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文档简介
1、模式识别电子工程学院 张晓玲Xlzhangee,模式识别(Pattern Recognition)重要性:相关信息处理专业的基础课程;解决信息分类识别问题;对决策系统,神经网络,人工智能等的普及和发展起了推动作用,是其发展基础;对于研究信息获取、处理的人员非常重要,是信息科学和人工智能的重要组成部分 。关于信息获取、信息传输、信息处理及信息控制(应用)的科学课程的目的:了解和掌握模式识别领域的基本理论,基本方法;为相关应用(如目标分类与识别)打基础。“目标分类与识别”涉及的相关领域:模式识别人工智能神经网络知识发现(数据挖掘)模糊数学不确定性推理1、模式识别实用性:有一些“智能仿真”例,机器人
2、辅助生产线,医疗诊断,地球资源探测 ,人脸、指纹识别等图像识别是其重要方向之一模式识别定义:广义定义:存在于时间和空间中可观察的事物,区分它们是否相似或相似的过程,称为模式识别。狭义定义:就是利用计算机对某些物理对象进行分类,在错误代价最小的条件下,使识别结果尽量与客观事物相符。任务:研究如何将人类的认识过程转化为计算机识别,将某一具体事物正确的归入某一类别。2、人工智能: 思考过程的计算机实现,即:研究如何利用计算机去做人脑的智力才能做的工作。 专家系统是人工智能的分支 研究如何设计基于知识的计算机程序系统,来模仿人类专家求解专门问题的能力。专家系统、模式识别、智能机器人等列为人工智能技术中
3、最活跃的三个领域。4、知识发现 数据挖掘(data mining)方向之一 是一个从数据、信息到知识的过程,即信息从无序到有序的过程,从粗到精的过程。特点(与数据采集的区别): 数据已收集好,不是为了数据分析去收集例如:网页中检索有价值的文本,即文本数据库挖掘这些学科在某一方面有很多共性(交叉),但每一学科又有其独有的特色。这些学科为我们提供了一个工具袋,所要做的工作之一就是结合具体问题把各种已有的方法(模式识别、人工智能、专家系统、人工神经网络、不确定推理等等)结合起来,深入掌握其应有的可能性,互相取长补短,开创目标分类识别应用的新局面。这些学科中,模式识别是最基本、最重要的组成部分,涉及很
4、多基本理论、基本方法。很多领域的目标分类识别问题,其核心就是一个模式识别问题。4.模式识别应用: 很多的应用领域都可归入模式识别 ,应用非常广泛。典型例子:人脸检测与识别。安全系统: 如公安系统(疑犯追踪),电子商场(信用卡身份确认)等生物:细胞学、染色体特性研究医学:医疗图像分析、心电图分析、脑电图分析地理:卫星图像分析、地理资源,如岩石分类军事:自动目标识别,雷达信号检测与分类农业:土壤评估(适合何种植物生长)市政管理、经济、工程等1.2 模式识别系统的实现1模式识别的方法(传统模式识别方法 ):统计模式识别: 以类概率密度函数为基础,又称决策论方法,用特征矢量描述模式。结构(句法)模式识
5、别: 以图形结构特征为基础,用字符串描述模式也可分为:监督分类和非监督分类模式识别系统的组成:信息获取预处理特征提取和选择分类器设计分类决策对象分类结果学习过程1.信息获取(数据采集): 对信号、图像、数值表(数据)的采集。 即:要用计算机可以运算的符号来表示所研 究的对象。如图像:测量、采样、量化等。(模式空间/测量空间)2.预处理:减小或消除模式获取过程中的噪声、干扰、提高S/N;加强有用信息,进行复原等,如减小数据图像模糊及几何失真,提高清晰度;非线性模式转化成线性模式。这个环节的内容及方法很多:如滤波、变换、编码、标准化等 以某种判决规则为准则,选取有效的特征,即为特征选择。3特征提取
6、和选择(特征空间) 采用某种变换对特征空间的压缩,称为特征提取。模式空间 特征空间(维数高) (维数较低)变换5分类决策 按分类判别准则,将被识别模式进行分类判决,输出分类结果。1.3 一些基本问题1样本集合是否可分的问题原因:类别之间存在交集,以至分类器无法区分用于分类器设计的样本不够全面。特征不适当、不充分分类效率不高(维数灾难)实际分类系统都存在缺陷。类别性质:自返:XRX(自己与自己相似)对称:XRYYRX(X与Y相似,则Y与X相似)相似关系满足对称和自返关系,但不具有传递性。相似性度量的一些性质:设样本集合X,D维空间(相似度) 1)非负值 即:2)样本自身的相似度为最大,即:3)对称性4)相似性是点间距离的单调函数可粗略分三层:像素级低层特征:直接受信息源(目标)的物理 特性的影响,直接来自目标本身。特征级中间特征:在低层特征基础上,通过学习建立起来,重视通用性。例如统计特征:均值、方差、能量(角二阶矩)、对比度、相关性、熵等决策级高层特征:在丰富的中间特征上,通过选择组合特征,确定特定目标的关键特征1.4 任务1学习设计分类识别的方法2评价分类方法(说明其特点)课程内容: 以课本内容为主贝叶斯决策理论
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