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文档简介
1、Contents,1Introduction to Pattern Recognition 2Bayesian Decision Theory 3Maximum-Likelihood instead, the only teaching feedback is that the tentative category is right or wrong.,模板匹配 统计方法 句法方法 神经网络,Methods of Pattern Recognition,模板匹配,首先对每个类别建立一个或多个模板 输入样本和数据库中每个类别的模板进行比较,求相关或距离 根据相关性或距离大小进行决策 优点:直接、
2、简单 缺点:适应性差 变形模板,Methods of Pattern Recognition,统计方法,根据训练样本,建立决策边界 统计决策理论根据每一类总体的概率分布决定决策边界 判别分析方法给出带参数的决策边界,根据某种准则,由训练样本决定“最优”的参数 本课程的重点内容,Methods of Pattern Recognition,句法方法,许多复杂的模式可以分解为简单的子模式,这些子模式组成所谓“基元” 每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成 基元可以认为是语言中的字母,每个模式都可以认为是一个句子,关系可以认为是语法 模式的相似性由句子的相似性来决定 优点:适合结构性强的模式 缺点:抗噪声能力差,计算复杂度高,Methods of Pattern Recognition,神经网络,大规模并行计算 学习、推广、自适应、容错、分布表达 和计算 优点:可以有效的解决一些复杂的非线 性问题 缺点:缺少有效的学习理论,Methods of Pattern Recognition,神经网络和统计模式识别的关系,Methods of Pattern Recognition,Methods of Pattern Recognition,模式识别应用,文本分类 文本图像分析 工业自动化 数据挖掘 多媒体数据库检索 生物特征识别
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