两条鱼的数据区分开 返回 特征提取器的分析 特征提取器必须从鱼的图像数据中分析出一些识别相关的物理特性 并利用这些特性作为模式分类的基础 其中物理特性包括长度 光泽 宽度 鳍的数目和形状 嘴的位置等等 返回 分类器的分析 分类器必须能够选择一个或多个特征对两种鱼进行分类 特征选择对分类正确率具有重要影响 不同的选择将产生不同的设计方案 返回 分类器的设计方案 以长度作为特征设计分类器以光泽度 lightness 作为特征设计分类器以光泽度和宽度两个特征设计分类器想一想 有没有其它更好的设计方案 返回 基于长度的分类器设计 假定经验表明鲈鱼一般要比鲑鱼长 那么鲈鱼将有某种典型长度 鲑鱼也将有某种典型长度 因此 长度就是一个明显的可用于分类的特征 可以仅仅通过看一条鱼的长度l是否超过某个临界值l 来判定鱼的种类 临界值l 可通过两种鱼的长度特征直方图来确定 返回 两种鱼的长度特征直方图 长度分类器的优缺点 优点 计算相对简单缺点 无论怎样确定临界值l 长度特征都不足以把两种鱼完全分开返回 基于光泽度的分类器设计 如果鲈鱼的光泽度一般要比鲑鱼大 那么鲈鱼将有某种典型光泽度 鲑鱼也将有某种典型光泽度 从而就可以利用光泽度作为分类特征 因此 仅仅通过看一条鱼的光泽度x是否超过某个临界值x 来判定鱼的种类 临界值x 可通过两种鱼的光泽度特征直方图来确定 返回 两种鱼的光泽度特征直方图 光泽度分类器的优缺点 优点 分类正确率有所提高缺点 无论怎样确定临界值x 光泽度特征都不足以把两种鱼完全分开 光泽度易受外界照明光亮度的影响 返回 基于光泽度和宽度的分类器设计 把光泽度x1和宽度x2组成一个二维特征向量X x1 x2 T 然后利用X来进行分类 进行分类识别需要把特征空间分成两个区域 使得落在其中一个区域的数据点 鱼 被分类为鲈鱼 而落在另一个区域的数据点 鱼 被分类为鲑鱼 关键在于设计一条直线或曲线把两个区域分开 返回 两种鱼的光泽度和宽度散布图 用复杂判决曲线进行分类 用折中判决曲线进行分类 光泽度和宽度的优缺点 优点 分类正确率进一步提高缺点 难于确定最佳判决曲线 可能出现过拟合现象返回 其它可能的分类器设计方案 以光泽度 长度和宽度三个特征设计分类器以光泽度 长宽比两个特征设计分类器 想一想 选择更多的特征是否更好 维数灾难 courseofdimensionality 返回 后处理器的分析 后处理器的作用是在识别出鱼的种类后执行一个具体的动作 比如把这条鱼放在这个桶里 而把那条鱼放在那个桶里 返回 模式识别的困难性 实现鱼类分类原型系统还有什么困难 用计算机进行模式识别是一个非常困难的问题对人脑中的模式识别过程不清楚返回 实现原型系统的困难分析 很难用计算机把鱼和背景分开鱼和鱼之间可能相邻甚至交叠摄像速率和鱼的传送速率可能不匹配在噪声较大时 很难准确地计算特征值 返回 课