模式识别介绍

第1章绪论

1.1模式和模式识别的基本概念1.2模式识别系统1.3模式识别的发展及应用1.4本课程授课按排及考核标准1.1模式和模式识别1.1.1模式1.1.2模式识别返回本章首页1.1.1模式“模式”这个概念的内涵是很丰富的,我们把凡是人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为模式,比如,文字、图片、景物是模式,声音,语音是模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式,但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得的信息,因此,模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。

1.1.2模式识别模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是要用机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。模式识别就是要用机器去完成人类智能中通过视觉听觉触觉等感官去识别外界环境的自然信息的这些工作。对于比较简单的问题,可以认为识别就是分类。但是，对于比较复杂的识别问题,就往往不能用简单的分类来解决,还需要对待识别模式进行描述。例如，汉字识别和景物识别。l

模式识别作为一门技术科学目的就是要研究出能自动进行模式分类和描述的机器系统，以完成人类的模式识别的功能.它与人工智能范畴的其它分支的目标是一致的，都是要用机器来代替人类的部分智力活动l

模式识别是一门新的研究领域到目前为止，它的理论和技术远未完善l

模式识别也是一门边缘技术学科它与人工智能、信号处理、计算机技术、概率统计、模糊集论、信息论、数字图像处理、形式语言学、心理学等都有密切的关系1.2模式识别系统

一、模式识别的研究方法

统计模式识别：将模式看作空间中的一个点，采用解析几何和概率论、数理统计的方法，判别输入模式的类别属性；结构模式识别：也称为句法模式识别，将模式看成是由一些基本元素有组织的构成，用字符串对模式进行描述，利用形式语言和自动机理论对模式的结构进行分析和判别；二、

模式识别系统返回本章首页l

数据获取通过测量、采样和量化获取数据的过程l

预处理去出噪声,加强有用的信息,复原退化现象 l

特征提取和选择得到最能反映分类本质的特征●分类决策就是在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某一类别1.3模式识别的发展及应用1.3.1文字识别1.3.2语音识别1.3.3医学上的应用1.3.4其他方面的应用返回本章首页1.3.1文字识别1文字识别是在模式识别领域中发展得最成熟并得到最广泛应用的一个方面。早在1929年Tauschek就试图用模板匹配的方法去识别十个印刷体阿拉伯数字。文字识别在这个原始方法的基础上不断地加以改进。但这类方法对于字体、位置和印刷油墨、纸张质量等都有特别的要求，终因光—电方法的条件限制而没有得到推广应用。只有在计算机技术有了长足的进步之后文字识别才得以真正发展。按识别对象，文字识别分为西文字符、阿拉伯数字和汉字识别等返回本节2、模式识别的发展历史60年代初，数理统计学中已经形成了完整的统计决策理论；70年代中期，美籍华人傅京孙教授建立了句法模式识别理论；80年代，在傅京孙教授的指导下，我国的一批专家学者在美国进修，回国后开展了我国的模式识别研究。1.3.2语音识别语音识别的复杂性和难度都很高，因为要抽取语音的特征，不仅需要分析语言的结构和语言的物理过程，而且