模式识别导论本(一).ppt

参考书 模式识别导论 国防科技大学出版社 孙即祥 模式识别 人民邮电出版社 罗耀光 盛立东 模式识别 清华大学出版社 边肇祺 Pattern classification Richard R. Duda 第一章 概论 §1-1 模式识别的基本概念 一.模式识别的基本定义 模式(pattern) ------ 存在于时间，空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息。 模式识别(Pattern Recognition) ------ 用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 模式识别是模拟人的某些功能 模拟人的视觉: 计算机+光学系统 模拟人的听觉: 计算机+声音传感器 模拟人的嗅觉和触觉: 计算机+传感器 二.模式识别的发展史 1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论,奠定了统计模式识别的基础。因此，在60～70年代，统计模式识别发展很快，但由于被识别的模式愈来愈复杂，特征也愈多，就出现“维数灾难”。但由于计算机运算速度的迅猛发展，这个问题得到一定克服。统计模式识别仍是模式识别的主要理论。 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论 美籍华人付京荪 提出句法结构模式识。 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理论得到了较广泛的应用。 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些年人工神经元网络在模式识别和人工智能上得到较广泛的应用。 90年代 小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重视。 三.关于模式识别的国内、国际学术组织 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议“ICPR”，成立了国际模式识别协会---“IAPR”，每2年召开一次国际学术会议。 1977年 IEEE的计算机学会成立了模式分析与机器智能（PAMI）委员会，每2年召开一次模式识别与图象处理学术会议。 国内的组织有电子学会，通信学会，自动化协会，中文信息学会….。 §1-2 模式识别系统 信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。信息可以是二维的图象如文字，图象等；可以是一维的波形如声波，心电图，脑电图；也可以是物理量与逻辑值。 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理。 特征抽取和选择：在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择，例如，一幅64x64的图象可以得到4096个数据，这种在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征。这就是特征提取和选择的过程。 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标准库。 分类决策：特征空间中对被识别对象进行分类。 §1-3 模式识别的应用 1 字符识别：包括印刷体字符的识别；手写体字符的识别（脱机），各种OCR设备例如信函分拣、文件处理、卡片输入、支票查对、自动排板、期刊阅读、稿件输入；在线手写字符的识别（联机），各种书写输入板。 2. 医疗诊断：心电图，脑电图，染色体，癌细胞识别，疾病诊断，例如关幼波肝炎专家系统。 3. 遥感：资源卫星照片，气象卫星照片处理，数字地球，分辨率可以达到1米。 4. 指纹识别 脸形识别。 5. 检测污染分析，大气，水源，环境监测。 6. 自动检测：产品质量自动检测。 7. 语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断。 8. 军事应用。 §1-4 模式识别的基本问题 一.模式(样本)表示方法 向量表示 : 假设一个样本有n个变量(特征) Ⅹ= (X1,X2,…,Xn)T 2. 矩阵表示: N个样本，n个变量(特征) 3. 几何表示 一维表示 X1=1.5 X2=3 二维表示 X1=(x1,x2)T=(1,2)T X2=(x1,x2)T=(2,1)T 三维表示 X1=(x1,x2, x3)T=(1,1,0)T X2=(x1,x2 , x3)T=(1,0,1)T 4. 基元（链码）表示： 在右侧的图中八个基元 分别表示0，1，2，3， 4，5，6，7，八个方向 和基元线段长度。 则右侧样本可以表示为 X1=006666 这种方法将在句法模式识 别中用到。 二.模式类的紧致性 1. 紧致集：同一类模式类样本的分布比较集中，没有或临界样本很少，这样的模式类称紧致集。 2. 临界