模式识别及Python实现 课件 第1章 模式识别概述

PPT下载/xiazai/第一章:模式识别概述模式识别及Python实现前言PREFACE模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的第一次浪潮涌起，模式识别在60年代迅速发展成一门学科。经过多年的发展,模式识别研究取得了大量成果，在人工智能、图像识别、医疗诊断、语音识别等领域实现了成功应用。但是，鉴于模式识别研究涉及大量复杂问题,现有的理论方法对于解决实际问题仍有局限。为了使读者全面地掌握模式识别学科的研究现状，对现有方法的有效性和局限性有较为全面的认知，正确使用基本的模式识别方法，本章主要介绍模式识别的基本概念、模式识别系统的组成及应用,以呈现模式识别的现状及探究可能的未来发展方向。123基本概念系统组成基本方法目录

CONTENT45应用场景本书主要内容PART

1基本概念PART01​​BasicConcept​​模式识别是指通过一系列数学方法让计算机实现对各种事物或现象的分析、描述、判断、识别的过程，最终目标是使用计算机实现人对外界事物识别和分类的能力。对于具有相似性质的事物，人们常常会根据其相似性进行分类，从而更全面地掌握客观事物。模式识别的目的和作用就是面对某一具体事物时，能将其正确地归入某一类别。例如，在数字识别任务中，由于人们具有各种书写习惯，数字“5”存在不同的写法。但在本质上，它们都是数字“5”，属于同一类别。如何正确地将不同写法的数字“5”归为同一类别，这就是模式识别系统所要实现的。对于一个鲁棒的模式识别系统，即使从未见过某种写法的“5”，也应能正确地将其分到“5”这个类别中去。手写数字“5”PART

2系统组成PART02SystemComposition​​数据获取预处理特征提取与选择分类识别模式识别系统数据获取的作用是用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象。一般情况下,数据获取需要通过各种仪器或传感器获取如脑电图、心电图等一维波形,或指纹、照片等二维图像,以及其他的物理参量或逻辑值。数据预处理的作用是去除所获取信息中的噪声,增强有用的信息,使信息更有利于后续识别的处理过程。常用的预处理方法大致有以下几类：(1)数据统计及可视化。(2)数据清洗。(3)数据增强。为了有效地实现分类识别,需要对原始数据进行特征提取与选择,以得到最能反映分类本质的特征。通过特征提取与选择可以将高维数的测量空间中表示的模式变为在低维数的特征空间中表示的模式,对所获取的信息实现从测量空间到特征空间的转换。分类识别可分为两方面:分类器设计和分类决策。分类器设计是指将样本特征空间划分成由各类占据的子空间,确定相应的决策分界和判决规则,使按此类判决规则分类时错误率最低。分类决策是指对于待识别样本实施同样的数据获取、预处理、特征提取与选择,用所设计的分类器进行分类。PART

3基本方法PART03BasicMethod​​根据表示方式分类根据表示方式的不同，已有的模式识别方法可以分为统计模式识别方法和结构模式识别方法两类。（1）统计模式识别方法。对于图像识别问题来说，该方法重要的是找出能反映图像特点的特征度量，把图像数据进行信息压缩,来抽取图像的特征。（2）结构模式识别方法。该方法是把作为一个整体进行分类比较困难的复杂模式分解为若干较简单的子模式，而子模式又可分解为若干基元，通过对基元的识别来识别子模式，最终达到识别模式。以上两类模式识别方法相比,结构模式识别方法的训练较为困难。基本方法模式识别有很多类方法，下面主要介绍根据表示方式分类和根据学习方法分类的方法。根据学习方法分类根据学习方法进行分类,模式识别方法可以分为监督模式识别方法、非监督模式识别方法及半监督模式识别方法。（1）对于监督模式识别问题，能够获得一定数量类别已知的训练样本作为学习过程的“导师”，在其分类识别过程中通常人为给定分类准则，通过设计有监督的学习过程使系统能完成特定的识别任务。（2）对于非监督模式识别问题，训练样本的类别是未知的,通过考查训练样本之间的相似性来进行分类识别，也称作“聚类”。在实际应用中，无类别标签的样本数据易于获取,而有类别标签的样本数据收集成本较大，标注一般也比较费时费力。在这种情况下,半监督模式识别方法更适用。PART

4应用场景PART04ApplicationScenario​​应用场景（1）图像识别为基础的智能视频监控技术。（2）汽车自动驾驶领域。（3）图像检索。（4）对动态视频、音频等其他形式多媒体信息的检索。图像识别与检索生物特征识别语音识别文字识别文字识别技术可以把纸张文档和拍照文本图像变成电子文本，具有广泛的应用价值，包括：印刷体光学字符识别、手写体文字识别、手写体数字识别。以人脸图像识别为代表的生物特征识别技术在边检通关、居民证照、公安司法、信息网络等公共安全领域和门禁、考勤、学校、医院、超市等民用领域都得到了广泛应用。以隐马尔可夫模型和统计语言模型为基础的语音识别技术近期获得了较大进展。这一时期的语音识别技术多应用于语音评测、声讯服务和安全监控等领域。PART

5本书主要内容PART05​MainContents​​输入标题全书共分9章。第1章是模式识别概述。结合实例讲述模式识别的基本概念和模式识别系统的基本组成,同时也展示了模式识别广阔的应用空间。第2章是线性分类器。介绍了经典的Fisher线性判别分析、感知准则函数和多类线性分类器。第3章是贝叶斯分类器。重点讲述作为理论基础的贝叶斯决策理论,还介绍了基于正态分布的最小错误率贝叶斯分类器和朴素贝叶斯分类器。第4章是概率密度函数估计。介绍基于概率密度函数的基本估计方法,包括最大似然估计、近邻估计和Parzen窗口估计。第5章介绍了其他几种常用的分类方法,包括近邻法、支持向量机、决策树和随机森林。第6章是特征提取与选择。包括主成分分析、多维尺度分析和特征选择方法。第7章是聚类分析。介绍了非监督模式识别方法,包括基于模型的方法、动态聚类方法和分级聚类方法。第8章是深度神经网络。包括经典